2026 年 11 月 1 日星期日

大会以"数字云药 赋能产业"为主题，国家中药材标准化与质量评估创新联盟指导，云南省中药产业协会、云南省农业科学院、云南省生物医药和大健康产业推进中心共同主办，400 余位代表参会。集中发布三项成果：《云南中药材种子种苗标准体系发展研究报告》与《云南重要道地药材规格等级质量标准》，为从种业源头、商品规格到追溯管理形成闭环提供依据；云南白药、昆药集团等近 20 家龙头企业共同发布《三七品质宣言》；农民日报发布"云药品牌"战略，《滇产道地》云药产业系列书籍同步推出。会上"云药会"永久 IP 正式启动，数字云药战略签约与政科企合作签约同步落地，签约方包括主流媒体、国家级行业组织、科研院所及主产区政府，重点围绕品牌塑造、平台共建、标准认证与产区协同。下午两场平行专题会从两端发力：中药农业谈集采背景下供应商管理新规、链主企业产地仓流通标准化、种业与良种繁育体系、道地药材规格等级标准、大品种规范化种植、冷背药材补链价值；中药工业谈中药饮片追溯相关标准（征求意见稿）解读、"三无一全"品牌建设与申报要点、中药材 GAP 延伸检查管理、供应商审核指导原则、进口药材全链条发展及数字云药采购招投标平台。需要看清的是：以"数字云药"为名，当天最实的产出是三份标准类文件与一份品质宣言，数字化落点集中在交易与标准环节（采购招投标平台、追溯标准），而不是生产端的模型或算法。这与前几期反复出现的"制造端智能化"路线明显不同——云南把数字化的重心押在交易与定价上，与其"中药材进口全国第一""三七定价权"的资源禀赋完全一致，是一条值得与川、湘、皖的制造路线对照观察的第二条路径。

通知称，按《国家标准化指导性技术文件管理规定》要求，《健康信息学 中医药 人类生物样本信息标注元数据》（20263742-Z-468）、《健康信息学 中医临床决策支持系统表示分类框架》（20263743-Z-468）、《健康信息学 中医药文献元数据》（20263744-Z-468）3 项已完成起草，现公开征求意见，材料可通过"全国标准信息公共服务平台"（std.samr.gov.cn）下载反馈，联系人为段笑娇（010-64202516）。三项都属"信息学底座"，其中CDSS 表示分类框架最关键——它规定的是中医临床决策支持系统的输出"该怎么被描述和分类"，也就是给不同厂商的辨证结论、推荐理由、证据强度定一套共同语法。没有这一层，一家医院接入三五家不同厂商的 AI 辅诊，结果无法比较、无法审计、也无法追责；此前行业讨论几乎全部集中在模型能力，这类"表示层"标准反而是规模化部署的真正闸门。另两项分别对应科研数据与文献语料，属于训练数据的上游规范——它与 10 月 29 日已报的 ISO/TC249 成立人工智能特别工作组构成"国际标准定框架、国内标准定接口"的两条并行轨道。

流程可拆成四段：患者缴费并完成处方登记 → 药剂师核对信息 → 中药汤剂经标准化煎煮、无菌灌装密封后存入药柜 → 系统自动分配储药格口，向患者手机发送带验证码的取药提醒，患者凭码自助开柜，全程最快十余秒。设备自带恒温恒湿、防尘防潮避光功能。药剂科副主任田甜给出质量侧的理由：传统存放方式易受温湿度、光照影响，可能影响药液药效，恒温恒湿环境可最大限度保留汤药药效、保障用药安全；同时自助取药分流窗口压力，缓解高峰期药房拥堵。院方将此定位为补齐夜间、节假日取药服务短板——解决上班族没时间、老人往返麻烦、外地患者多次跑腿三类问题。这条补上了此前多期报道的空缺：南城、永修、荣成、监利的智慧中药房解决调剂与煎煮，配送解决到家，但夜间与节假日的自提时间窗一直是空白；智能柜把药房服务时长从"窗口开放时段"拉成 24 小时。同时必须提示一个边界：恒温柜只控制存放环境，不改变煎煮后的微生物负载，也不能替代冷链，涉及含动物药、高糖高蛋白处方的代煎品时仍需单独评估。

