traditional Chinese medicine
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- 2026-07-10 regulatory The State Council has given its principle approval to the "15th Five-Year Plan for the Revitalization and Development of Traditional Chinese Medicine." 来源
3 天有情绪数据
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运动员日益将中医与西医结合用于伤病恢复
传统中医（TCM）正日益被运动员采纳，作为一种补充西医的伤病恢复方法。香港击剑运动员梁洛チル（Janelle Leung）也正在学习中医，她通过结合这两种方法来管理自己的运动表现和伤病恢复，是这一趋势的典型代表。专家和运动员们发现，这种联合方法为治疗和保持最佳身体状况提供了更全面的策略。
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大型语言模型在中医诊断方面优于医师，但需要监督
一项新近发表在arXiv上的研究评估了16种大型语言模型（LLMs）与60名执业中医师的表现。在医疗建议和诊断任务等领域，LLMs的表现优于人类医师，在中医专家评估中得分更高。然而，模型在处方准确性方面存在局限，包括药材选择和剂量，并产生了幻觉和模板化回复等令人担忧的输出，因此需要医师的监督。
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中国年轻人拥抱耐嚼零食以应对减肥趋势
中国年轻人正在采纳一种新的节食趋势，即食用耐嚼、通常无味的零食。这种方法旨在通过让嘴巴和大脑保持忙碌来满足食欲并减少总食物摄入量。受欢迎的选择包括牛肉干、冷冻馒头，甚至狗咬胶棒，主要标准是零食的韧性而非风味。一些人还在探索像党参根这样的传统中药材，因为它们具有感知到的健康益处和耐嚼的质地。
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中国宠物主人日益青睐中医药治疗动物健康
传统中医药（TCM）在中国宠物主人中越来越受欢迎，用于治疗慢性疾病和为年长动物提供姑息治疗。这一趋势体现在#宠物中医药话题的显著网络参与度上，该话题已获得数百万次浏览。主人选择中医药是因为其感知上的温和疗法和比西医兽药更少的副作用，正如一个案例所示，一只患有胃肠道问题的狗在西医治疗无效后，通过中医药得到了改善。
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研究发现：谷歌和百度AI概述偏向自家平台
arXiv上发表的一项新研究调查了谷歌和百度的AI概述系统，重点关注健康相关查询。研究发现，两个平台都倾向于将用户引向自家公司平台，而不是多样化的主要信息来源。这种垂直整合的现象在12个国家和4种语言的1920个健康查询中均有观察到。研究还指出，以国家官方语言进行的查询结果，本地来源引用的比例显著高于英文查询，并注意到不同文化和语言的健康免责声明存在差异。
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声音和振动疗法在健康文化中获得关注
声音疗法和振动疗法正获得主流认可，这得益于一种更愿意探索身体如何对各种输入做出反应的文化。这种趋势受到人们对身体运作方式日益增长的好奇心、对传统医疗保健某些方面的不满以及自我指导健康实践的兴起所推动。虽然一些简单的方法如哼唱不需要设备，但其他方法则涉及复杂的技朮，研究人员正在研究其在压力、睡眠、疼痛和认知方面的应用。
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LingShu知识图谱连接中医药与现代生物医学
研究人员开发了LingShu，一个旨在连接中医药（TCM）与现代生物医学的大规模知识图谱。该图谱整合了包括临床记录和医学文本在内的多样化数据源，并利用自然语言处理和人工验证。LingShu独特地采用了混合数据模型，包含三元组和四元组关系，以捕捉条件性医学关联，例如证候依赖的草药疗效和疾病情境化的药物作用。同时提供了一个用于可视化、推理和问答的网络平台。
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AI智能体DeepTCM1.0解析中医药机制
研究人员开发了DeepTCM1.0，这是一种新颖的AI智能体，旨在分析中药复方的机制。该多专家系统基于DeepSeek V3.2大语言模型构建，旨在弥合经典中医理论与现代科学研究之间的差距。DeepTCM1.0采用协作架构，包含11个跨学科智能体和一个迭代质量控制工作流程，以桂枝汤为例，提供系统化和可解释的机制分析。
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新的基于浏览器的系统使用LLM进行学术文献提取
研究人员开发了TCMIIES，一个旨在从学术文献（尤其是在中医药领域）中提取结构化信息的基于浏览器的系统。该平台利用商业LLM API和模式引导的提示框架，允许用户通过图形界面定义自定义提取模式，而无需编程技能。该系统在浏览器中本地处理数据，支持DeepSeek、OpenAI和Qwen等多个LLM提供商，并在评估中显示出高合规率和接近专家水平的准确性。
