近日，北京中医药大学第二临床医学院（东方医院）胡凯文主任医师团队在ChineseMedicine（JCR1区）发表题为“DFGLM-TCM:anintegratedknowledge-andexperience-drivenlargelanguagemodelsystemforTraditionalChineseMedicinepractice”的研究论文，系统介绍了面向中医临床实践的知识与经验协同驱动大语言模型系统DFGLM-TCM。该研究构建了知识导向与经验导向两个模型组件，并通过统一服务架构形成覆盖知识检索、智能问答、结构化问诊及名医经验处方参考等功能的数字中医服务系统。东方医院主任医师胡凯文、副主任医师高磊为该论文的共同通讯作者；东方医院博士研究生钟睿康、助理研究员刘殿娜为论文共同第一作者。

随着人工智能与大语言模型技术快速发展，其在医学知识问答、临床辅助和医学教育等领域的应用不断拓展，也为中医药知识数字化与智能化提供了新路径。中医临床既依赖经典医籍、教材、文献等理论知识，也高度依赖医者长期实践积累的辨证思路与用药经验。名老中医临床经验个体化特征突出，如何兼顾中医通用知识与名医经验的表达与应用，成为中医智能化研究的重要方向。

基于此，研究团队构建DFGLM-TCM集成式大语言模型服务系统，将模型划分为“知识导向”和“经验导向”两个核心组成部分。知识导向模块通过构建中医领域语料库、知识图谱并结合检索增强生成（RAG）技术提供知识支撑；经验导向模块则通过临床医案训练模型，学习特定医者在辨证、处方等环节中的诊疗模式。两个模块分别训练优化后通过服务层进行整合。

研究技术路线图

在知识资源建设方面，团队构建涵盖中医经典、教材、文献、指南等多源资料的语料库，形成300万余条结构化数据及包含20万余个实体的中医知识图谱，结合Faiss向量检索和RAG技术实现知识检索与智能问答。经100道中医综合知识题测试，DFGLM-TCM平均得分4.48±0.76，在同类模型对比中表现较优。

在名医经验建模方面，研究以首都名中医胡凯文主任医师约5000例真实门诊医案为主，结合2000例专家审核增强病例，通过“症状—证候—处方—药物”推理轨迹训练经验导向模型。针对肺结节场景纳入454例前瞻性病例评价，模型评分达8.95±0.63，高于同时纳入通用中医知识训练的模型（7.52±0.44），处方相似性与药物配伍一致性均表现较高。

在实际应用层面，DFGLM-TCM面向医生、患者和中医学生设计不同模式，提供AI辨证、名医处方参考、智能问诊及知识图谱等功能。在3家基层医疗机构1个月评估中，35名医生参与，77.14%认为可作临床参考，65.72%认为兼容基层流程，85.72%认为知识问答有助理解中医理论。

北京中医药大学第二临床医学院（东方医院）将以此次成果发表为新起点，持续发挥学科、人才与临床资源的集成优势，加快人工智能与中医药的深度融合，让名医经验“活起来”、让数字技术“用起来”、让优质服务“沉下去”。未来，东方医院将进一步推动DFGLM-TCM在肺癌、肝癌、甲乳结节等更多场景落地，赋能基层医疗机构，惠及广大患者，以“东方智慧”助力中医药现代化、智能化发展，为健康中国建设贡献坚实的中医力量。

文/钟瑞康

编辑/周丹袂

审核/高磊 万洁 闫妍 孙银屏

审阅/郭翔宇 曹俊岭