会议由四川省中医药管理局指导、四川省中医药科学院主办，四川省中西医结合医院、四川省第一中医医院、四川省中医药转化医学中心共同承办。院长何本祥表示，大会既集中展示该院中医药标准化科研成果，也致力于搭建长效协同创新网络，探索人工智能新技术与中医药标准化融合路径。开幕式举行集体签约，四川省中医药科学院与南非约翰内斯堡大学、澳门大学、中国测试技术研究院代表共同完成合作启动签约。会上发布两项成果：ISO 24976:2026《中医药-葛根》，以及取得欧盟国家（荷兰、比利时）合规上市许可的中医药大健康产品葛麦饮颗粒。发布时点需说明：会议实际于 10 月 20 日举行，中国中医药网 10 月 30 日刊出报道，属报道窗口内而非事件窗口内，收录理由是"标准加产品"这一组合形态本身值得跟踪。要区分两件事——ISO 单味药标准至今累计已发布 149 项（10 月 27 日已报），单品种标准本身并不稀缺；真正稀缺的是标准发布之后产品能走通欧盟合规通道。若葛根标准与葛麦饮颗粒的许可形成可复制路径，中药出海的瓶颈就会从"标准不被承认"转向"注册成本与本地临床证据"，这是比标准数量更值得盯的指标。

静安区委常委、副区长戴涛带队赴云南调研沪滇区块链合作项目，区数据局、区合作交流办、市北高新等相关部门与企业负责人随行，昆明市数据局负责同志陪同。调研组先走进云南白药企业展厅和智慧灯塔工厂，了解百余年发展脉络与产业布局，实地观摩工业智能产线和全流程数字化管控体系，重点了解企业在中药材源头管控、生产质控、供应链协同三方面的数智化实践，随后召开推进会。会上浦江数链汇报了与昆明首批 4 个区块链应用场景的建设推进情况，昆明市数据公司就节点建设作补充汇报，云南白药现场演示中医药区块链服务平台的主要功能。戴涛提出三点要求：从落实到落地打造示范场景；从单点到生态放大赋能效应，以一期特色场景为起点推动两地企业双向对接；从信息到信心凝聚协同共识，强调"区块链传递的是信息、承载的是信用"。对区块链溯源的价值，行业一直有合理质疑——若上链数据由企业自行录入，链只能保证"不可篡改"，无法保证"真实"。这条的可看之处在于它是跨区域政府协作项目（上海静安与昆明共建节点），理论上比企业自建链多了外部校验与交叉记账的可能。云南白药此前已有"数智云药"平台（10 月 29 日已报，获数据要素×大赛中医药赛道全国第五），区块链平台是其溯源能力的上一层。后续值得追问两点：4 个场景具体是哪四个、上链的究竟是种植端农事记录还是流通端单据——这决定了它是"可信溯源"还是"又一个二维码"。

这台一米多高的机器人即将走出海宁市长安镇、高新区的展厅，亮相 2026 年世界互联网大会乌镇峰会（11 月 2—5 日），被列入峰会首次举办的人工智能"嘉"年华活动"未来城市"场景展示阵容，与人形机器人、机器狗等可上手互动的展项同场。技术路径讲得比较清楚：机械臂上装一只 3D 摄像头，先"看"懂人体背部的经络与穴位，再由系统规划路径、控制力度，把声波按摩、中医走罐、红光热疗串成一套完整流程，一旁屏幕同步把膀胱经标成亮色、穴位逐个跳出。公司与浙江省中医院合作，把理疗师的经验一点点拆成数据模型，机械臂自动控制与超声核心算法都靠反复临床试验去磨。总经理许金鑫的判断是"机器干重复，人做专业"——人累了手法会走形，机器不会，力度、节奏、角度能保持稳定，体验一致性由此产生。企业侧给出的量化口径是：上线人工智能解决方案后医生扫查时间至少加快 30%—40%，病灶检出率明显提升；落户以来与当地多家医疗机构办了 20 多场义诊、服务患者数千名。背景补充：威尔德是宏达高科（002144）医疗板块企业，在深圳深耕超声医疗 30 余年，2022 年落户海宁，组建 30 多人研发团队，两年内做出 AI 中医理疗机器人、掌上彩超机、平板彩超机，产品达 10 余种，2025 年参与起草行业首个《智能理疗机器人》团体标准。这条是"手法参数化"路线在理疗端的落地样本，与振东炮制红外成像、华润江中代煎是同一条逻辑，但它比"看火候"更容易量化——力度、节奏、角度、路径都是连续变量，3D 视觉给出穴位坐标，闭环控制可验证。值得注意的是它给出的效益口径是"医生扫查时间"而非疗效：这恰恰说明当前阶段能证明的是效率，不是疗效。

