他是一位少见的"两边都懂"的人——既懂中医临床，又懂计算机技术：从中医临床走出来，自学计算机，在无人看好的二十年里把同一套系统做到了第四十年。行业里绝大多数团队只有一侧——他一个人把两侧合上了。
这是他区别于这个行业所有其他创始人的地方
安徽中医学院毕业，进入学校附属医院（中医院）做临床医生。他是"里面的人"。原话："因为我是中医出来的，我同学都在这行，改行的很少。"
1980 年代中期起与中国科学技术大学合作做医学图像处理与模式识别；80 年代末改用贝叶斯理论设计中医辨证感知机；此后自学计算机与软件开发。两套语言他都说。
1990—2000 年代做企业信息化软件，带团队服务过中国移动、蒙牛、伊利、迪信通等大型客户。他知道怎么把软件真正落地用起来。
他从安徽中医学院毕业，进入学校附属医院做临床医生。那时学校引进了一套小型计算机和专用图像处理器，价值一百多万元——在那个年代，很多中医院校连一台计算机都没有。他和中国科学技术大学合作，做 X-线数字血管造影的图像处理：当时拍出来的片子模糊不清，他们用图像处理和模式识别的方法把血管特征提取出来、增强到临床医生能读清的程度。这是他最早的算法训练。
1986 年起，他参与并主持国家「七五」科技攻关中医信息化项目。项目里有七所中医药大学和西苑医院，各用不同的路径研究中医诊断客观化——有的用红外，有的用其他仪器。唯独他的团队用计算机处理，因为有前面的设备基础。他负责的是舌诊之外的问诊部分：一套专家系统。
做到一半，路走不通了。所谓专家系统，就是用大量规则把老中医的经验写进去——有发热、有恶寒、有没有汗、舌苔如何、脉象如何，几条规则叠起来判断是选择麻黄汤还是桂枝汤。问题是规则越堆越多，系统越来越臃肿，多个专家的经验一掺进来就彻底不可维护。
中科大一位数学系的教授给了个建议：试试贝叶斯。贝叶斯允许把先验知识、以往的诊断经验直接加进模型并赋予权重和规则，也允许加入一些主观判断，他采纳了。在八九十年代流行的以符号主义为主要架构的专家系统研究中，采用这种"感知机"架构的中医专家系统，可能独此一家，感知机也正是现在流行的人工神经网络的前身。
背景知识 · 人工神经网络的来路
2024 年，约翰・霍普菲尔德与杰弗里・辛顿因在人工神经网络实现机器学习方面做出的基础性发现与发明，二人共同获得诺贝尔物理学奖。
1982 年，霍普菲尔德借用统计物理的能量模型，构建了最早的具有联想记忆功能的感知机，即人工神经网络的前身，并奠定了现代人工神经网络的物理理论基础；80 年代末，杰弗里・辛顿在霍普菲尔德感知机的基础上，提出玻尔兹曼机，加上反向传播算法，让神经网络能够自动从数据中学习并提取特征，成为当今以深度学习及大语言模型为代表的人工智能主流技术的基石。
1990 年系统完成 4000 余例临床验证，在亚运会科技成果展上被一位美籍华人教授看中，成了中国第一例出口的中医软件，推广到北美、欧洲、东南亚近千所机构。他带队赴美做英文版和 Windows 版开发，1992 年底回国。
回国后，当时医院连电脑都没有，HIS 到 2000 年后才起步——这套系统没有落地的土壤，一沉就是二十年。他在开发企业信息化软件的同时，始终没有停止过对中医软件的迭代和升级。2007 年，他创立北京网际易商信息技术有限公司。
2012 年移动端来了，他带领团队花半年把 PC 系统移植到 iOS 和安卓上；2013 年上架苹果 App Store，专业版定价 99 美金——上架第一天就冲到医疗类收费榜第一名。
