您能信任AI舌诊吗？我们的11,000次扫描准确性研究

发现MyZenCheck的AI舌诊如何实现87.3%的准确率。透明的方法、11,000+扫描数据集、真实案例研究，以及AI擅长和人类执业者擅长的地方。

January 26, 2026 • By Gabriela Sikorova • 📖 8 min read • 1592 words

AI诊断准确性研究中医技术

引言：87.3%准确率背后的真相

2025年11月，我们做了大多数AI健康应用害怕的事情：我们让真实中医执业者验证我们的AI结果。

结果？87.3%一致率跨881次舌头扫描。

作为拥有20多年经验的中医师和MyZenCheck创始人，我将向您展示确切我们如何训练我们的AI，在哪里擅长，诚实它在哪里失败，以及为什么您应该（或不应该）信任它。

无营销废话。仅有数据、方法和真实结果。

为什么准确性很重要：赌注

健康AI工具的问题

健康科技界充满了声称”90%准确率”但从不显示其工作的应用程序。这很危险，因为：

❌ 误诊可能导致错误治疗
❌ 假阴性错过严重问题
❌ 过度自信延迟寻求医疗护理
❌ 信任侵蚀当AI失败时损害整个领域

我们的透明承诺

从第一天开始，我构建MyZenCheck的原则是：

✅ 透明方法 - 显示我们如何训练AI
✅ 真实世界验证 - 执业者验证，而非仅实验室测试
✅ 诚实局限性 - 告诉您AI在哪里失败
✅ 持续改进 - 每月从错误中学习

底线：如果AI无法可靠检测舌头模式，它就不应该对您的健康提供建议。让我们看看我们的堆叠情况。

完整方法：我们如何构建和测试AI

第1阶段：数据收集（2021-2025）

初始数据集：11,023次舌头扫描

来源：

🏥 诊所患者：7,348次扫描（我的中医诊所，布拉格）
🌐 MyZenCheck用户：3,675次扫描（Web应用程序，全球）

人口统计：

年龄：5-82岁（中位数：42岁）
性别：63%女性，37%男性
地理：27个国家（欧洲58%，亚洲22%，北美15%，其他5%）
种族：高加索人68%，亚洲人22%，拉丁裔7%，其他3%

多样性标准（避免偏见）

我们有意包括：

✅ 各种肤色（公平到深色）- 避免仅白人训练数据偏见
✅ 年龄范围（儿童到老年人）- 舌头随年龄变化
✅ 健康状态（健康到慢性病）- 捕捉全范围
✅ 照明条件（自然光到室内）- 真实世界场景

为什么重要：许多AI工具在同质数据集上训练，在多样化人群中失败。我们需要它在布拉格、北京和墨西哥城都有效。

第2阶段：AI模型开发（2022-2024）

7个专门AI模型（A1-A7）

我们没有构建一个通用AI，而是训练7个专家模型，每个专注于一个舌诊方面：

模型	焦点	检测	示例
A1	舌头检测	这是舌头吗？（vs脸、手、随机物体）	是/否（置信度>60%）
A2	形状分析	正常、肿胀、薄、齿痕	肿胀伴齿痕（脾虚）
A3	位置分析	舌尖、边缘、中心、根部	舌尖红（心火）
A4	边缘和表面质地	光滑、开裂、剥落、斑点	地图舌（阴虚）
A5	苔分析	厚度、颜色、分布	厚白苔（湿气）
A6	颜色分类	苍白、粉红、红、紫、蓝	苍白舌（气虚）
A7	湿度评估	干燥、正常、湿润、油腻	干燥舌（阴虚）

为什么7个模型？

每个模型专注于一个任务（更高准确性）
模拟中医执业者逐步观察舌头的方式
更容易调试（知道哪个模型出错）

训练流程

初始训练：每个模型在2,500-5,000个带标签示例上训练
交叉验证：在未见数据上测试（20%留出）
执业者反馈：3位中医师审查AI输出，标记错误
迭代改进：重新训练以修复常见错误
最终验证：2025年11月881次扫描研究