吉安市政协六届一次会议期间，市政协委员、市总商会副会长、江西普正制药董事长肖军平接受专访，系统讲了四个维度的推进。生产端建成 5G+工业互联网智能工厂，覆盖中药前处理、提取、制剂、包装全链条关键工序，产品合格率提升至 99.8%、能耗下降 22%、人工成本减少 35%；管理端打通 MES、WMS、ERP，打破研发、生产、仓储的数据壁垒，生产决策响应速度提升 60%；溯源端用区块链为每批次药材与成品赋"数字身份证"，实现道地药材种植到成品上市全链条可追溯；研发端挖掘生产数据反哺工艺优化与经典名方开发，把经验转化为可复用参数。资质方面，企业是江西省首批生物医药"小灯塔"企业、数字化水平达 L7 级，中药智能制造 5G 工厂入选工信部 2025 年 5G 工厂名录，下一步向 L8 级"创新领航"冲刺，深度引入 AI 与数字孪生。链主责任分三步：带动市域内中小药企、中药材基地开展数字化改造以避免重复建设；立足井冈杜仲、商洲枳壳等本土道地药材，串联数字种植—智能制造—健康服务完整链条；联动本地电子信息产业基础，开拓药食同源、慢病数字化管理等新兴赛道。这条与 10 月 29 日已报的普正 5G 工厂是同一企业，但本期新增了两个此前没有的指标与提法：一是"生产决策响应速度提升 60%"，属 MES/WMS/ERP 打通后的管理侧收益，此前报道多只报质量与能耗；二是"L7 到 L8"的跃迁路径——按江西的分级口径，L7 是集成提升、L8 是创新领航，这一步普遍要靠数字孪生与 AI 决策而不是再加设备，与达仁堂、康缘走的是同一条升级曲线。需要保留一分怀疑：链主"带动中小药企"的表述在多地都出现过，真正落地的少，可跟踪其是否公布可核查的带动户数与改造清单。

研究起点是中医四诊合参的完整推理链：望闻问切确定病位病性、辨证、指导治疗。训练数据从经典文本、教材、医学图像、临床病例与公开数据集中初始收集约 712 万条样本，经清洗过滤后使用；随后用BGPO（Bianzheng-Grounded Policy Optimization，辨证锚定策略优化）做强化学习，对三件事分别给奖励——回答格式、中间中医推理字段、最终证型预测。结果：Fu-TCM-27B 在覆盖中医推理、文本与视觉的六个基准上全部领先，宏平均准确率 81.01%，比在六个基准上均有完整结果的最强参考模型高出 7.13 个百分点；最大领先出现在 Fu-bianzheng 上，达 11.90 分。案例分析还给出一个方法学证据：在多数被测模型中，中间字段准确率与最终选证准确率正相关。这条的价值不在分数，在奖励函数的设计——把辨证拆成三段分别给奖励，等于强迫模型先把推理链显式写出来再下结论，与"直接对齐最终答案"的做法相反；而"中间字段准、最终也准"的正相关，正是支持这种设计的实验依据。仍要留一分谨慎：六个基准多由同一团队构建或参与，跨榜领先 7 个百分点存在同源评测偏乐观的可能；且 81.01% 是封闭标签集上的选择题式准确率，与真实门诊的开放情境差距很大——见下一条。

