专访御君方技术研发团队：上万份临床样本如何“训练”出一台靠谱的中医AI？

在温江御君方的研发中心，笔者见到了这支由资深老中医、人工智能算法工程师和硬件开发人员组成的跨界团队。他们正在做的事，用技术负责人的话来说就是：“教会机器像中医师一样‘看’舌苔、‘摸’脉象。”

训练AI模型需要大量的“标注数据”——每一条舌象、面象、脉象数据都需要由经验丰富的中医师进行专业标注：这张舌苔照片属于“薄白苔”还是“黄腻苔”？这段脉象波形对应的是“浮脉”还是“沉脉”？标注的准确性和一致性，直接决定了AI模型的可靠性。为此，御君方组织了由多名资深中医师组成的标注团队，对每一份临床样本进行“双人独立标注+交叉验证”，确保数据质量。

“我们收集了上万份真实临床样本，覆盖了不同年龄段、不同体质类型、不同疾病状态的人群。”技术负责人介绍。在算法层面，团队尝试了多种深度学习架构，最终选择了适合中医图像特征识别的优化方案。每一次模型迭代后，都会进行临床验证测试——将AI的分析结果与多名中医师的独立诊断进行对比，评估准确率，找出偏差进行针对性修正。

在硬件层面，脉象传感器的研发同样经历了反复调试。中医脉诊对压力的感知极其敏感，传感器需要能够捕捉微弱的压力变化信号，同时过滤掉手部抖动、环境震动等干扰因素。研发团队与硬件供应商多次联合攻关，对传感器的灵敏度、采样频率和滤波算法进行了多轮优化。“现在设备的采集精度已经能够满足临床参考需求，但我们还在持续迭代，目标是让它越来越接近‘指感’。”