著名的中医师陈岱翰，阅读着“智慧中医诊疗系统”的实验报告，在最新的数百例实际案例中，该系统的准确率，已经超过了98.3%以上，可以判定，基本上属于“堪用”了，他不由得舒了一口气。
建国以后，中医相对于西医的发展，一直是属于比较困难的。主要原因在于，中医没有一套可以量化的数据化、标准化的诊疗方案，民众普遍认为年轻的中医医生经验不足，无法准确地诊断出疾病。
这就造成两类问题：第一类是同样的病症，由于病人的条件不同，中医的治疗方法是多变的，不像西医是同一个可以大家都遵循的套路；第二类是年轻的中医师谁都不会相信，大家都认为由于没有量化标准，不能统计不能标准化，只能依靠经验。既然不相信年轻人，那么发展起来当然就非常困难。所以从建国到现在，中医一直处于弱势之中。
人工智能和大数据时代的到来，一开始并没有能够帮助中医的崛起，甚至可以说，开头的趋势，是进一步恶化。
原因并不复杂。因为西医需要的算力是有限的，其规则是明确的。一个医药AI，可以记住所有的西药药物和处方，配合医学仪器检查判定的症状，基本上就可以充当初级西医师给人开药。甚至开刀做手术也是一样，都是有程序可以遵循，区别在于细节的处理，但这也是AI不断学习进步的地方。
因此西医的AI和机器人应用，在开始阶段就进展迅速，发展到现在，已经可以在医学领域里，大量地替代人力，诊疗的精准度也很高。
但是中医这种系统性然而非规范化非标准化的领域，应用人工智能，要达到西医的那种水平，难度就太大了，中医的名医看病，可谓是“从心所欲不逾矩”，但AI知道个啥？它只能要求一切都数据化，都有固定的算法，否则如何执行呢？
所以即使中医可以提供完整的可供判断用的一切数据，其运算力的要求，起码是西医同等病症的万倍，甚至要十万倍以上。一个是判断单兵，一个是运算系统，差距当然是天堑。简单的理解，就像是解数学题，西医可能是二元一次方程，只有2个参数。而中医可能是高阶方程，有着十多个甚至几十个参数。这样增加的难度，简直是天堑。
所以一开始中医对此，简直是绝望的，人工智能时代的来临，进一步拉大了两种医学体系之间的差距，仿佛中医就是不能适应现代社会发展、只能被淘汰的落后体系。
不过随着科技的进一步发展，转机还是来临了——就算是相对西医需要的算力，必须扩展上万倍，甚至是几十万倍又怎样？超级庞大的算力需求，一样可以提供并满足了。
于是一个国家主导的“智慧中医诊疗系统工程”开始了建构的过程。采取的完全是“笨办法”，就是利用庞大的算力，彻底地穷举。
全国超过上万的属于最好之列的中医师，都必须参与这个工程。他们每天的诊疗开药过程等一切的医疗信息，都被大数据记录并分析，对于每个医疗案例，这些中医师必须口述其诊疗的所有依据，做出判断的整个过程。这个过程其实就是参数分析的过程，从每天数万案例的分析中，逐步建立了一个“中医参数矩阵”，可以用来描述中医“医望、闻、问、切”每个步骤中，通过什么样的参数组合，来判断症状，这符合中医“对症不对病”的诊疗逻辑。
建立了七十多种参数构成的中医诊疗参数体系后，第二项大的步骤，就是确立这些参数各自的算法：中医现在同样需要现代医疗仪器检测出的各种身体数据，明确的思路就是，将身体检测数据，与中医师诊疗所需参数体系对照起来，可以通过一系列的身体检测，计算出中医诊疗所需的所有参数量化后的数值。
第三步也是最困难的一步，就是建立基于中医参数体系的对各种症状的诊疗算法。上述第二步参数体系的建立，相当于数学上把题目的方程式列了出来。但是这个方程式如何解出呢？第三步的诊疗算法，就是解方程式。
这一步首先是建构人工智能，AI最初是比较参数，模仿参数体系最贴近的中医师案例，进行比对诊疗。其学习过程，就是这样一个个的实际案例，在中医师亲自诊疗治好的基础上，让AI发现自身设置参数的错误，或者诊疗算法的错误，不断改进，一直到成功率提高到95%以上，那证明AI已经超过了国内90%以上中医师的诊疗水平。
AI由于有着国家主导的全国中医诊疗的庞大数据，所以其“智慧”成长的速度和程度，是非常惊人的。尤其是那些疑难杂症，集中名医联合会诊后，AI能够很快地学习并“掌握”，这使得中医的统计化、数据化、标准化，逐渐从理想变成现实：未来的青年中医师，就像西医师一样，通过现代医学仪器对病人进行充分检查，得到充足数据后，就可以通过这个诊疗体系，得出可靠的中医诊疗结果和治疗方案，这与西医相比，就完全没有落后的地方了。因为差别在后台，中医诊疗体系运行所需的算力，至少是西医体系