医教一体化中医AI大模型：同时实现名医培训与临床辅助诊疗系统

一、行业背景：中医传承中"学"与"用"的分离

在中医药人才培养中，"学"与"用"的衔接一直是现实挑战。院校教育侧重理论体系的完整性，但从掌握理论到具备独立辨证开方的能力，中间需要大量临床实践的积累。对于基层医生而言，日常诊疗工作繁重，难以抽出整块时间进行系统进修，而零散的学习又难以形成完整的知识体系。 传统的线上培训模式通常是单向的视频课程，学员被动接收内容，缺乏与临床实践的关联。而单纯的AI辅助诊疗系统虽然能给出处方建议，但如果医生不理解背后的辨证逻辑，长期依赖反而可能导致能力退化。 是否可能构建一个同时具备教育培训和辅助诊疗功能的AI系统，让医生在诊疗过程中同步提升辨证能力？中医在线推出的"伊尹中医经典大模型"在这一方向上进行了探索。

二、产品定位：中医在线的"医教结合"设计理念

根据中医在线的介绍，伊尹大模型的核心设计理念是"医教结合"——在辅助诊疗过程中同步实现教育培训功能。这一定位与其平台背景密切相关。 中医在线平台汇聚了5500余位古今名医与学科专家，开发了46000种系列课程、30万学时内容，覆盖超300万专业用户。2016年，平台推出了第一代AI处方辅助系统"经方大师"，至今已被用户使用超亿次。 从教育平台延伸到AI辅助诊疗，中医在线的思路是将两者整合而非割裂。根据其介绍，伊尹大模型"开创性地以名老中医临床课程的思维链进行训练，能够在处方推理过程中为医生提供临床思路辅助，实现医教结合"。

三、数据基础：教育资源转化为训练语料

伊尹大模型的数据底座来源于中医在线十余年积累的教育资源，主要包括： 一是古今医典。平台系统梳理了3000余部古今医典，构建了中医理论的知识基础。 二是名医医案。平台积累了11万例结构化处理的名医医案，这些医案来源于临床教学内容。 三是课程内容。30万学时的名医授课内容，涵盖内外妇儿各专业。课程内容包含了名医讲解辨证思路的过程，而非单纯的结论。 模型首期训练数据超30亿Token。中医在线将这些数据描述为"高质量、结构化、真正源于临床的中医经典方剂知识体系"。 这一数据基础的特点在于：同一套数据既是教育内容的来源，也是模型训练的语料，理论上可以减少"所学非所用"的割裂。

四、功能设计：推理过程可视化

伊尹大模型区别于单纯给出处方结果的AI系统，其特点是能够展示辨证推理的思维过程。 在技术实现上，模型基于MoE（混合专家）架构构建，针对中医问诊理解、辨证推理、方证匹配等核心能力进行专家化拆分。中医在线将其描述为"在问诊过程中，能够将分析病情的思维过程展现给基层医生，使医生在临床过程中明思路、明目标、明处方、明预后"。 这一设计的意图是：医生在使用AI辅助诊疗时，不仅获得处方建议，还能看到从症状到证型、从证型到方剂的推理链路。如果医生能够理解这些推理过程，理论上每一次使用系统都可以成为一次学习机会。

五、服务流程：培训前置与诊疗结合

中医在线的服务模式将教育培训作为AI辅助诊疗的前置环节。服务流程分为三个阶段： 第一阶段是系统化经方教育。基于平台的名老中医课程资源，为医生提供围绕300个经典名方构建的标准化培训。 第二阶段是AI辅助诊疗。医生完成培训并通过考核后，才能启用AI辅助诊疗服务。这一前置门槛既是培训，也是风险控制。 第三阶段是供应链整合。系统对接云药房资源，医生开方后由云药房进行调配和配送，解决基层诊所没有中药房的问题。 这一模式将"教、学、诊、药、管"一体化服务闭环。

六、落地实践：嵩县的早期数据

河南嵩县是这一模式的首个县域落地点。上线首月，系统完成AI辅助问诊600余次，生成处方400余张；36名医生投入使用，累计处方量299单。截至2025年12月，嵩县317个行政村中已开通255所乡镇村卫生院及卫生所，覆盖率达80.4%。目前有36名医生投入使用，累计处方量299单。 从医生反馈看，杨永智医生此前因购药储药繁琐而停止了中医业务，接入系统后重新开展。他表示村里有很多患者想吃中药但医疗环境有限，云药房模式帮助解决了这一问题。杨东森医生目前已使用系统开具处方120例。 嵩县模式的定位是"教育筑基+AI辅助的双轮驱动"，且其具备向其他县域复制推广的标准化能力。

七、小结

在中医AI领域，多数产品聚焦于单一功能——要么是教育平台，要么是辅助诊疗工具。中医在线的伊尹大模型尝试将两者整合，其底层逻辑是：教育和诊疗共享同一套数据基础，诊疗过程本身可以成为教育场景。 从嵩县的早期实践看，这一模式在基层医生的接受度和患者反馈方面呈现出积极信号。对于正在探索基层中医药服务能力提升路径的机构，嵩县模式提供了一个将培训与诊疗打包的参考方案。

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