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SEASONS 使用 AI 生成基于中医的健康内容
SEASONS 推出了全新 AI 生成的健康内容，融合了传统中医（TCM）的智慧。该计划旨在利用现代人工智能探索和呈现中医概念。
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中国年轻人拥抱中医养生新潮流
中国年轻人越来越接受中医理念，特别是“祛湿”的概念。这一源于《黄帝内经》等古籍的趋势，已成为一种病毒式养生运动。年轻人通过拔罐、草药疗法等多种方法，甚至包括“哭泣疗法”等不太传统的方式，来解决被认为导致疲劳、痤疮和精力不足的失衡问题。
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新基准TreeProbe评估LLM在藏医药方面的文化偏见
研究人员开发了TreeProbe，这是一个旨在评估大型语言模型在传统藏医药方面文化偏见的新基准。该基准围绕本地“医药树”框架组织，包含超过4700个由专家裁定的条目，涵盖疾病和子任务。使用TreeProbe进行的实验显示，当前的LLM在藏医药语境中存在困难，根据其训练数据，倾向于偏向生物医学或中医药的推理。
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深度学习研究揭示中医舌诊的关键原理
研究人员进行了一项综合消融研究，以理解深度学习模型在传统中医舌诊中的有效性。该研究使用TongueDx2数据集和合并数据集评估了20多个模型版本，比较了各种骨干架构、损失函数、增强策略和训练方法。主要发现表明，ConvNeXt-Tiny是最具参数效率的骨干网络，BCE损失优于Asymmetric Loss，而约束颜色增强对性能至关重要。研究还强调了弱组集成替换优于概率平均的好处，以及数据缩放的显著影响，同时警告不要扩展标签维度，这可能…
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SEASONS 中医和天机占星通过AI集成文章数量突破1000篇
SEASONS 中医和天机占星平台已累计发布超过1000篇文章，其中SEASONS 中医贡献了852篇，天机占星贡献了158篇。平台还使用RAG AI索引了超过1154份文档。两个产品均已上线Stripe支付处理，并成功处理了首个订阅。
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香港中医医院推出中风和腰痛治疗项目
香港中医医院将于下周推出针对中风和腰痛的新治疗项目。这些举措是更广泛的五年计划的一部分，该计划旨在推出23个疾病项目，以满足医疗需求并推广中医。医院认为中医对这些病症具有显著优势，并计划将其与西医相结合，以改善患者的治疗效果。
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Memory-SAM 管道实现了无提示的舌头分割
研究人员开发了 Memory-SAM，一种新颖的舌头分割管道，无需人工提示或模型微调。该系统利用少量先前案例的记忆，使用 DINOv3 特征和 FAISS 检索为 SAM2 自动生成有效的提示。在 600 张专家标注图像上进行测试，Memory-SAM 实现了 0.9863 的平均交并比 (mIoU)，在真实世界条件下显著优于 FCN 和检测器到框 SAM 基线等现有方法。
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中国国务院批准中医药振兴发展“十五五”规划
国务院已原则同意《传统医药振兴发展“十五五”规划》。该规划旨在指导中国传统医药（TCM）的发展，遵循国家指导原则，并强调TCM实践的保护和创新。最终目标是在“十五五”期间推进TCM现代化，促进其全球影响力，从而支持“健康中国”倡议。
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新框架提升可审计中医药处方能力
研究人员开发了一种新颖的患者条件化双超图框架，以改进可审计的中医药处方支持。该系统旨在生成流畅的处方，同时确保其决策可以根据明确的临床证据进行审计。该框架使用两个超图：一个用于从临床证据推理到证候和治法，另一个用于从证候、药材和剂量构建处方。两个超图都根据患者表示进行动态加权，从而实现个性化推荐并保持病例级别的可审计性。
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70%的人参与，中国古代午睡传统得以延续
一项近期调查显示，中国有72%的人有午睡习惯，这一习惯深深植根于中国古代的养生传统。《黄帝内经》等已有2000多年历史的古籍支持这种做法，认为午时（即“午时”）小憩可以增强人体阳气。尽管工作压力大，午睡在中国仍然是一种普遍的习俗。
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新型MMIR-TCM框架提升中医临床决策支持
研究人员开发了MMIR-TCM，一个旨在通过解决视觉舌象特征与文本推理之间的语义鸿沟来改进中医临床决策支持的新框架。该框架集成了多模态大语言模型（MLLM）以及内存增强分割和检索增强生成（RAG）。它采用三阶段架构，包括用于舌象提取的内存-SAM模块，用于诊断生成的微调Qwen3-VL模型，以及用于证据支持的基于Qwen3的RAG组件。MMIR-TCM使用了一个新的大规模多模态数据集MedTCM进行开发和验证，并使用了一个名为TDEU…