一、从一张舌头照片开始的产业攻关

2021年，国家人工智能产业创新任务揭榜挂帅专项正式启动。彼时还叫"武汉未康未病医学有限公司"的知医邦第一时间揭榜，承接了一道颇具难度的攻关题目——人工智能中医诊疗SaaS系统及智能舌诊终端。

这不是一道容易解的题。

中医诊疗的核心方法论是"望闻问切、四诊合参"——任何单一信号的AI化，都只是局部感知，无法还原完整的辨证逻辑。当时行业内普遍认为：用机器学习做舌象识别，顶多是个辅助工具，离真正的AI中医诊断还差得远。

五年之后，知医邦用一条完整的技术演进路径，给出了自己的回答。

二、三大攻关课题：从数据底座到临床验证的技术闭环

整个攻关项目围绕三条技术主线推进，逐层递进：

课题一：图像深度学习舌诊模型

这是整个系统的感知层基础。核心挑战在于数据标准化——中医舌象本身缺乏统一的量化描述体系，拍摄光源、角度、设备差异都会显著影响识别效果。

知医邦在这一阶段做了几件关键的工程性工作：

• 自研专属色彩校正技术，解决不同拍摄环境下舌象颜色失真问题
• 搭建标准化中医舌象数据库底层底座
• 依托中医理论约束构建深度学习算法模型

最终舌诊基础模型AUC值稳定维持在0.9，达到行业高水平。

课题二：量化中医理论融合深度学习模型研发与临床验证

AUC 0.9只是技术起点，距离临床可用还有相当长的路。这一阶段的核心任务是：把纯图像识别升级为融合中医理论的综合辨证模型。

知医邦联合华中科技大学、安徽中医药大学、江汉大学，迭代集成化智能舌诊模型，引入寒热、虚实、燥湿、亏滞四大核心维度，构建四条标准化数据坐标轴。诊断综合准确率提升至95%以上。

同期，团队搭建中医舌诊SaaS服务平台与配套智能硬件终端，联动多家医疗机构开展多中心临床试验，累计积累超50万份临床检测样本。

课题三：舌症合参数据库搭建与辨证智能解读体系研发

这是整个攻关最难啃的一块：把"理、法、方、药"完整诊疗逻辑转化为可计算的算法体系。

具体技术路径包括：

• 完成50万余份舌象样本的标准化量化处理
• 将全维度中医诊疗数据汇入自研基础数据库
• 搭建病症与诊疗方案匹配模型，实现理法方药数字化闭环联动
• 依托自研"看舌头"智能诊疗终端，完成医患数据实时互通

最终实现：传统中医诊疗经验数字化、可量化、可溯源、可复用。

三、合规双线并行：二类证落地 + 三类证持续攻关

技术攻关之外，监管合规是AI医疗落地最现实的门槛。

当前国内AI中医诊疗软件尚无成功取得三类医疗器械注册证的先例，整个行业仍处于监管探索阶段。面对这一行业性空白，知医邦采取了双线并行策略：

已获证（二类）：

• 中医舌面图像处理软件（鄂械注准20252215822）
• 中医辅助诊断软件（鄂械注准20252215879）

在途申报（三类）：

• 《寒热辨证辅助诊断软件》三类器械注册申报稳步推进中

值得关注的是，攻关初期仅聚焦单一舌诊识别，难以契合中医四诊合参的完整诊疗逻辑——这正是三类证申报初期面临困难的核心痛点所在。新的解决方案，来自一次系统性的技术架构升级。

四、ChatiSS：从单一舌诊到多模态中医大模型的架构跃迁

如果说前五年的攻关是在做"局部感知"，那么ChatiSS智能查体大模型的发布，标志着知医邦完成了一次架构级升级。

ChatiSS集成七大核心数理模型，覆盖中医"望闻问切"全维度信号：

七大模型协同联动，从单一图像识别工具升级为覆盖全诊疗流程的多模态综合智能诊断平台。

这次升级的技术本质并非参数叠加，而是基于中医整体观，对辨证论治完整诊疗逻辑的数字化重构。ChatiSS的推出，也为《寒热辨证辅助诊断软件》三类证申报提供了更完整的技术支撑——四诊合参的完整性问题，在多模态架构下得到了系统性解决。

五、五年攻关的底层价值

回望这段历程，有几个值得关注的技术节点：

• 数据工程：50万份标准化临床样本，是AI中医领域迄今最大规模的量化舌象数据库之一
• 模型性能：基础舌诊AUC 0.9，综合辨证准确率95%+，经多中心临床验证
• 合规路径：双证落地 + 三类证在途，在行业监管空白期完成合规卡位
• 架构升级：从单模态图像模型演进至七模块多模态大模型，实现中医诊疗逻辑完整数字化

AI中医的核心命题，从来不是用算法替代中医师，而是将高度个体化、经验化的中医知识体系，转化为可传承、可验证、可规模化复制的标准化智能体系。

这是知医邦五年攻坚想要解决的问题，也是这条路还会继续走下去的理由。