论文指出一个被现有评测遮蔽的问题：中医辨证通常被评成"给完整病历、选一个最终标签"，这个设定掩盖了三种诊断行为——模型能否把语义近邻的证型与容易的随机干扰项区分开、能否随着证据字段逐步揭示而更新判断、以及在不确定时是否应该下结论。作者据此构建 TCM-DiagCommit：基于公开的 TCM-SD/ZY-BERT 资源、保留原始证型标签，把 1,834 个源病例转成 23,842 条任务行，覆盖 148 个证型标签；候选阶梯分随机、画像近邻、全词表三档，证据分 t1/t2/t3 三段揭示，另设固定标签的舌象/脉象扰动与证据不足变体；并用"动作契约"对 commit（下结论）、acquire（继续采集）、defer（暂缓）、abstain（弃答）四种动作计分。关键结果：五个零样本 DirectLLM 校准下，random10 的 top-1 准确率为 63.2%—66.4%；换成 hard20（近邻干扰）掉到 24.7%—30.3%；换成 full148 只剩 14.8%—22.3%。在 hard20 上，错误终局（wrong-terminal commit）比例仍高达 62.2%—74.3%。 这是本刊连续跟踪以来对"中医大模型准确率"最有杀伤力的一次拆解，它同时说明两件事：一是此前论文里 80% 上下的"辨证准确率"高度依赖候选集容易这一前提，一旦干扰项换成语义相近的证型，性能腰斩；二是模型缺乏"不知道"的能力——证据不足或候选困难时，它更倾向于给一个错误但确定的答案，而不是要求补充四诊信息。后者在临床上比准确率低更危险：一个会说"按现有信息无法判断，请补充舌苔与脉象"的系统，其临床价值可能高于一个每次都敢下结论的系统。作者据此主张评测应把"答案选择""证据使用""承诺行为"分开计分，这一主张值得行业直接采纳。

论文立论是一句话：可审计的系统应当把领域知识、个案证据、概率推断、下游权限四者分开。由此提出覆盖语义定义、多模态采集、质量控制、带溯源的知识、概率推理、纵向更新、约束决策、语言交互、人类治理的九层架构，每层规定信息契约、失败边界、依赖与验证状态——作者明确声明这是系统设计提案，不是完整的临床实现。第二项贡献是用受控合成原型实例化第 1—5 层，专门审计"知识—证据界面"：四个条件高斯编码器分别处理合成舌象、脉波、问诊字段与文本，冻结桥接层预测五维合成结局；带版本号的上下文先验独立于渲染器编译，融合前先剔除重复的先验信息。实验设置包括等信息量对照、先验正则、分级污染与结构损坏。结果：在 10 组配对种子、4 种训练规模下，上下文知识在 600 例与 1,200 例时相对"边际委员会融合"改善了平均绝对误差，但没有超过等信息量的神经对照；完全错误的知识在每一个训练规模上都造成损害；先验效应不一致，冲突分数也不跟随个案层面的损害。 结论很克制：低数据合成场景支持"上下文结构"有用，不支持"贝叶斯特有优势"；原型对中医理论及临床、诊断、治疗、因果、纵向、迁移各层面的有效性一概不作声明。这篇的价值在于它把没用的话说清楚了。"把中医知识灌进去就会更好"是行业里的默认假设，而这里的对照显示：知识带来的收益可以被"给对照组同样的信息量"复现，说明起作用的是信息量而非中医结构本身。第二个发现更实用——"完全错误的知识在每个规模都造成损害"意味着知识库质量的下限比上限更关键，一部错漏百条的教材足以系统性拉低输出；而"冲突分数不跟随个案损害"说明目前还没有可靠机制让系统察觉自己的知识与眼前病例在打架。

问题设定很贴近临床：现有多模态分类器默认所有有用证据一开始就齐备，而真实问诊是序贯的。该文用一套合成评测框架把"客观多模态推断"与"主动问诊"拆开：客观模型把合成舌象、双侧多压力脉搏与声学观测映射到 8 个证型族；带溯源的知识核与仅训练期使用的答案模型，支撑在 33 个细分术语上的贝叶斯收敛，共 25 个分型问题，另有 7 个安全问题被刻意留在诊断后验之外。预注册 600 例合成评测结果：客观模型族准确率 87.0%；成本敏感期望信息增益（cost-EIG）把族准确率提到 95.5%、细分术语精确准确率提到 42.5%，固定顺序基线为 92.7% 与 33.0%；选择性族准确率在 95.3% 覆盖率下达到 96.9%。 但同时：cost-EIG 平均提问数为 9.795，多于固定顺序的 9.352；缺失音频路由仍保留 94.0% 族准确率；所有客观模态缺失时，工作流不变量强制弃答；打乱细分术语答案似然后族准确率降至 78.7%。六项冻结检查五项通过，"提问效率"假设未通过；作者自陈比较是描述性的，只保留了聚合输出、没有配对个案数据，且全部为合成数据、不构成临床诊断或治疗有效性。把第 10、11 两篇并读能看到一条很实的结论：主动问诊能提高准确率，但不一定更省问题。 对产品设计的含义是直接的——如果目标是"用最少问题拿到答案"，贝叶斯增益排序不是答案；如果目标是"该问的问、该停的停、该弃的弃"，它有用。这类"负结果"对正在做中医问诊智能体的团队，比又一篇高分论文更有参考价值。