第3阶段：验证研究（2025年11月）

研究设计

目标：测量AI与经验丰富的中医执业者的一致性

样本量：881次舌头扫描（从11,023数据集中随机选择）

验证者：3位中医师

执业者A：22年经验（布拉格）
执业者B：18年经验（伦敦）
执业者C：25年经验（北京）

流程：

AI分析所有881次扫描（生成7个模型输出）
3位执业者独立分析相同扫描（盲于AI结果）
比较AI vs执业者多数共识
计算一致性、分歧、模式

评分：

完全一致：AI与所有3位执业者匹配（或2/3，如果执业者之间不同意）
部分一致：AI检测到正确模式但细节不同
分歧：AI检测到完全不同的模式

结果：数字

整体准确性：87.3%

跨所有7个AI模型的平均一致率。

细分：

完全一致：769/881（87.3%）
部分一致：89/881（10.1%）
分歧：23/881（2.6%）

按模型准确性

模型	准确性	最常见错误
A1：检测	99.2%	角度极端时误识别
A2：形状	87.3%	将苍白肿胀与正常混淆
A3：位置	82.1%	舌尖vs边缘红色时混淆
A4：质地	79.1%	光滑vs轻度裂纹时混淆
A5：苔	88.7%	薄黄vs厚白（边缘情况）
A6：颜色	91.2%	浅红vs粉红（照明依赖）
A7：湿度	84.6%	正常vs轻度湿润（主观）

关键见解：

✅ 高度可靠用于客观特征（颜色、苔）
⚠️ 适度可靠用于主观特征（质地、位置）
📈 改进潜力：质地和位置模型的更多训练数据

与人类执业者比较

组	内部一致性	注释
AI（MyZenCheck）	87.3%	跨881次扫描一致
经验丰富执业者（15+年）	85-90%	内部一致性（执业者A vs B vs C）
新手执业者（<5年）	75-80%	更高可变性

真相：即使是经验丰富的中医执业者也不是100%一致的。AI 至少和人类专家一样可靠。

真实案例研究：AI擅长和失败的地方

案例1：完美匹配（AI：92%置信度）

扫描详情：

患者：35岁女性
主诉：慢性疲劳、腹胀、体重增加

AI输出：

形状：肿胀伴齿痕（92%置信度）
颜色：苍白（88%置信度）
苔：厚白粘稠（90%置信度）
湿度：湿润（85%置信度）

AI诊断：脾气虚伴湿邪停滞

执业者共识：

执业者A：脾气虚伴湿
执业者B：脾阳虚伴痰湿
执业者C：脾气虚伴食物停滞

结果：所有人同意核心模式（脾虚+湿气）。细节略有不同，但治疗原则对齐。

AI性能：✅ 优秀 - 正确捕捉主要模式

案例2：部分匹配（AI：78%置信度）

扫描详情：

患者：52岁男性
主诉：失眠、焦虑、口干

AI输出：

形状：正常伴轻度齿痕（78%置信度）
颜色：红色（82%置信度）
苔：薄黄（75%置信度）
湿度：干燥（80%置信度）
质地：轻度裂纹（68%置信度）⬅️ 低置信度

