一、引言一场正在发生的“AI革命”2025年初DeepSeek深度思考功能的广泛普及宣告了“人人AI时代”的正式到来。在这场席卷各行各业的智能化浪潮中传承数千年的中医药也正在经历一场深刻的变革。AI赋能的智能舌诊仪可在10秒钟内辨识106种体质AI大模型可以在3个月内完成传统中药研发3年的工作量AI智能舌诊系统对湿热证、阳虚证的诊断准确率已达到88%。这些数字背后是一场从“经验依赖”到“数据赋能”的范式转移。在这场变革中火山引擎推出的火山方舟大模型服务平台正以其强大的模型集成能力、多模态处理能力和灵活的部署方式为中医舌诊的智能化转型提供坚实的技术底座。当千年舌诊智慧遇上火山方舟的大模型能力一幅中医现代化的崭新图景正在徐徐展开。二、舌诊中医“司外揣内”的智慧结晶2.1 舌诊的历史渊源与理论根基舌诊是中医望诊的重要组成部分也是最具中医特色的诊断方法之一。古代医家将舌象称为“舌镜”认为舌象是人体内脏的一面镜子观察舌象可以了解身体的健康状况判断疾病的轻重属性。舌诊的理论基础可以追溯到中医经典著作。东汉张仲景所著的《伤寒论》中已有“舌黄者可下之下之黄自去”的舌诊记载。《灵枢》中亦提出“视其外应以知其内脏”的诊断思想。历代医家对舌诊不断丰富和发展《临床验舌法》载“凡内外杂证无一不呈其形着其色于舌……据质以分虚实而阴阳不谬焉”。这些经典论述奠定了舌诊在中医学中的核心地位。中医理论强调“舌为心之苗脾之外候舌苔由胃气所生”。舌质舌的本体与舌苔舌质表面覆盖的苔垢的变化能够反映脏腑经络气血的盛衰与病邪的深浅。正因如此通过观察舌象便可实现“司外揣内”的诊断目的。2.2 舌象的构成与诊断价值舌诊的观察内容主要包括舌质和舌苔两大方面。正常舌象为舌质淡红、舌苔薄白、舌体适中、舌态柔软、伸缩自如。健康人的舌象色泽淡红含蓄荣润胖瘦老嫩适中。舌质的观察涵盖舌体颜色、胖瘦和形态。舌色偏淡偏白可能表示气血不足或阳虚舌色偏红可能表示体内有热舌色紫暗可能提示体内有瘀血。舌体胖大可能是湿气过重或脾肾阳虚的表现舌体瘦弱则可能预示津液不足或气血亏虚。舌头边缘有齿痕可能表示脾气虚舌面有裂纹可能提示气阴两虚。舌苔的观察同样关键。厚白苔多表示体内湿气重或寒气重黄腻苔多表示体内湿热严重无舌苔则可能表示胃气不足或胃阴枯竭。舌头不同区域还对应不同的脏腑器官舌尖对应心肺舌中对应脾胃舌根对应肾舌侧对应肝胆。2.3 传统舌诊的局限性传统舌诊主要依赖医生的肉眼观察和经验判断存在明显的主观性。不同医生对同一舌象的判断可能存在差异舌诊经验的传承也面临“心口相授、经验传承”的困境。此外传统舌诊难以留存精确的图像资料缺乏可量化、可复制的诊断标准。这些局限性制约了舌诊的规范化、标准化发展也为AI技术的介入留下了广阔空间。三、AI舌诊从经验到算法的跨越3.1 舌诊客观化的技术演进中医舌诊客观化在智能网联、大数据时代迎来全新发展契机。其发展历程大致经历了几个阶段从“早期萌芽”到“精准捕捉”——基础数字图像采集技术的初步兴起让中医舌诊从单纯的肉眼观察向数字化记录迈出了第一步。随着图像采集设备分辨率不断提高、色彩还原度更加精准舌象图像中的细节能够被更清晰地捕捉。从“机器识别”到“AI大数据研判”——高清摄像头、专业的舌象采集仪等设备不仅能快速采集图像还可结合软件系统对舌象进行初步分析处理。数据采集迈向高精度、智能化智能设备可自动调整参数获取更优质舌象数据并实时分析。3.2 深度学习与舌象识别近年来深度学习技术在舌象识别领域取得了显著进展。研究者已提出多种高效模型UNet舌象分割——基于UNet的舌象分割模型展现出优异性能平均精度达到97.58%召回率达到98.61%交并比达到96.25%。精准的舌象分割是后续特征提取和分类的基础。