我從中醫大腦學習到的醫道

圖為台北九份山上看到的風光

我從中醫大腦學習到的醫道》有14条评论

  1. 中医大脑,我用自己的方法试验过。

    有个“民间中医”网,上面有老中医用自己的实时病案教大家经方的思考。他每次给出患者症状,让大家分析用什么方。两三天后,公布答案及疗效。绝大部分时间都是一剂知,二剂已。我虽然没有能力分析出来用什么方,但是,把症状输入中医学习大脑,得到的方常常与老中医不谋而合。哈哈。

    这是一年前的事了。想必过了一年的时间,以中医大脑的学习能力,更加的“不世出”了。

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  2. 哈 謝謝老師的分享,還是第一次見聞九份山
    老師記錄的這篇文章有新點子 新的思維 新的立場 新的高度,老師今天又是新的啟點。
    中醫大腦的誕生和應用真讓人無法想像,使用它、盡力使它更有效和使它誕生的人更讓人無法想像😄

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  3. “中醫大腦在臨床實戰中確實稱得上一位大師。“ 中醫大腦必然會是有效的,倪師說過,對的東西不管你從那個方向切入,永遠都會是對的,黃帝內經是對的、經方是對的,針炙經絡是對的、那從這些延伸出來的,不管怎麼去變型,也還會是有效的。

    (為什麼民眾無法自學中醫?困難在那裏?是大家都過慣了以妄為常,認假成真的日子,但願常醉不願醒?大家都想天天風花雪月,誰想日日病症湯藥?倪師在講傷寒論時有講到「身體要健康腸胃一定要弄好,人體要像虛空一樣清明乾淨,裡面不能累積和滯留任何東西在身體裏」像這種,很簡單,很重要又很小細節的觀念,要如何快速有效的傳遞給每一個人?以下把問題問AI 看看)

    我猜想如果能在治未病、養生這塊著力,才能壯大中醫,畢竟這部份占的是多數人,而現代人面對的不是「缺醫少藥」,而是「過度醫療」與「無所適從」。中醫講求整體、平衡、未病先防,正好能在這個時代發揮關鍵作用。與其等病來了才求醫,不如在日常生活中就建立對身體的理解與照顧方式。這不僅能減少醫療資源的浪費,也讓民眾在心身兩方面更有主控權。如果能將這些「中醫養生智慧」轉化為人人可懂、可用、可信的日常指南,再結合 AI 工具進行個人化建議與知識補充,或許就能讓中醫真正「走入人心」,成為生活的一部分。

    為什麼民眾難以自學中醫?

    1. 語言與概念隔閡 中醫經典多用古文撰寫,例如《黃帝內經》、《傷寒論》、《神農本草經》等,語言艱澀,對現代人門檻極高。許多中醫術語(如氣、血、陰陽、三焦、虛實、表裏)不是單靠字面可以理解,需要在臨床中感受與體會。
    2. 陰陽五行學說: 中醫的基礎理論建立在陰陽五行學說之上,這是一種哲學性的思維模式,用來解釋人體生理、病理以及與自然環境的關係。對於沒有相關背景知識的人來說,理解和應用這些抽象概念非常困難。
    3. 中藥的複雜性: 中藥的性味歸經、功效主治、配伍禁忌等都非常複雜。自學者難以理解藥物之間的相互作用,以及如何根據不同的證候選擇合適的藥物和劑量。
    4. 知識結構龐大又碎片化 中醫分科繁多:內科、針灸、推拿、婦科、兒科、方劑、藥性、經絡、五運六氣……一個病症可能牽涉許多理論基礎與辨證思路,沒有系統學習很難串起來。沒有專業指引,很容易陷入「胡亂對號入座」、「背方而不知其義」的誤區。
    5. 辨證論治難以實踐 中醫強調「同病異治、異病同治」,也就是說,兩個人感冒用的方可能完全不同。要進行個體化判斷,必須有對體質、病因、證候的綜合分析能力,這對一般人非常困難。
    6. 資訊品質參差不齊 網路上中醫知識很多,但真偽難辨,容易被民俗療法、偽科學、商業包裝混淆。即使是坊間書籍,也常有簡化、錯解、甚至不負責任的「套方」教學。
    7. 法律法規的限制: 醫療行為的專業性: 中醫診斷和治療屬於醫療行為,受到法律法規的嚴格管制。未經專業訓練和取得執業資格的人員進行醫療行為是違法的,且可能對他人健康造成危害。

    當我們希望 LLM 成為民眾學習中醫的可靠導師 時,必須非常嚴格面對:知識準確性(accuracy)、相關性(relevance)、時效性(timeliness)、可追溯性(traceability),以及如何有效抑制「幻覺」(hallucination)(模型胡編亂造)。