论文《LoRA Fine-Tuning of Traditional Chinese Medicine Large Language Models》指出，现有中医大模型评测主要看知识准确率，忽略了格式扰动输入下的可靠性与鲁棒性。该文是 NLPCC 共享任务"中医大模型多维度评测"的参赛方案，评测覆盖能力、可靠性、鲁棒性三个维度。方法采用两段式渐进微调：先在 medical-o1-reasoning-SFT 数据集上微调以强化通用医学推理，再在自建中医知识数据集上二次微调以加深领域知识内化；官方评测总分 48.39%，在全部参赛队中排名第二。作者结论是分阶段微调能有效平衡中医知识掌握、输出可靠性与格式鲁棒性。48.39% 这个数字本身比排名更值得注意：在多维度评测下没有队伍过半，说明"知识题答得对"与"输入一变形仍答得对"之间存在明显落差。真正变化的是评测维度——从"答对多少"扩到"扰动后还对不对"。这与第 9 条 TCM-DiagCommit 指向同一件事：中医大模型的下一阶段竞争不在榜单分数，而在评测方法本身；谁能先把"可靠性、鲁棒性、弃答能力"量化，谁就掌握了定义进步方向的权力。

10 月 29 日，甘肃省中医院数智骨科中心成立暨开科仪式举行，中心正式投入临床运行。该中心自 2018 年启动建设，坚持"守正创新、医工交叉、中西医并重"，已建成3D 打印生产车间、专科门诊与研发工作室，配备系列 3D 打印装备及三维扫描、步态分析、混合现实等软硬件，并组建医工交叉团队。目前初步形成覆盖AI 影像、数字化术前规划、3D 打印模型及个性化内植物、智能术后监护与康复随访的全链条服务体系，重点服务甘青宁新及西北其他地区，主攻创伤、关节、脊柱、骨肿瘤及疑难病例；定位为建设西北领先的数智骨伤诊疗中心，推动骨科手术、传统正骨手法与数智技术双向赋能，严守医疗质量与医疗器械安全底线。这条看似与"中药"无关，却点出一个常被忽略的事实：中医机构里跑得最快的数智化，往往不在中药房，而在骨伤、康复这类有影像、有几何量、有可测量结局的科室。原因很朴素——这些科室的数据本来就是结构化的，AI 有处落地；而饮片、方剂的数据要先把"手感"转成参数才谈得上建模。陇中正骨是甘肃的流派资源，3D 打印与步态分析是标准医工手段，两者的结合点是"正骨手法前的数字化评估"，这个切入点对推拿、针刀等手法类技术的数字化也有参照意义。

10 月 28 日，记者随宁夏回族自治区卫生健康委"健康宁夏行——中医药振兴发展"媒体采风团走进石嘴山。在市中医医院治未病科，中医机器人通过信息采集箱采集面色、舌诊信息，获取脉诊信息后上传数据库，给出体质类型报告。治未病科主任刘薇的介绍里有一句很关键："相比传统'三个指头定病情'，该系统更加数据化，且数据留存方便日后对比治疗效果。" 同一采访还呈现了县域侧的配套：平罗县中医医院搭建"健康直播间"，构建"新媒体+线下"双线科普体系；康复科设 48 张病床、细分神经、骨伤、疼痛三个亚专科，常规开展针刀、督脉灸、火龙罐、盆底磁等 30 余项中西医治疗项目；作为县域龙头连续开展中医适宜技术推广培训，累计推广针刺、灸法、推拿等 30 余项，基层医务人员几乎人均掌握六项以上适宜技术。行业讨论 AI 四诊时几乎只谈"准不准"，而对临床科室而言，设备真正的增量价值是把原本一次性的、不可回溯的望闻问切，变成可纵向比较的时间序列——单次判断准不准可以商量，但有了基线，第二次复诊就能看出变化。这个视角可以直接迁移到教学：学生做四诊训练时，若系统留存每次采集并允许前后对比，训练就从"对答案"变成"看变化"，而这恰好是当前四诊实训最薄弱的一环。