TransNeXt多标签分类——基于TransNeXt骨干网络构建的多标签分类系统在子集准确率、精确率、召回率和F1分数上均表现优异分别达到75.69%、91.18%、91.41%。该系统实现了舌体分割与多标签分类的一体化处理。Vision TransformerViT——基于ViT的深度学习模型在6项关键舌象特征分类任务中表现突出裂纹识别准确率达87.8%显著优于传统CNN方法。SA-YOLO X——针对开放环境下齿痕舌与裂纹舌的综合检测需求研究者提出了SA-YOLO X模型在主干网络引入挤压和激励注意力机制提升了复杂环境下的检测能力。多任务深度学习模型——如TongVMoe模型通过2202张舌象图像训练可同时检测肝纤维化并分类七项关键舌象特征。3.3 大语言模型驱动的舌诊智能系统大语言模型LLM的兴起为舌诊智能化开辟了新的路径。针对大语言模型缺乏视觉能力、现有多模态大模型在中医舌象分析中准确率不足的问题研究者构建了基于大语言模型Function-calling架构的中医舌象辅助问诊系统。该系统首先利用UNet进行舌象分割然后通过TransNeXt骨干网络构建多标签分类系统实现舌体分割与多标签分类。在此基础上通过微调的Function-calling框架将分类系统与大语言模型集成实现了舌象自动分类与中医辅助诊疗方案的生成。此外还有研究者提出了基于多模态特征融合和大语言模型驱动推理的中医智能诊断架构通过TFNet舌分割模型提升复杂条件下的特征提取精度。TongueVLM大视觉语言模型则专注于舌象描述生成与体质推理。3.4 AI舌诊的临床验证与应用AI舌诊系统已在临床中得到广泛验证和应用。全球首个获医疗器械认证的中医舌诊体质辨识软件AI-TONGUE-TZBS-01实现了在自然光环境下对舌象图像的自动分割、特征提取与体质辨识可辅助中医师对平和、阳虚、阴虚、气虚等九大体质进行自动化、标准化辨识临床验证准确率达98.74%。该产品已通过宁波大学附属第一医院、蚌埠医学院第一附属医院等多中心临床试验验证。作为国内外首个基于中医舌诊技术获得第二类医疗器械注册证的体质辨识软件它标志着中医AI辅助诊断正式步入合规应用新阶段。在临床实践中AI舌诊系统已在多家医疗机构应用。例如汝城县中医医院的“中医智医大脑”能识别2000余种证候辨证准确率达92%。横琴大模型2.0整合的中西医知识库将诊断时间压缩至传统方法的1/3。中国医学科学院肿瘤医院牵头国家重点研发计划的“中医药现代化”专项联合32家医院用中医AI四诊系统开展食道癌的中西医结合诊疗研究。四、火山方舟大模型时代的“技术底座”4.1 火山方舟平台概述火山方舟VolcanoArk是字节跳动旗下火山引擎推出的一站式大模型服务平台MaaSModel as a Service于2023年6月28日在火山引擎V-Tech体验创新科技峰会上正式发布。该平台提供从模型体验、训练、推理到应用落地的全流程服务。火山方舟以豆包大模型为核心提供全球极致性价比、超强多模态能力的AI云服务。平台集成了百川智能、出门问问、复旦大学MOSS、IDEA研究院、澜舟科技、MiniMax、智谱AI等多个机构的大模型。在模型广场上用户可以查看所有模型提供方上架的大模型覆盖自然语言、图像、语音、视频等多模态领域的基座模型和垂直模型。4.2 核心能力与特色功能模型全生命周期管理——火山方舟提供模型精调、评测、推理等平台服务。用户可以在线体验满血版DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、豆包Doubao系列等主流模型。多模态能力——平台覆盖语言、图像、语音等多模态领域。豆包大模型矩阵包括通用版、深度思考模型、文生图、语音等十余款模型。