    1. 設計出現「出處提示」的對話格式 出處:<傷寒論・太陽病篇第○條>:「○○○○」讓使用者可查、可學、可比對,不會變成單純相信模型的話。
    2. 加人新資料更新機制與人類專家監督(Human-in-the-loop)
    3. 利用RAG:檢索式生成,將LLM 接入知識資料庫「即時文件檢索」結合 LLM 的方式,讓模型回應基於真實資料而非自由生成。 **加設專業領域回應限制(限定範圍的 LLM)**訓練(或微調)模型時,只使用中醫專業內容(而非全網資料),可有效降低模型「胡扯」風險。
    4. 或是利用像「中醫大腦」這種小而精、臨床經驗深厚的模型,當作教師(Teacher Model),對 DeepSeek、GPT 這類大模型進行蒸餾,產出一個有準確中醫知識的學生模型(Student LLM)。創建一個更小、更高效的 LLM(學生模型),使其在保持或接近大型、性能優越的 LLM(教師模型)的性能的同時,降低計算成本、加快推理速度,並使其更易於部署在資源受限的環境中。
    5. 而這一切,其實技術已成熟、資料可整理、路徑已清楚,就等有人來落實。

    不只家家戶戶巷子口有大師級的中醫師,每個人桌上的電腦也有大師可以隨時咨詢和學習。「小病自己治、養生不求人」

    1. 说到中医大脑的AI,我有些话近段时间一直想说又不知道说了合不合适:
      问止的中医大脑自是开了一个先河,而且整个链条完整,有开方有加减有临床实践和反馈,可以说是这个领域的开创者和前辈啦。
      而最近几个月很火的deepseek在医学经典的文字解读和逻辑推理确实也是不可小觑,我几乎每天都让他对我涉及到的中医学习也好,曾经经历过的病症和体质方面等等都进行医理分析(有时候还限定他用仲景伤寒论和金匮要略的思想分析),得到的结果总体上还是比较让我满意的,甚至我上一周的一些突然的症状我首次全程通过和他互动进行解决(具体我打算放在末尾说明)。当然他还是存在一些不足,第一点就是这类AI的通病——幻觉,因为这类AI主要是服务于对话,所以会引用一些不存在或者错误的知识来让他的回答看起来比较“完美”;第二点就是他的分析还是不能考虑所有情况(当然这里有一部分是提问者的原因,我个人的案例会涉及到);第三点就是毕竟不是一个专门为医学或者为中医训练的模型(我目前没有能力独自构建一套满血版的AI来自行训练),也没有办法做到问止中医大脑的临床实践和反馈;所以最终我给他的结论就是目前已经可以作为中医师的帮手,但是中医师必须全程把关,不能盲目地听从他的方案。
      不知道这样的AI对问止中医大脑在商业领域是否会有冲击?会不会有别的医学机构通过训练deepseek已达到另一条中医大脑的道路?问止中医大脑与deepseek的技术是否会有借鉴和融合?我感觉这些问题我都没有明确的思路,所以之前也不知道应不应该在老师这里留言谈这些,今天想说的就这么多吧。案例我另外再发一条。

    2. 师兄你的想法和我的观点也类似,但是我始终觉得AI的东西还是得有一点中医常识的人把关(至少学过问止精一书院的课程或者较为完整的国民中医必修课的同等水平),如果完全不懂的生搬硬套还是容易出问题

  4. 说到中医大脑的AI,我有些话近段时间一直想说又不知道说了合不合适:
    问止的中医大脑自是开了一个先河,而且整个链条完整,有开方有加减有临床实践和反馈,可以说是这个领域的开创者和前辈啦。
    而最近几个月很火的deepseek在医学经典的文字解读和逻辑推理确实也是不可小觑,我几乎每天都让他对我涉及到的中医学习也好,曾经经历过的病症和体质方面等等都进行医理分析(有时候还限定他用仲景伤寒论和金匮要略的思想分析),得到的结果总体上还是比较让我满意的,甚至我上一周的一些突然的症状我首次全程通过和他互动进行解决(具体我打算放在末尾说明)。当然他还是存在一些不足,第一点就是这类AI的通病——幻觉,因为这类AI主要是服务于对话,所以会引用一些不存在或者错误的知识来让他的回答看起来比较“完美”;第二点就是他的分析还是不能考虑所有情况(当然这里有一部分是提问者的原因,我个人的案例会涉及到);第三点就是毕竟不是一个专门为医学或者为中医训练的模型(我目前没有能力独自构建一套满血版的AI来自行训练),也没有办法做到问止中医大脑的临床实践和反馈;所以最终我给他的结论就是目前已经可以作为中医师的帮手,但是中医师必须全程把关,不能盲目地听从他的方案。
    不知道这样的AI对问止中医大脑在商业领域是否会有冲击?会不会有别的医学机构通过训练deepseek已达到另一条中医大脑的道路?问止中医大脑与deepseek的技术是否会有借鉴和融合?我感觉这些问题我都没有明确的思路,所以之前也不知道应不应该在老师这里留言谈这些,今天想说的就这么多吧。案例我另外再发一条。