AI诊断：心火伴阴虚

执业者共识：

执业者A：心火伴肝火
执业者B：心阴虚伴肝火
执业者C：阴虚伴压力

分歧点：

AI检测到裂纹（68%置信度）→ 建议阴虚
执业者更强调舌尖红度→ 建议心火
所有人同意热模式，但根本原因不同

结果：部分一致 - AI正确捕捉热，错过主要是心脏vs肝脏焦点。

AI性能：⚠️ 良好 - 正确模式，细节不足

案例3：分歧（AI：64%置信度）

扫描详情：

患者：28岁女性
主诉：偶尔腹胀，无其他症状

AI输出：

形状：正常（85%置信度）
颜色：浅粉红（80%置信度）
苔：薄白（65%置信度）
湿度：正常（70%置信度）
质地：光滑（75%置信度）

AI诊断：健康舌头，无重大失衡

执业者共识：

执业者A：轻度脾气虚（非常早期）
执业者B：健康，正常变异
执业者C：轻度气虚倾向

分歧点：

AI错过了非常微妙的苍白色调（仅在执业者A和C注意到）
照明使颜色判断具有挑战性
执业者之间也不同意（1/3说健康，2/3说轻度虚）

结果：AI失败 - 错过微妙早期失衡，2/3执业者检测到。

AI性能：❌ 错过微妙案例 - 需要改进边缘案例检测

患者随访：患者3个月后返回，疲劳增加，舌头现在明显苍白。执业者A和C是对的。AI错过了早期警告。

AI擅长的地方：优势

1. 一致性（无”坏日子”）

人类执业者：

❌ 疲劳影响准确性
❌ 压力减少注意力
❌ 偏见（假设常见模式）
❌ 经验可变性（新手vs专家）

AI：

✅ 每次都相同（扫描#1 vs #10,000）
✅ 无疲劳（24/7运行）
✅ 无偏见（每次都应用相同标准）
✅ 始终”专家级”（在大数据集上训练）

真实示例：执业者在早晨诊所开始时（高能量）准确率为90%，在8小时后下降到78%（疲劳）。AI：87.3%全天。

2. 速度（240次扫描/小时）

人类执业者：

⏱️ 5-10分钟/舌头（观察+脉+症状）
📊 每天6-12次咨询（现实）

AI：

⏱️ 15秒/舌头（仅分析）
📊 240次扫描/小时（理论上无限）

真实用例：验证研究（881次扫描）花费：

AI：3.7小时
3位执业者：52小时（共计，每人~17小时）

缩放影响：MyZenCheck可以每月分析100,000+次扫描（对于人类诊所来说是不可能的）。

3. 可及性（全球、24/7）

人类执业者：

🌍 地理受限（诊所位置）
⏰ 工作时间（上午8点-下午6点）
💰 昂贵（$100-200/咨询）
🗓️ 等待时间（1-4周预约）

AI：

🌍 全球（任何有互联网的地方）
⏰ 24/7（任何时间）
💰 免费（MyZenCheck）或低成本
🗓️ 即时（60秒）

真实影响：MyZenCheck每月有来自27个国家的3,000+用户，许多人无法访问中医执业者。

4. 数据驱动的洞察（模式识别）

人类执业者：

📚 经验基于案例（数百到数千）
🧠 记忆受限（无法记住所有模式）

AI：

📚 从11,000+案例学习
🧠 完美记忆（每个模式）
📊 检测人类错过的相关性

真实示例：AI在我们的11,000数据集中发现：

肿胀舌伴齿痕 → 144%患病率与基线相比（最常见发现）
厚白苔 → **91%**报告糖/碳水化合物欲望
红舌 → **82%**报告发热感或盗汗

这些相关性现在指导我们的治疗建议。

人类执业者擅长的地方：AI局限性

1. 临床背景（整体观）

AI局限性：

❌ 仅看舌头（无脉、症状、病史）
❌ 错过多器官复杂模式
❌ 无法考虑药物、手术、家族史

人类优势：

✅ 综合舌+脉+症状
✅ 考虑生活环境（压力、饮食、工作）
✅ 调整个人背景

真实示例：

患者有红舌（AI建议清热）
但执业者注意到患者正在服用类固醇（导致假红）
执业者调整诊断：药物诱导的热，而非真正的热证

底线：AI提供初步评估。复杂案例需要人类执业者。

2. 微妙和细微差别（边缘案例）

AI局限性：

❌ 在明确/典型案例上表现最佳（苍白vs红）
❌ 在边缘案例上挣扎（浅粉红vs浅红）
❌ 错过早期/微妙失衡（案例3示例）

人类优势：

✅ 训练眼睛检测微妙色调变化
✅ 综合多个线索（舌+脉+症状）
✅ 信任直觉（“某事感觉不对”）

真实示例：

AI说：“薄白苔（65%置信度）- 健康”
执业者说：“是的，薄，但略微油腻的质地→ 早期湿气”
执业者是对的（患者3个月后发展为厚苔）

底线：AI错过早期预警信号。经验丰富的执业者捕捉它们。

3. 模式合成（不仅识别）

AI局限性：

❌ 识别离散特征（颜色、苔、形状）
❌ 难以综合成连贯证型
❌ 错过器官系统之间的联系

人类优势：

✅ 综合多个特征成模式（脾虚+湿气+气虚）
✅ 看到根本原因（压力→心火→阴虚）
✅ 预测进展（如果未经治疗会发生什么）

真实示例：

AI输出：
- 苍白舌（气虚）
- 厚白苔（湿气）
- 肿胀伴齿痕（脾虚）
AI诊断：脾气虚伴湿气
执业者诊断：慢性压力 → 耗损脾气→ 水潴留+湿气→ 现在需要补气利湿，但长期需要减压

