登录指南

2026年北京数智创新大赛初赛已于9月18日顺利完成。本次大赛共计十八道赛题，覆盖政务服务、城市治理、医疗健康、文旅、金融安全等多个领域，每一道赛题均源于真实业务场景、依托真实数据集、瞄准现实产业需求。专家评委对287份参赛方案逐一评审打分，并针对性给出专业意见与优化建议。

为帮助大家深度读懂各道赛题，我们推出赛题解读系列专题。立足真实业务场景与实际需求，拆解每道赛题的核心任务，展望项目落地之后带来的行业改变。

本期聚焦由中国中医科学院中医药信息研究所出题的定向问题解决类赛题——“赵炳南中医皮肤科知识库赋能专科大模型训练与评测”。本赛题核心任务，就是将名老中医沉淀下来的宝贵临床经验转化为标准化训练数据集，训练出一套懂辨证、会诊疗的中医皮肤科AI。

经验藏于心，传承遇困境

中医药是我国独有的卫生健康宝贵资源。名老中医，是国家授予在中医临床实践、学术传承领域做出突出贡献医师的荣誉称号，他们沉淀的临床诊疗经验与流派学术思想，是中医药行业价值最高、也最为稀缺的知识财富。

中医皮肤科属于中医优势临床学科。从业数十载的皮肤科中医大夫，望闻问切的诊疗巧思，一部分存于医者脑海，一部分散落在海量医案记载当中。一旦医者退休或者离世，几十年打磨积累的辨证诊疗经验就极易随之流失，业内将这一传承难题概括为“人在艺在、人走艺失”。

这些珍贵经验大多依靠师徒口传心授、纸质医案记载留存，始终没能完成“知识→数据→模型→应用”的完整数字化转化，这也是中医药传承发展面临的一大现实痛点。

赵炳南先生（1899—1984），曾任北京中医医院副院长、名誉院长、北京市中医研究所所长，第四至五届全国人大代表，是现代中医皮肤科的奠基人之一。他创立的“湿、热、毒、瘀”辨证体系，黑布药膏、多皮饮、除湿胃苓汤、凉血五花汤等经典经验方剂，至今仍是湿疮、白疕、瘾疹等常见皮肤病诊疗的核心施治依据。

以湿疹为例，临床诊疗需要先结合皮损表现、舌脉征象，辨析证型属于湿热还是顽湿，继而确立清热除湿的治法，最终匹配对应的方药。这套从识别症状、判别证候，到确立治法、遣方用药的完整逻辑链条，恰恰是人工智能最难攻克的环节。

项目目标：将名家诊疗经验数字化，赋能专科大模型构建

针对本道赛题，出题单位已为参赛团队准备了体系完备的数据资源。中国中医科学院中医药信息研究所将赵炳南先生的学术成果系统梳理，搭建起专属结构化知识库，完整收录先生的整体诊疗观、风湿疡学说、顽湿学说、肝胆辨证等核心学术思想；归集土槐饮、消风散、龙胆泻肝汤等经典经验方，大黄、龙胆草、透骨草等特色用药；同时收纳带状疱疹、脂溢性脱发、脚湿气等各类病证的临证诊疗记录，完整留存中医皮外科的师承脉络与个案诊疗档案。真实场景、真实数据、真实业务需求，构成了这道赛题的核心底色。

基于上述资料，研究机构进一步搭建起专业知识图谱。通过建立“方剂‑治疗‑疾病”“名医‑擅长‑病证”等实体关联，把原本零散分布在医案文本中的诊疗判断，重构为机器可读、可检索、可交叉印证的知识关联网络。

除此之外，出题方还搭建了专科专属评测基准，用于客观衡量大模型输出效果。其中部分测评试题对外开放，可供参赛团队本地调试模型；另一部分测评标准答案不对外公开，仅由主办方用于统一评审。高质量数据集、专业知识图谱、标准化评测基准三者协同，为名老中医诊疗经验实现机器训练、客观量化评估创造了先决条件。

赛题期待参赛选手完成的核心工作，就是把赵炳南先生的辨证诊疗思路编码为可用于模型训练的数据。数据的核心价值，就是把只存在于人脑中的医学智慧，转化为机器能够理解处理的数字内容。

三重挑战：数据、推理、评测的行业难关

本赛题主要面临三大现实难点：

第一，流派学术思想缺少系统性梳理，可直接用于模型训练的高质量数据集储备不足；

第二，中医辨证推理链条长，大量隐性诊疗知识蕴藏在医者经验之中，AI很难仅凭表面症状推导出完整合理诊疗路径；

第三，中医专科领域尚未形成公认统一的评测标准，模型输出效果缺少权威评判标尺。

辨证过程中部分医者主观直觉，本身就很难被完全数字化。赛题并不追求复刻全部主观感悟，而是希望把能够清晰表达、可以复现验证的诊疗经验沉淀进AI模型。

出题方不做技术路线限定，微调、检索增强生成、知识图谱增强等多种技术路径均可自由探索，只划定目标，不预设标准答案。同时，模型不能仅输出诊疗结论，还需要输出完整可追溯的辨证推理链路，推理过程必须体现对赵炳南先生经验方剂与学术思想的传承。

医疗领域高度重视决策依据，如果模型只给出结果却看不到推导过程，就会形成无法溯源的“算法黑箱”。因此推理逻辑的完备性，和最终答案的准确性同等重要。

变 “人走艺失” 为 “人走艺留”，探索中医药数据资产化新范式

这道赛题的价值，并不局限于传承赵炳南先生一人的学术成果。它探索的是一套可行路径：让沉淀在个体医者身上的临床智慧，转变为可保存、可复用、可持续传承的数据资产，真正落地数据要素价值化，让优质的中医诊疗能力下沉，赋能基层医疗机构，惠及更广大患者。

这套“梳理专业知识、开放行业数据、依托评测牵引落地应用”的模式，也为中医药领域的数据资产化建设提供参考范本。一旦该转化路径跑通，便具备向更多名老中医、其他中医专科流派复制推广的潜力。今天数字化留存赵炳南先生的诊疗思想，未来就可以用同样方式保护更多中医名家的学术财富，推动实现从 “人走艺失” 到 “人走艺留” 的转变。

当名老中医经验走完“知识→数据→模型→应用”的全链条转化，这份宝贵财富便不再局限于少数医者和弟子，而可以实现更大范围共享，有效放大优质中医医疗资源的供给能力。

同时也要看到，AI能够承载的，是可以表述、能够复现的诊疗经验；医者毕生沉淀的部分临场直觉，依旧难以被数据完整捕捉。这也将催生出专业医师与AI协同互补、互相赋能的全新人机协作模式。

了解更多赛题详情，欢迎登录2026年“数据要素×”大赛北京分赛暨北京数智创新大赛官网https://dexc.data.beijing.gov.cn