    1. 下面是我个人的案例供大家参考一下:
      首先是我们广西三月三节日是放假的,连着周末休息是3月29日至4月1日,就在假期的最后一天中午午睡时分,
      (13:00)我突然感觉不适,一开始是偏头痛,脚底冰凉,就想着先上床睡一觉,说不定起来就好转了,
      (14:30)结果睡了发现自己症状不但没好,盖着厚被子脚居然没有变暖,还是冰冰的,而且身体还多了恶寒的症状,此时我用deepseek分析,还补充了我当天有点便秘的症状,结果他给我分析了太阳少阴两感合并厥阴寒热错杂的六经辨证,给我开了柴胡桂枝干姜汤合麻黄附子细辛汤​​的主方,但是我感觉我毕竟三十多岁,没来由少阴寒化会突然如此严重,如果贸然用麻黄附子细辛汤会不会过热而且会加重便秘的情况,于是我还是决定继续再睡觉一会再观察一下症状的演变。
      (16:00)睡了一觉后,部分症状缓解,此时为:便秘,无汗,微恶寒,微偏头痛,脚开始暖了,整个头部皮肤会发紧,此时deepseek分析是,太阳表郁未解,阳明里气不和,兼少阳枢机阻滞,推荐是桂枝加芍药大黄汤合小柴胡汤,我看到这个方子基本赞成,但是还是觉得过于武断,因为正好有小柴胡汤现成的颗粒,我就直接热水冲泡了两包服用下去,想通过观察症状的变化再视图开方,服用了10分钟后,大便来了,还是比较正常的大便。冲小柴胡颗粒之前我还用电子体温计测了一下体温,37.5度,低烧。
      (16:30)于是我重新提问,告诉AI吃了一份小柴胡汤,现在感觉有点低烧,偏头痛应该没有了,头整体有点晕,便秘的问题解决了,头部整个和颈部还是有点发紧,无汗,微微恶风,deepseek的判断是太阳表郁未解,营卫不和,兼少阳余热未清,开方是柴胡桂枝汤加葛根去人参、半夏,并且推荐用艾叶泡脚协同(我在之前提问过艾叶泡脚是否有帮助,我以前得外感病都用艾叶泡脚配合,效果不错)。
      其实方子看起来已经不错了,但我还是觉得既然是无汗,又没有麻黄汤证那么严重,颈部又有肌肉发紧,与其柴胡桂枝汤加葛根,是不是不如直接以葛根汤为基础加减更加直接,于是我再次提问,deepseek同意我的观点,提出了葛根汤加柴胡(透热出表治低烧)、菊花(清利头目治头晕),服药一个小时候再用艾叶泡脚,我最终用了这套方案。
      (19:00)由于家里没有现成的柴胡,我自己已经无法出门,拜托我妈做完家务后去帮我采买柴胡后,才把汤药煮好(我喜欢一副药煮两次合并再分三服使用)服用完毕,又喝了一碗米浆粥,然后就准备艾叶烧水等泡脚,此过程中已感觉有所好转。(20:30)用艾叶泡完脚后擦拭完毕换好衣服后就上床睡觉了。
      第二天起来觉得已经好很多了,因为有个重要会议,所以上午没有请假,喝了第二服药和米浆粥直接去上班了,总体感觉还行,就是头脑还有点迟钝,中午的时候喝了第三服药,米浆粥,碎肉碎青菜煮汤,又隔一个小时艾叶泡脚,午睡起来之后感觉整个人几乎完全好了。
      这次病例能算是外感吗,我不是很懂,因为我历来外感不是先鼻塞就是先喉咙痛或者咳嗽,这次通通没有这几个症状,事后回想生病原因,保暖不到位自然是有一些的,或许也与积食有关,放假几天赶上我孩子周岁生日和节日,吃了比较多的肉类、蛋糕和糯米,这也是可能出现便秘的原因,我能想到的也就是这些了,还是提醒各位饮食还应节制。

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  5. [而這些臨床中反覆驗證的經驗與數據,正是中醫大腦的價值所在],真是英雄所見略同,經驗學習才是通往真正智能的路徑。

    Welcome to the Era of Experience

    當代人工智慧已從模仿人類行為的「人類資料時代」,逐步邁向由自主互動驅動的「經驗時代」:目前AI進展主要靠人類產出的語言、程式碼與偏好資料,但這些資料的價值與數量正趨於飽和,難以再推動AI突破性成長。要實現真正超越人類智慧的能力,AI必須從「經驗學習」中持續學習改進,與環境長期互動、探索、試錯,產生規模遠超人類資料的新數據來源。

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