廣州中醫藥大學學生小李曾陷入中醫跟師困境：名家診療經驗傳承渠道有限，臨床實操少，辨證思辨及臨證處方能力不足。如今，他多了一位AI“線上導師”，這位導師能夠拆解名醫診療全過程，推送類似案例，助其沉浸式模擬跟師，隨時吃透診療精髓。
這是廣州中醫藥大學打造的“杏林智慧教學大模型”所帶來的教學之變。讓AI學會中醫的辨別證候和治療方法（“辨證論治”），助力解決名醫經驗“傳不廣”、臨床辨證“練不夠”、個性化教學“難普及”等難題，并以此幫助學生學習中醫藥的知識和經驗。
AI賦能中醫藥，已是廣東省級戰略。2026年全省中醫藥工作會議提出要“推動人工智能與中醫藥各領域廣泛深度融合”。隨后印發的《廣東省加快推進人工智能全域全時全行業高水平應用行動方案》，明確要推進人工智能在名老中醫傳承等方面的創新與應用。“杏林智慧教學大模型”的落地正是這一戰略部署下的先行實踐。
中醫藥教育的精髓，在于理論與臨床的深度結合，尤其倚重“辨證”思維的實際操練。長期以來，這一知識體系高度依賴師徒間的口傳心授，但有限的師承容量難以滿足廣泛的人才培養需求——名老中醫親授名額稀缺，優質臨床病案亦無法覆蓋全體學生。這是整個中醫藥教育界面臨的共同難題。
如今AI技術為這一困局提供了新的想象空間。廣州中醫藥大學開發了“杏林智慧教學大模型”，試圖把名醫經驗、經典醫案、教學資源從“師徒對口傳”變為“模型對眾授”，讓更多學生站在同一起跑線上獲得高質量的學習支持。
在技術路線上，廣州中醫藥大學采用了“通用大模型基座+中醫藥專業訓練”的模式，即在通用大模型已具備的語言理解和推理能力的基礎上，用大規模、高質量的中醫藥專業數據進行持續訓練和微調，同時結合中醫知識圖譜、專業知識庫對大模型進行進一步約束和增強。
支撐這一模型的底層數據，是20億詞元（2B Token）的海量中醫藥專屬數據，兼備專業性和高質量。這些數據既包括中醫經典古籍、專業教材，也包括現代中醫藥教學資源、科研成果，還有經過規范治理的數十萬份臨床病例和名醫醫案，以及相關的學術思想和診療經驗。此外，舌象、脈象、中藥標本、針灸穴位等中醫教學特色數據，也將逐步以多模態形式融入。
“我們已經積累了在不同光線條件下100多萬張舌頭圖像，”項目開發技術人員羅工介紹說，“根據這些圖像數據，AI將能夠具備中醫基礎知識，通過舌象辨識病癥；同時，還可以‘看’ 舌象，基于大量經過教師標注的舌象圖像構建圖形算法，讓AI學會識別不同舌象的視覺特征，比如舌色是淡紅還是絳紅，舌苔是薄白還是黃膩。”
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