在科技飞速发展的当下，人工智能与中医药领域的融合正成为推动行业进步的新动力。近日，中国中医科学院联合中国信息通信研究院、中国科学院自动化研究所等研究机构发布中医药大模型评测标准《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第12部分：中医药大模型》等多项成果，这一举措犹如一颗投入平静湖面的石子，在中医药智能化发展的领域中激起层层涟漪。​

中医药大模型评测标准的内涵与意义​

这部评测标准覆盖场景丰富度、能力支持度、应用成熟度 3 大能力域，从中医临床诊疗、中医教育、中药研究等 13 个能力子域，以及名医医案挖掘、辅助诊疗、中药生产加工、个性化诊疗等 30 余个能力项，对中医药大模型技术适配性、功能实现能力和实际应用价值 3 个维度进行综合评价，构建起一套科学、全面的中医药大模型量化评估体系。它的发布，为中医药大模型的研发与应用提供了明确的方向标，有助于提升中医药智能化产品的专业性与规范性，赋能医疗机构提升服务效能，助力优质医疗资源下沉。​

大模型备案：规范发展的必然选择​

随着人工智能技术的广泛应用，各类大模型在不同领域发挥着重要作用。大模型备案制度应运而生，其意义深远。从数据安全角度看，大模型在训练和应用中涉及海量数据，其中不乏用户隐私数据，备案能规范数据使用，保护用户隐私。在技术监管层面，备案有助于建立监管机制，确保大模型技术的使用符合法律法规，防止技术滥用。从行业发展视角，它为大模型开发者营造规范环境，推动技术创新与健康发展。例如，若某大模型用于金融领域，备案可确保其算法公正透明，保障用户资金安全；应用于教育，能保证模型符合教育政策，保护学生数据。​

大模型备案并非一概而论，有着明确的适用范围。当模型具备舆论属性或社会动员能力，并直接向公众提供生成文本、图片、音频等内容时，必须进行备案；而企业通过 API 调用已备案第三方模型的生成能力时，则需进行登记。​

备案流程有着严格的要求。企业提交的备案材料通常包括《生成式人工智能（大语言模型）上线备案申请表》《安全自评估报告》《模型服务协议》《语料标注规则》《关键词拦截列表》《评估测试题集》等。以语料安全要求为例，需确保语料来源合法，对语料内容质量设定量化标准，如违法不良信息超 5% 的语料源不应采集或使用；要提升语料来源多样性，不同语言与类型语料应综合运用多元来源；服务提供者还需具备合法处理依据，自采语料需留存详尽采集记录，严禁采集受限制的网络数据及个人拒绝授权采集的信息等。​

中医药大模型备案的挑战与应对​

中医药大模型在备案过程中面临独特挑战。中医药数据具有复杂性和特殊性，其数据来源广泛，包括古籍文献、临床医案、中药方剂等，数据格式多样且质量参差不齐。在满足备案对语料安全、模型安全等要求时，需投入大量精力进行数据整理与清洗。例如，中医药古籍中的文字表述与现代语言存在差异，需要专业人员进行解读与转化，以确保数据在备案审核中的合规性。而且，中医药大模型的研发涉及众多科研机构、高校和企业，如何协调各方，确保在备案过程中信息沟通顺畅、责任明确，也是一大难题。​

面对这些挑战，相关方需采取积极应对策略。一方面，加强中医药数据治理。建立专业的数据治理团队，由中医专家、数据科学家和信息技术人员组成，对中医药数据进行系统梳理与整合。利用先进的数据挖掘和清洗技术，去除数据中的噪声与错误信息，提高数据质量。同时，制定符合备案要求的中医药数据标注规范，确保语料标注的准确性与安全性。另一方面，构建有效的协同机制。在中医药大模型研发与备案过程中，明确各参与方的职责与分工，建立定期沟通会议制度，及时解决备案过程中出现的问题。例如，科研机构负责提供专业的中医药知识与研究成果，企业负责技术实现与模型优化，高校则可承担人才培养与部分基础研究工作，各方协同推进备案工作。​

未来展望​

中医药大模型评测标准的发布与大模型备案制度的实施，为中医药智能化发展带来新契机。在未来，随着更多符合备案要求的高质量中医药大模型的推出，将进一步推动中医药临床诊疗的精准化、科研创新的高效化以及中医药教育的现代化。例如，通过大模型辅助诊疗，医生能够更快速准确地判断病情、制定治疗方案；科研人员利用大模型挖掘中医药古籍中的潜在价值，加速新药研发进程；中医药教育借助大模型，为学生提供更丰富、生动的学习资源与实践场景。然而，这一发展之路并非坦途，需要政府、企业、科研机构和社会各界共同努力，在规范中创新，在创新中发展，让中医药这一中华民族的瑰宝在人工智能技术的加持下焕发出新的生机与活力。