關鍵數字：耗時2年、動員11位中醫師、累積超過2,000張舌象照片——馬光醫療網與友達耘康聯手打造的「舌象擷取系統」，讓AI在10秒內完成舌象還原，並於3分鐘內辨識7大類、40項舌象特徵，把中醫千年傳承的「觀舌」功夫，變成螢幕上清清楚楚的數據。
說真的，中醫一直有個尷尬的處境。明明有豐富的臨床經驗，但很多判斷「只能意會，難以言傳」。尤其舌診，經驗豐富的老中醫看一眼就知道問題在哪，但要他把「為什麼這樣判斷」說清楚，還真不是件容易的事。現在馬光醫療網把這個難題丟給AI去學，而且不是隨便玩玩，是實打實花了兩年時間，讓11位醫師一張一張標註舌象照片，把他們的腦袋裡的臨床直覺，轉譯成機器聽得懂的語言。
📊 數據總覽
先來看這套系統的核心數字。根據馬光醫療網公布的資訊，這套「舌象擷取系統」從2024年啟動開發，歷時2年，參與的中醫師橫跨全台院所，總共11位第一線醫師投入舌象標註與模型優化。訓練資料庫累積2,000多張舌象照片，目前的AI模型平均準確度約80%，系統已可辨識7大類、40項舌象特徵——從舌色、舌形到舌苔質地，全部數位化建檔。
這些數字背後的意義是什麼？80%的準確率聽起來好像沒有100%那麼漂亮，但如果你知道中醫舌診過去根本沒有「標準答案」這回事，就會明白這個數字有多不容易。同一張舌頭照片，十個中醫師可能給出八種不同的描述——不是誰對誰錯，而是大家用的「語言」不一樣。現在AI把這些差異濃縮成可量化的特徵參數，等於幫中醫界建立了第一套共通的「舌象辭典」。
從「我覺得」到「數據顯示」
佑昌馬光中醫診所院長陳昭仁，是這次合作中站在第一線的關鍵醫師。他長期從院所實際使用這套系統，不斷把臨床回饋丟回去給友達耘康的工程團隊調整。這種合作模式跟過去很不一樣——不是科技公司做好一套軟體然後叫醫師用，而是醫師從頭到尾參與開發，告訴工程師「這個顏色不對」「這個苔的厚薄判定有問題」，一來一往把模型磨到貼近真實臨床場景。
友達耘康負責的是技術端的影像處理。他們用AI影像辨識加上自動校色技術，解決了舌診最頭痛的問題：環境光線。同樣一條舌頭，在日光燈下和自然光下拍出來完全是兩個顏色，以前中醫師只能靠經驗「腦內校正」，現在系統10秒內自動還原舌象的真實色彩，把變數控制住，後續的判讀才有意義。
馬光醫療網執行長黃福祥說了一句很有意思的話：「中醫發展至今擁有大量珍貴的實證智慧，但過去許多經驗難以標準化流傳。」這句話點出了中醫現代化最大的瓶頸——不是中醫沒有效，是有效的證據沒辦法用現代科學聽得懂的方式說出來。這次把2,000多張舌象照片變成訓練資料，等於讓11位醫師的經驗「被保存下來」，而且可以複製、可以傳承。
編輯觀點：這套系統最值得關注的，不是「AI辨識舌象」這個技術本身，而是它打開了一條中醫「經驗數位化」的路徑。過去中醫的傳承高度依賴師徒制，一位老中醫一輩子累積的判斷邏輯，他退休了就帶走了。現在透過AI把臨床判斷轉譯成可分析的數據，等於把無形的經驗「萃取」出來。對一般民眾來說，最大的改變是以後走進中醫診所，醫師可以指著螢幕上的舌象影像跟你說「你看，這裡的苔偏黃，表示體內有熱」，你不必是醫學系畢業也看得懂自己的身體怎麼了。這才是AI走進中醫的真正價值——不是取代醫師，是讓醫病溝通從「我跟你說」變成「我秀給你看」。
不只舌頭，AI還「看」到更多
