中医的发展受到经验的主观性、语言的模糊性和理论的不确定性的限制
［1］。随着包括机器学习和深度学习等人工智能技术的发展，中医药也随之步入人工智能时代，即医疗人工智能。人工智能已广泛应用于包括中医四诊、辅助诊疗、中药研发、治未病、中医药知识传承等在内的多个中医药现代化发展层面，在提高健康领域服务水平与效率的同时，也带来了一系列伦理风险挑战。因此，如何应对人工智能在中医药发展中的伦理挑战，趋利避害，最大程度发挥智慧医疗的优势以服务人类健康，是中医药现代化领域亟待研究的课题。
1 人工智能在中医药中的发展现状
1.1 人工智能在中医四诊合参、辨证论治中的应用
近年来，中医智能诊断是智慧医疗领域的热点之一。整体观念、辨证论治是中医学理论的基本特点，首要步骤是通过望闻问切，四诊合参，综合收集症状，掌握疾病病因。从人工智能的角度来看，望、闻、切是模式识别的任务，包括图像处理和信号处理
［2］。随着科技的进步，处理系统逐渐多元、精准，在图色和图形两部分，分别通过不同的分析方法形成了各种算法模型。李加才等
［3］应用TFDA-1面诊仪对健康状态人群的面色、光泽进行分析，为中医面诊提供客观依据。董竞方等
［4］利用卷积神经网络中的ResNet50算法对肿瘤患者舌象进行识别，且对齿痕舌和瘀斑舌的识别正确率达到90.15%。许轶君等
［5］联合应用极速成像技术与脉象仪检测冠心病患者动脉弹性，为临床综合评估冠心病患者动脉弹性提供新方法。人工智能技术为辨证论治开发多维度、多层次和多角度的中医数据，为后续包括中草药、针灸、推拿等在内的中医治疗提供理论证据。
1.2 人工智能在中医辅助诊疗中的应用
临床经验是中医辨证治疗中不可或缺的一部分，中医的处方用药也因此具有较高的主观性。数据挖掘技术的出现使推理症状、体征和中药配方之间的复杂关系成为可能，垂直信息望闻问切与水平信息症状关联信息 与中医理论的辨证逻辑相结合，解决了建立智能诊断系统的关键问题。刘霞等
［6］利用中医辅助诊疗系统提高了社区健康管理工作质量，优化资源配置。孙明俊等
［7］基于中医药典籍类中关于风湿性关节炎的理论，构建中医辅助诊疗系统，提供知识指导，为经验不足的临床医师作出辅助诊疗决策。马素亚等
［8］通过总结深度学习原理和传统机器学习算法，建立跨学科的中草药靶向提取物-证型研究，为人工智能诊疗模型的实现提供可能。中医知识库的建立为提取理论知识提供了基础，人工智能技术为中医医生提供参考意见和辅助决策，帮助中医医生在诊疗过程中更加准确地诊疗疾病。
1.3 人工智能在中草药研发中的应用
中医整体观念决定了中药具有多靶点、多方向、系统性等特点，中药多成分与其多靶点之间的对应关系、相互作用难以精准识别。随着生物医学数据库的爆炸式增长以及对中药成分药理认识的增加，人工智能辅助进行中药潜在靶点群的选择，化合物筛选，从中药分子化合物的角度了解中药的药理机制，发现草药新的潜在治疗应用。孙满等
［9］从广藿香茎和叶的挥发油中寻找中药新配方的潜在活性成分和核心靶点，提取分离出广藿香酮，有望成为肺癌新的治疗药物。人工智能通过学习算法挖掘和整合海量数据，寻找饮片质量与外在影响因素的密切联系，为中药质量的量化评价提供理论支持。人工智能技术对于中药分子机制的发现和药物疗效的评价具有重要作用。
1.4 人工智能在中医治未病中的应用
“治已病不如治未病”，中医认为相较于治疗疾病，预防疾病更重要。预防疾病包括预防既发疾病和预防疾病复发。安德烈埃斯特瓦等
［10］利用深度神经网络对皮肤癌患者进行级别分类，为实现提前干预皮肤癌患者的疾病进展提供可能。针对慢性疾病，邢伟英等
［11］以中医面诊理论为依据，利用深度神经网络技术从人脸视频中预测血压，预测准确率达到90%。基于可穿戴传感器和人类活动模拟技术，通过模拟3D虚拟环境，医护人员对家庭成员进行远程监督管理，完成家庭健康监测与护理，及时发现潜在的健康问题，并采取如针灸、太极等中医疗法与健康人的生活方式相结合，通过智能机器人与自闭症儿童交流及引导，提升心理健康等预防措施，提高个体精准化养生保健与预防疾病进展。人工智能技术通过健康监测与筛查，养生保健，心理调适，健康宣教，辨证施治等，强调人的自我调节和健康管理，有效降低患病风险，提高整体的健康水平。
1.5 人工智能在中医知识传承中的应用
中医作为一门传统医学之所以在历史长河中代代相传，关键在于知识和经验的传承。现有的继承方法仍然遵循着过时的Master-Prentice模式，由于中医的个体化治疗特点，利用人工智能技术进行规范化、客观化、定量化的规则进行标定诊断，基于规则和深度学习模型构建名医师承原型系统框架，有学者利用构建成功的师承框架，对名医关于小儿哮喘的治疗进行案例研究，结果表明所生成的处方与名医相似度可达到90%以上