企业级AI应用支持——火山方舟提供金融、医疗、法律等垂直领域的专业模型解决特定行业痛点。平台以安全互信架构保障数据隐私与知识产权。PromptPilot智能体开发工具——这是火山方舟推出的大模型应用落地的“领航员”。通过简单的交互PromptPilot能理解开发者的真实需求自动提炼评估标准生成更好的提示词。在业务上线后PromptPilot能采样在线流量自动抓取和分析badcase并自发进行新一轮的提示词优化。PromptPilot支持任意模型的提示词优化——无论是任意公有云上的模型、封闭部署的私有化模型、还是自主训练后的定制模型。Responses API与Serverless RL——火山方舟推出新一代Responses API支持单次请求内完成多轮上下文承接上线Serverless RL强化学习平台并增强了VikingDB向量数据库及Viking记忆库的功能。4.3 火山方舟在医疗领域的布局火山方舟在医疗领域的布局日益深入。平台提供金融、医疗、法律等垂直领域的专业模型。医渡科技作为火山引擎“万有计划”的合作伙伴依托自身对疾病的深度理解和强大的数据处理能力在火山方舟平台上对经过授权的专业医疗数据进行深度训练和微调。基于豆包新模型与PromptPilot构建的医疗分诊智能体已在医疗分诊场景中得到深度应用。该智能体能够针对病情描述诊断疾病类别并分至对应科室。医渡科技的医疗大模型具备智能追问能力能够主动询问用户问题通过多轮问诊精准收集诊断信息从而给出更加准确和个性化的建议。火山方舟体验中心的服务规则明确指出了医疗场景的应用边界模型不提供诊疗咨询服务其生成内容不能视为真正的医疗建议。这种谨慎而负责任的态度为AI在医疗领域的合规应用提供了保障。五、舌诊火山方舟智能中医的“黄金组合”5.1 技术融合的路径与模式当舌诊的千年智慧遇上火山方舟的大模型能力两者可以在多个层面深度融合多模态数据处理——舌诊图像属于视觉模态数据而问诊信息属于文本模态数据。火山方舟的多模态能力可以同时处理舌象图像和患者症状描述实现“图文”的联合分析。这种多模态融合正是当前中医智能化的重要方向。大模型推理增强——舌象分类模型输出的标签如“舌色偏红”“舌苔黄腻”等可以通过Function-calling框架传递给大语言模型。大模型基于这些标签和患者问诊信息生成个性化的体质分析和调理建议。这正体现了“大模型能够整合多源数据包括舌诊图像、患者症状、病史等信息进行综合分析判断”的优势。持续学习与优化——借助火山方舟的PromptPilot工具舌诊AI系统可以实现在线流量的自动采样、badcase抓取和提示词自动优化。随着临床数据的积累系统的诊断准确性和建议质量可以持续提升。垂直领域模型定制——在火山方舟平台上开发者可以对经过授权的专业医疗数据进行深度训练和微调。舌诊领域的专业模型可以在平台上进行精调和优化提升在中医垂直场景下的表现。5.2 典型应用场景智能舌诊问诊系统——用户上传舌象图片后系统首先通过视觉模型进行舌象分割和特征分类舌色、舌苔、舌形等然后通过Function-calling将分类结果传递给大语言模型。大模型结合问诊信息生成包含舌色分析、舌苔识别、体质倾向和调理建议的完整诊断报告。这正是“基于大语言模型Function-calling架构的中医舌象辅助问诊系统”的核心工作流程。远程中医健康管理——用户通过移动端拍摄舌象并上传系统在10秒内完成体质辨识。结合火山方舟的大模型能力系统可以生成个性化的健康调理方案并实现长期跟踪对比。这对于基层医疗资源匮乏的地区尤为重要——村民只需坐在智能终端前按照提示伸出舌头即可获得三甲医院水平的个性化调养方案。中西医结合临床决策支持——在临床场景中医生可以将患者的舌象数据输入系统AI辅助分析舌象特征与疾病的关联。