陳昭仁院長在臨床使用時發現一個很有趣的案例。有位患者在拍攝舌象時，舌頭沒辦法順利頂到上顎——這個細節如果不是透過影像記錄下來，可能在診療過程中被忽略。進一步檢查後發現，這可能跟顳顎關節障礙或頸椎問題有關。換句話說，AI在執行「看舌頭」這個任務的同時，順便抓出了其他潛在的健康線索。
這就是數位化的魅力。傳統舌診是「當下看一眼、心中有個底」，但那個「底」很難具體描述給患者聽。現在有了影像，醫師可以放大、定格、比對前後幾次的舌象變化，甚至把畫面直接秀給患者看，告訴他「你上禮拜的舌苔比較厚，這禮拜變薄了，代表身體狀況有在好轉」。對患者來說，這是超有感的溝通升級——不是聽一堆術語霧煞煞，而是親眼看到自己的身體在變化。
馬光醫療網接下來設定的目標，是完成12個月的臨床驗證，持續累積更多數據來提升模型的準確度。這條路還很長，但方向已經很明確：讓中醫的「經驗」不再是模糊的形容詞，而是可以測量、可以比較、可以累積的「數據」。
數據告訴我們什麼？
把這2,000張舌象照片、80%的準確率、40項特徵辨識這些數字放在一起看，趨勢其實很清楚：中醫正在從「經驗醫學」走向「數據醫學」。這不是要否定中醫師的專業判斷——最終下診斷的還是醫師本人，AI只是提供更清楚的影像和數據作為參考。
但對年輕中醫師來說，這套系統的意義就很不一樣了。以前要累積足夠的舌診經驗，可能要跟在資深醫師身邊看個幾百個患者才能慢慢掌握。現在有了數位化的舌象資料庫，年輕醫師可以更快地接觸到各種舌象的影像案例，縮短經驗累積的時間。這對中醫人才培育來說，是一個很實際的加速器。
對一般民眾而言，這套技術的普及代表以後看中醫會「更有感」。醫師可以指著螢幕上的舌象影像，具體告訴你舌頭的哪個部位出現什麼變化、代表身體哪裡需要調整。你不再只是被動接受「你體內濕氣太重」這個結論，而是可以親眼看到「濕氣」在舌頭上長什麼樣子。這種「看得到」的醫療體驗，正是AI走進中醫診療最接地氣的價值。
回到最根本的問題：AI會取代中醫師嗎？從馬光這個案例來看，答案顯然是否定的。AI學的是「辨識」，但中醫看的是「人」——舌象只是診察的一環，醫師還要把脈、問診、綜合判斷。AI的角色比較像是一個超級輔助工具，幫醫師把影像和資料呈現得更清楚，讓診斷過程更有憑有據，也讓患者更容易理解自己的身體狀況。如果這套系統能順利通過臨床驗證並持續優化，未來幾年內，走進中醫診所看到醫師對著螢幕上的舌象照片跟你解釋病情，應該會愈來愈常見。
FAQ 常見問題
AI舌診系統的準確度有多高？
目前系統平均準確度約80%。這套系統已能辨識7大類、40項舌象特徵，目標是完成12個月的臨床驗證後持續升級模型。
AI舌診會取代中醫師的判斷嗎？
不會。AI舌診是輔助工具，協助醫師將舌象影像與特徵數據化，最終診斷仍須由中醫師綜合把脈、問診等資訊做專業判斷。
民眾可以自己用這套系統看舌頭嗎？
目前系統為臨床輔助用途，需由中醫師操作與解讀。民眾可透過醫師說明顯示的舌象影像，學習觀察自身舌頭變化，必要時及早尋求專業醫療評估。
舌象擷取系統的辨識速度多快？
系統可在10秒內完成舌象影像還原，約3分鐘內完成舌色、舌形、舌苔等7大類、40項特徵辨識。
這套系統在哪裡可以使用？
馬光醫療網與友達耘康於2026年8月28日在「2026大南方新創展」首次公開展出，後續將持續導入馬光醫療網各院所臨床使用。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Yahoo奇摩新聞發布。