［12］。人工智能技术的发展为智能传承提供了一条可行的途径。
2 中医药医疗人工智能发展机遇
2.1 政策支持
2017年，《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能在疾病诊疗、医学影像、健康管理、药物研发等多个方面具有广阔的应用前景。2018年，国务院办公厅关于《促进“互联网+医疗健康”发展的意见》指出，基于“互联网+”研发支持中医望闻问切的辨证论治诊疗系统，为中医实现精准治疗提供技术手段。2019年，国务院关于《促进中医药传承创新发展的意见以信息化支撑服务体系建设》指出，支持发展互联网中医医院，推动开展线上线下一体化服务和远程医疗服务。2023年3月，国务院办公厅印发了《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》，要求发展“互联网+医疗健康”，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。
2.2 技术支持
5G，即第五代移动通信技术，具有高速率、低时延、多连接的优势。5G为“万物互联”提供技术支持，促进各行业的创新融合。借助人工智能和物联网，医院可以提高效率、削减开支并提供更好的患者护理
［13］。基于智能合约的医疗机器人手术认证系统：智能和区块链驱动的触觉互联网的创新框架
［14］，更加灵活的医疗机器人结构技术、更加高效的人机交互技术以及远程操作技术可在全球范围内应用。5G时代，医生远程操作术锐单孔腹腔镜手术机器人，为身在异地手术室的患者完成了前列腺癌根治手术。
云计算技术是一系列具有分布式计算逻辑的技术统称，针对计算问题陈列完整的计算程序，借助庞大的网络将计算程序分解为若干内子计算程序，通过计算子程序的结果，整合获得完整的问题解答，通过多个服务器组成的庞大系统进行搜寻等工作后，传输给用户问题解答。应用云计算技术可以提高中医医疗信息系统的信息处理能力，加快中医医疗信息化的发展速度。
机器学习的发展基于统计学和算法，通过构建和训练数学模型，以数据驱动的方式进行模式识别和决策。深度学习作为模式识别技术的核心方法，常用的模型包括卷积神经网络和循环神经网络，利用图像和语言处理方面的优势，推动模式识别的在中医四诊及数据库构建与读取等方面发展，促进中医药数据挖掘的应用，提高数据利用率。
2.3 健康需求增加
大多数健康结果受社会环境、环境暴露、行为模式和遗传学的影响。随着工业化、城镇化、人口老龄化的进程加快，不良生活方式愈加严重，健康需求更为迫切。受社会环境影响，人们对于心理健康服务的需求显著增加
［15］。维贾亚等
［16］研究发现，大多数农村和城市青少年存在焦虑抑郁和人际痛苦，其中农村青少年的比重较城市青少年更甚。另外工业污染是中国癌症集群的新闻报道中最常出现的环境因素，对于环境暴露，提供补充癌症护理是一个发展中的领域。一项患者调查
［17］显示，癌症患者最希望从补充疗法中获得心理帮助。2023年美国癌症统计报告
［18］指出，2023年将有127 070例患者死于肺癌，其中103 000例患者（占比81%）的死亡是直接由吸烟引起。吸烟作为肺癌主要诱因，对公众健康具有很大威胁，改变生活行为模式，对于肺癌的预防大有助力。在人口老龄化与医疗进步的背景下，佩特拉等
［19］研究表明，慢性病患者中，多病患者在大多数健康领域比患有一种慢性疾病的患者经历更多的健康问题，依赖医院-家庭护理等全方位的健康需求。
3 中医药医疗人工智能的伦理风险
3.1 机器伦理问题
中医药在人工智能发展中面临机器诊断准确性、机器同理心的缺失及过度机器依赖等问题。中医药在人工智能研究中的报道往往显示诊断准确性不佳。望闻问切、四诊合参是中医辨证施治，开方治病的主要技术手段。望诊即望整体，望局部。其中望舌望面在临床实践中不断证实具有较高的实用价值，而人工智能介入的四诊尤其是面诊舌诊等，存在因算法设计中固有的问题导致精度夸大的问题，即过拟合。人工神经网络从太小的样本量或太高的节点数量过度拟合，存在夸大了诊断准确性，高估了模型临床性能的问题。人工智能在问诊或执行某些任务中缺少同理心锻炼，患者可能更需要“总是去安慰”，而不是冰冷的毫无感情的机器回应。人工智能缺乏的同理心不利于机器与患者之间的交流，反而容易激起患者的排斥心理，降低就诊体验感。新技术的出现在便利相关技术人员的同时也会导致其主体对新技术的过度依赖。医生过于依赖人工智能长期发展会导致自身技术能力的退化、缺失，决策效率变低，信心受挫，进而演化成机器与医生角色的竞争甚至替代。
