中國開發的人工智能DeepSeek R1，最近受到世界媒體及各類人士的大量關注，甚至震撼了世界科技中心、人工智能的聚集地矽谷！中醫人工智能的話題也免不了再次跳出來，許多人工智能專家、高科技投資人、朋友、讀者、病人們都在問我一樣的問題，希望我闡述一下我對中醫人工智能的看法及可行性。

我從十多年前就開始關注中醫人工智能，也實際參與過一些計畫。中醫人工智能有許多的問題，包括資料的可信度、完整性及品質問題、治療效果的驗證、缺乏大量長期追蹤的病例，甚至各個學派的衝突等等，問題很多，都得一一解決及突破。目前市面上宣稱中醫人工智能的系統，幾乎都是以症狀對應方劑及中藥材為方向，為加權比重搜尋及樹狀判斷的專家系統，那是幾十年前的思維，並非Neural Network（類神經網絡）、Machine Learning（機器學習）、Large Language Model / LLM （大型語言模型）等等大家心中所謂的人工智能。也因為如此，目前市面上宣稱中醫人工智能的系統，其實不會比在網路上用症狀來搜尋中藥方劑及中藥材好多少，Google及Microsoft Bing等的最新智能搜尋整理，往往可以提供更好的藥方參考。而無論是目前市面上宣稱中醫人工智能的系統，或者網上智能搜尋整理，都和有基本臨床功力的中醫師相差許多。

然而，山不轉人轉，幾位人工智能及醫學專家給我換了一個題目，以只能使用目前有的人智能工具為前提下，能不能很快地產生有價值的中醫人工智能？答案是可以的，至少可以遠高過目前市面上宣稱中醫人工智能系統的水平。

怎麼做？這就得分兩部分來討論。第一，中國開發的人工智能DeepSeek R1，為什麼會引起世界大幅關注？除了宣稱製作成本低廉外，最主要是其強大的理解力及邏輯推理能力。美國開發的ChatGPT 4o，一樣有強大的理解力及邏輯推理能力，至於哪個比較厲害，並非這裡需要討論的。重點是，最新的人工智能技術，關鍵不在於能夠回答很多事實查詢類的問題，而是利用新的思維來訓練人工智能，讓其理解力及邏輯推理能力接近人類，或者已經超過人類的平均水平。

第二，我自己當初怎麼學習中醫的？中醫入門階段，我並沒有研讀很多本中醫書籍，而是專注在倪海厦老師的五套中醫教材，靠著自己的理解力及邏輯推理能力，來產生自我的中醫思維架構。更重要的是，我和倪海厦老師有很多互動，有了什麼問題或觀點，可以馬上問倪老師，倪老師也可以給予針對性的指導。這樣的互動過程，大幅提高我對倪老師教學內容的理解及應用能力。之後的臨床看診，從大量病例反饋中學習，不斷精進自己的觀點及思維，逐漸形成自己中醫看診的模式及方式。換句話說，中醫入門階段，並不需要大量的中醫資料，反而是專注在高價值的基本書籍，利用理解力及邏輯推理能力去深入學習。

基於上述兩點，我做了一個實驗。我使用付費版的ChatGPT 4o，在無任何互動下，先給了複雜且看起來相互衝突的流感症狀，要ChatGPT 4o提供中藥方劑。可想而知，得到的答案，和使用Google及Microsoft Bing等得到的答案差別不大，針對性不高，頂多只能作為醫生臨床的參考。

接下來，我上傳了倪海厦老師註解傷寒雜病論的中醫教材，要求ChatGPT 4o做一下整理，比如列表其中包含的所有症狀等等，之後我再給它一樣複雜且看起來相互衝突的流感症狀，要求其提供中藥方劑。這個時候，ChatGPT 4o變聰明了一些，但還是會看到一些網上搜尋到的答案，譬如許多中醫師喜歡開的清熱解毒藥方，卻非我認為正確的方向。

接下來，我要求ChatGPT 4o只使用我上傳的資料來做推理判斷，並以其中的內容，解釋其推理步驟（Chain of Thought / CoT)。很驚艷的，ChatGPT 4o給出的中藥方劑，跟我希望看到的答案相當接近，各個中藥材的使用劑量，也在初次看診的合理範圍內。而我要求ChatGPT 4o解釋為什麼使用這樣中藥組合及劑量，它也給出不錯的答案。這樣的中醫人工智能，已經超過目前市面上所謂的中醫人工智能系統，很可能也已經超過一般中醫師的平均水平。

當然，治療這樣相對簡單的健康問題，並不足以證明什麼。我接下來再把問題複雜化，譬如給ChatGPT 4o一些常見的消化道症狀，要求其提供治療的中藥方劑。不出所料，ChatGPT 4o給出一些還不錯的治療腸胃道中藥組合。然而，臨床上常常看到這樣消化道症狀，病根卻在肝膽，譬如肝有問題，導致膽汁分泌不良，逐漸造成膽汁逆流到胃等等。這個時候，我得提醒ChatGPT 4o，要求其從肝膽的角度來分析那些消化道的症狀。再度驚艷的，ChatGPT 4o像一位理解力及邏輯推理能力很強的學生，不用多少互動，即可提供我認為還算不錯的答案！

從上面的實驗及討論，我們可以推論出中醫人工智能開發的可行方向：

（1）中醫人工智能的開發，並不是以一大堆中醫相關資料為起始點，而是以朝向Artificial General Intelligence / AGI（通用人工智慧）為主軸，以最新的人工智能技術大幅提高其理解力、邏輯推理能力，及自我學習的能力。目前，人工智能可能還沒有達到AGI（通用人工智慧）的程度，但ChatGPT 4o、DeepSeek R1等，以及其後續的版本，可能已經足夠做為專業領域學習的基礎。

（2）當人工智能系統有足夠的理解力、邏輯推理能力，及自我學習的能力後，訓練中醫人工智能的中醫資料，重點不在多，而在深入性及完整性。倪海厦老師臨床治療效果很好，為世人推崇，他的中醫教材，完整性高，很適合作為中醫人工智能訓練的起始點。

（3）最重要的步驟是，將剛建立好的中醫人工智能系統架構，當成一位理解力及邏輯推理能力很強的中醫學生，由治療急重症臨床功力足夠的中醫師做這位學生的指導教授，不斷地和它互動，指導它面對複雜問題時，應該如何切入、如何思考等等。其實，這就是人工智能設計中，所謂的Prompt Engineering（提示工程），聽起來複雜繁瑣，但是可以做到的。重點是哪些中醫師來指導中醫人工智能系統，以及如何加速及自動化這個過程。

當然，如果我們的目標更加遠大，希望中醫人工智能超過臨床功力高深的中醫師、找出以前沒有發現的關聯性、證實中醫理論的正確性，甚至突破現有的中西醫知識，並徹底改變人類醫療的方法等等，那麼我們還是得回到基本面。我們得將上百萬個人類可能觀察及檢查到的所有症狀系統化及制度化，過濾及優化各種中醫資料，累積大量可證實及長期追蹤的病例，交叉比對西醫及其它科學的資料及觀察到的現象等等，讓上述的中醫人工智能系統有更多不同類別的「老師」，將其提升到更高的水平。

凡事起頭難，當我們邁出正確的第一步，後面的每一步，將會一步比一步更加穩健。臨床療效卓越的中醫人工智能，指日可待。