2026 年 4 月 24 日，清華大學李梢團隊於國際頂刊《Nature Methods》發表重磅論文，搭建統一多模態嵌入人工智能模型，標誌人工智能成功建立連接中西醫宏觀證候與微觀分子病變的技術橋樑，成為本年度全球整合醫學領域最具代表性的技術突破。
長久以來，中西醫兩套診斷體系存在難以逾越的天然斷層。中醫依靠望聞問切捕捉人體全身性宏觀表型變化，注重整體動態失衡；現代醫學依賴影像檢查、多組學數據觀察基因、細胞層面的微觀病竈。兩種體系術語不同、評價標準割裂，缺乏可互通、可量化的對照機制，嚴重制約精準整合醫學落地。過往多數智能中醫研究僅單獨分析舌象、脈象影像，無法與病理影像、蛋白組、代謝組數據實現跨尺度融合對接。
本次研究開發具備高度可解釋性的跨層次網絡推斷模型，首次實現病理影像、影像組學、基因蛋白組數據與中醫證候資訊一體化整合。系統能夠自動解析病理形態變化與分子譜系之間模塊化關聯規律，自主挖掘疾病演進、藥物干預過程中的「影像 — 分子 — 證候」融合生物標誌物。簡而言之，該 AI 系統不僅可以識別西醫確診病灶，還能同步匹配相對應的中醫證候分型，為中西醫聯合診療提供客觀、數據化支撐。
該技術擁有極高臨床轉化潛力。在腫瘤、慢性血管病的前期多中心臨床測試中，模型可協助醫師提早識別疾病亞型，區分「同病異證」人群，從而制定個體化中西醫聯合治療方案。落實到香港本地醫療場景，此技術能夠有效解決公立醫院、民間診所中西醫溝通標準不統一的行業痛點，推動粵港澳大灣區搭建統一規範的整合醫學資料庫。
研究團隊多次強調，AI 僅作為臨床輔助工具，絕非取代註冊醫師的獨立診斷主體。當前模型仍需要更大規模、多種族的臨床數據持續訓練優化。香港中西醫學界可依托本地豐富的華人臨床資源，聯合內地科研機構共建標準化中西醫多模態數據集。伴隨技術持續迭代，未來有望形成國際通用，同時兼容中醫辨證論治與現代病理診斷標準的智能輔助診療體系，推動全球中西醫融合發展，從傳統經驗協作正式邁向數據驅動的精準整合新階段。
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