3.2 数据伦理问题
中医药在人工智能发展中面临数据侵权、数据保护等问题。大数据时代，数据伦理风险主要集中在数据采集、数据存储、数据利用、数据共享、数据预测等环节。其中在数据采集、数据利用、数据共享过程中，往往有较高概率出现对信息主体的侵权行为。如ChatGPT在网络对话问诊信息收集阶段存在虚化知情同意规则，侵犯隐私权的行为。与此同时，在与卫生保健社区互相协作，与研究机构、制药公司和保险公司共享数据时也面临着数据保护的问题。个人隐私数据被公众集体占有，加之更为严峻的网络安全挑战，加剧了个人对于隐私权保护的渴望与医疗系统创新发展现状之间的矛盾，降低了公众对人工智能系统的信心。如在通过医疗大数据共享传承中医知识，构建名医师承原型系统框架时，患者电子病历信息若被黑客恶意攻击泄露，不仅会侵犯患者隐私权，更会危害国家安全。
3.3 伦理机构审查问题
中医药人工智能在发展中面临人工智能伦理审查制度缺乏、独立的伦理机构监管缺乏等问题。尽管人工智能在中医药发展中的应用逐渐普及，医学研究伦理审查制度较为成熟，人工智能伦理审查在医学领域也聚焦了不少关注，但是中国目前仍需参考医学其他方面的伦理审查制度，缺乏人工智能相关的伦理审查标准，甚至存在医院未进行人工智能相关伦理审查而直接开展研究的情况。人工智能服务于中医药领域的学科交叉性决定了其参与主体的广泛性，包括企业代表、技术人员、律师、医务人员、患者在内的多种角色共同参与其中，相对于传统的以更好地保护人类受试者的权益和实验动物的福利为目的的伦理审查而言，人工智能伦理机构服务内容却更加复杂：主要着眼未来可能产生的负面影响，而不是当下可能产生的不利影响。由此观之，独立的医疗人工智能伦理委员会的缺失阻碍着及时规避伦理风险的发生。
4 中医药医疗人工智能应对伦理风险的举措
4.1 完善训练算法，辅助医疗工作
深度学习是通过利用多个神经网络进行图像识别、语音识别和自然语言处理的一项新技术，在诊断方面已取得质的飞跃。中医四诊、辅助诊疗研究中可以利用深度学习采集处理包含图像、文字、脉搏波等在内的大量复杂敏感的医学数据，通过训练测试，实现对数据的有效表达。在深度学习中，为了避免过度拟合，通过扩大训练样本量、验证更变量的研究队列，共享预处理细节和训练算法代码，确保真实准确的训练数据集，确保再现性和通用性，保证模型的可解释性和透明度，防止算法带来的歧视和偏见。通过算法训练，锻炼机器同理心，发展“人工情感”，增强机器人格。然而，技术是服务于人类的。人类创造机器的初衷是提供便利，辅助而不是取代，医护人员在医疗工作中发挥主导地位。
4.2 明确数据所有权，保证数据安全
数据所有权表示具有控制、处理或访问数据的权限，还可以通过出售数据获得补偿，具有盈利能力。数据所有权可以是患者、医院、企业等。中国可借鉴物理财产数据所有权来明确数据所有权，建立专门的数据保护条例，加快完善相关法律法规，以便于针对侵权行为界定侵权责任人，为维护患者权利做到有法可依。除内部侵权外，面对如黑客攻击等外部侵权行为，应加大培养复合型人才的力度，完善计算机安全技术、建立安全的计算机系统，最大限度确保数据库系统的稳定和安全运行。
4.3 建立人工智能伦理委员会，完善审查制度
由古溯今，应建设以中国传统文化为基础的医疗人工智能伦理体系，沿袭张仲景的中医伦理思想：重仁心、倡仁术、溯本求源，贯彻落实精诚合一的医德观、以人为本的医道观、“三才”统一的整体观以及朴素的生命质量观。为引导人工智能辅助中医药的良性发展，应对建立企业代表、技术人员、律师、医务人员等在内的多方共同参与和监管的人工智能伦理委员会，完善人工智能伦理审查标准，对相关技术人员、资本及研究者的研发行为进行监管，有效评估其安全性、使用价值及研究目的。一旦发现有违伦理底线的情况，立即上报伦理委员会，实现以人为本、重“和”讲“礼”的医疗人工智能伦理体系。
5 结语
人工智能在中医药中的应用应在法律法规框架下进行监管，沿袭建设“仁”的伦理体系思想，结合中医药辨证论治、精准治疗的学科特色，运用现代最先进的人工智能技术手段，不断总结人工智能在中医药发展中的实践经验，聚焦中医药现代化理论支持的短板与不足，把握中医药人工智能伦理体系建设的特色要求，加强培训交流，最大程度发挥中医药人工智能服务人类健康的正向价值，实现中医药现代化建设，推动人类健康事业向前更进一步。
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