系统可以提示医生在疾病诊疗过程中的潜在风险。中国医学科学院肿瘤医院牵头的研究项目正是通过中医AI四诊系统采集舌诊、面诊等数据为优化食管癌诊疗方案提供核心支撑。中药研发与疗效评估——利用舌诊大模型观察药物对舌象的影响评估药物疗效为中药新药研发提供客观评价指标。AI大模型可以在3个月内完成传统中药研发3年的工作量。5.3 落地案例与成效医疗器械级应用——全球首个获医疗器械认证的中医舌诊体质辨识软件已在多家医疗机构应用。该产品临床验证准确率达98.74%有效推动了中医诊疗的数字化、标准化进程。基层医疗赋能——AI舌诊系统在基层医疗中发挥了重要作用。依托智能化、标准化的辨证辅助基层医务工作者的诊断准确率大幅提高。AI智能舌诊系统对湿热证、阳虚证的诊断准确率达到88%远超传统诊疗的平均水平。科研与教学——舌诊AI大模型在科学研究中助力中医理论创新深入探讨舌象与脏腑经络气血的内在联系机制。在教学中AI舌诊系统可以帮助医学生快速掌握舌诊技能提升学习效率。六、挑战与展望6.1 当前面临的挑战尽管舌诊的智能化发展取得了令人瞩目的成就但仍面临一些挑战数据集规模与质量——高质量的舌诊标注数据获取成本高、周期长。数据集的规模和多样性直接影响模型的泛化能力。多模态融合的准确率——现有多模态大模型在中医舌象分析中的准确率仍显不足。如何提升视觉-语言跨模态推理的精度是亟待解决的技术难题。临床合规与伦理——医疗AI产品需要经过严格的医疗器械注册和临床验证。AI生成的内容不能替代执业中医师的诊断如何在辅助与替代之间划定清晰的边界需要持续探索。可解释性——深度学习模型的“黑箱”特性与中医“辨证论治”需要清晰推理过程的要求之间存在张力。如何让AI的诊断过程可解释、可追溯是赢得医生和患者信任的关键。6.2 未来发展趋势采集技术智能化——智能设备将可自动调整参数以获取更优质的舌象数据并实时分析。诊断模型精准化——AI技术将持续深度赋能通过深度学习海量舌诊数据精准识别细微舌象特征并与病症精准关联。多模态融合深度化——舌诊将与其他中医诊断方法面诊、脉诊、问诊深度融合构建“四诊合参”的智能诊断系统。Tongue-Face多模态特征融合与大模型驱动智能诊断的研究已经在这一方向展开了探索。大模型平台生态化——以火山方舟为代表的大模型服务平台将持续集成更多垂直领域的专业模型为舌诊AI的研发和部署提供更强大的基础设施。国际标准化——国际标准化组织ISO已开展舌诊设备及其周边设备的标准制定工作推动中医舌诊走向世界。七、结语千年智慧的数字化新生舌诊这门传承数千年的诊断艺术正在AI与大模型时代焕发出前所未有的生机。从肉眼观察到智能识别从经验辨证到数据驱动舌诊正在经历一场深刻的范式转移。在这场变革中火山方舟作为一站式大模型服务平台为舌诊的智能化转型提供了坚实的技术底座。通过多模态处理、大模型推理、持续优化和垂直领域定制等能力火山方舟正在将千年舌诊智慧与前沿AI技术深度融合。正如古人所言“一日照三照有病早知道”在AI与大模型的赋能下舌诊正从“名医绝学”走向“人人可用”。AI赋能的智能舌诊仪可在10秒钟内辨识106种体质中医舌诊体质辨识软件的临床验证准确率已达98.74%。这些数字背后是中医药现代化进程的加速迈进。这场变革不是对传统的颠覆而是用技术为岐黄之术开辟更广阔的去路——在坚守“辨证论治”核心的同时实现标准化、精准化、普惠化的跨越式发展。当千年舌诊智慧遇上火山方舟的大模型能力一幅中医现代化的崭新图景正在徐徐展开——伸出舌头照见内在你的健康秘密写在每一次不经意的吐纳之间也写在每一行智能算法的代码之中。下载地址https://download.csdn.net/download/suny8/93388940