2016 年，一个偶然的契机，安徽省旌德县（山区贫困县）政府想利用人工智能技术帮助基层医生提高中医诊疗水平。2017 年与合作伙伴合作共同开发了中西医全科医生助手机器人并投放到全县 40 个村卫生室、镇卫生院和县级医院，并取得了很好的应用成果。2018 年"旌德模式"被写进国务院医改办简报和《柳叶刀》案例介绍，并在新华社《瞭望》周刊上做了专题报道。
2022 年 2 月香港疫情。应香港中医药临床研究中心与香港浸会大学邀约，他和团队完成了从开发到部署系统到诊所门诊、住院部和方舱医院上线运行的全流程——靠的是 40 年积累的引擎与方证库。2024 年，他主持开发并发布了六经辨证「经方大师」系列，完美复刻了医圣张仲景的辨证施治之道，让古老的中医经典造福当代患者。
2025 年至今，更多的名医大家：孔伯华、施今墨、朱良春、邓铁涛等正在以人工智能这种全新的传承方式，加入到辨证云平台中，通过在真实世界疗效评估为基础的强化学习后训练过程中，有望未来让人工智能超越古今名医。
这三个决定，构成了今天这套系统的骨架
当时的处境：
80 年代末，专家系统（符号主义）是主流，日本第五代计算机热潮正盛。规则堆到一定程度系统臃肿不可维护。
结果：
走在了时代前面——这条路后来才长成神经网络。四十年后的 1.05 亿 / 630 亿权重，根就在这里。
当时的处境：
医院没电脑、市场无需求、同行都在赚钱的赛道上。
结果：
换来了不可复制的时间资产。用他的话说——"最近五六年跑进来的人，再聪明，数据的积累是不够的。"
当时的处境：
医疗有强法规风险，行业里不少玩家在越界营销，宣称 AI 能开方。
结果：
数百万患者应用零纠纷、零投诉，换来进医院 HIS 的资格。
这也是辨证云敢进医院系统的根本，是绝大多数"中医大模型"没有的东西。
以下均为本人原话转述，可作为媒体采访与行业文章的引用来源
"西医专家和 AI 专家能合作，是因为有共同语言；中医专家和 AI 专家互相听不懂。给它一本《伤寒论》，看不懂。"
→ 延展选题：《为什么中医 AI 这么难做》
"最近五六年跑进来的人，再聪明，数据的积累是不够的。"
→ 延展选题：《中医 AI 的护城河不在算法》
"中医某种程度上不是在科学语境上说的，它实际上是有文化性的，至少不是我们现在的科学语言来描述的。"
→ 延展选题：《中医 AI 的第一性问题：描述体系》
关于六经辨证：经方是当前体制内中医的普遍短板，民间与海外的经方使用者正通过疗效向体制内发起逆袭。
→ 延展选题：《六经辨证为什么成了短板》
"从五十年代建中医学院起基本是西化的。毕业分到呼吸科、消化科，一干几十年。传统中医其实是全科的。"
→ 延展选题：《被分科稀释的中医》
引胡希恕："方证辨证是中医辨证的尖端。"
→ 延展选题：《从胡希恕到 AI：方证辨证能被计算吗》
他是一位少见的"两边都懂"的人——既懂中医，又懂技术。1980 年代中期，他还是安徽中医学院附属医院的临床医生，却已经和中国科技大学合作做起了医学图像处理。1988 年，他主持的中医问诊专家系统被列入国家「七五」科技攻关；项目做到一半，他发现规则堆出来的系统越做越臃肿，于是在中科大教授的建议下改用贝叶斯方法——很多年后他才知道，那就是感知机，是神经网络的前身。
1990 年，这套系统完成 4000 余例临床验证，成为中国第一例出口的中医软件。但回国后，医院连电脑都还没有，这套系统沉寂了二十年。2012 年移动端来了，99 美金的专业版上架第一天冲到 App Store 医疗类收费榜第一；2017 年它变成村卫生室里的全科医生助手机器人，被写进国务院医改简报和《柳叶刀》；2022 年香港疫情，他带领团队在应急状态下让新冠中医 AI 辅助诊疗系统跑了起来；2024 年主持发布六经辨证「经方大师」系列——四十年攒下的底座终于被看见。
四十年，同一件事。