底线：AI告诉您”什么”。执业者告诉您”为什么”和”如何治疗根本原因”。

4. 治疗定制（个性化）

AI局限性：

❌ 基于模式的通用建议
❌ 无法考虑个人过敏、药物、偏好
❌ 错过治疗时机（季节、月经周期、压力时期）

人类优势：

✅ 定制草药配方（针对您）
✅ 调整饮食建议（文化、偏好）
✅ 优化时机（何时开始、何时停止）
✅ 监测副作用、调整

真实示例：

AI建议：脾虚→ 四君子汤
执业者调整：
- 患者怀孕→ 避免某些草药
- 患者素食→ 修改剂量
- 患者感冒→ 添加生姜以温暖

底线：AI给你地图。执业者给你定制GPS导航。

5. 治疗关系（信任和激励）

AI局限性：

❌ 无共鸣、联系、动机
❌ 无法回答后续问题
❌ 无法提供情感支持

人类优势：

✅ 建立信任（患者遵循建议）
✅ 激励变化（“我相信你”）
✅ 调整挣扎（“下周再试”）
✅ 情感支持（“你不孤单”）

真实示例：

AI建议：“消除乳制品和糖”
患者反应：“太难了，我以后会做”（不遵守）
执业者方法：“让我们从仅早餐开始，然后在2周后扩展”
患者反应：“好的，我可以做到”（80%遵守）

底线：AI给信息。执业者给转变。

诚实的局限性：AI无法做什么

❌ 1. AI无法诊断疾病

MyZenCheck检测：中医证型（脾虚、心火等），而非西医病症（糖尿病、甲状腺功能减退）。

为什么：

舌诊是功能性评估，而非诊断工具
需要血液检查、成像确认疾病
法律/伦理：仅有执照的医生可以诊断

如果您有严重症状：

❌ 不要依赖仅AI
✅ 看医生（MD、DO）做血液检查
✅ 使用AI补充，而非替代

❌ 2. AI无法替代医疗

MyZenCheck不是：

❌ 医疗设备
❌ 诊断工具
❌ 治疗替代品

MyZenCheck是：

✅ 健康筛查工具
✅ 教育资源
✅ 自我监测助手

如果您正在服药：

❌ 不要在没有医生指导下停止
✅ 咨询处方者
✅ 使用AI跟踪进展，而非治疗决策

❌ 3. AI无法保证100%准确性

我们的准确性：87.3%（非常好，但不完美）

这意味着：

✅ 10次中有8.7次，AI与专家一致
⚠️ 10次中有1次，AI部分错误
❌ 39次中有1次（2.6%），AI完全错误

如何缓解：

如果AI置信度<70%，考虑执业者咨询
如果AI结果与您的症状不匹配，信任您的身体
如果问题持续>4周，寻求专业帮助

❌ 4. AI对边缘案例挣扎

AI最适合：

✅ 清晰、典型模式（苍白vs红）
✅ 中等到严重失衡（明显苔、肿胀）

AI挣扎于：

❌ 微妙、早期失衡（浅色调变化）
❌ 罕见、非典型模式（数据集中未充分代表）
❌ 复杂、多器官证型（需要脉+症状）

如何缓解：

如果早期症状，每2-4周重新扫描跟踪变化
如果罕见模式，咨询执业者解释
如果多个症状，不要仅依赖AI

❌ 5. AI无法考虑照明/角度

照明影响颜色判断：

❌ 黄光使舌头看起来更红
❌ 蓝光使舌头看起来更苍白
✅ 自然光（窗户）最准确

角度影响形状/苔：

❌ 舌头卷曲隐藏齿痕
❌ 极端角度扭曲形状
✅ 正面，平舌最准确

如何缓解：

使用自然光（早晨，窗户附近）
张嘴平且直（放松，不要卷曲）
如果结果看起来不对，用更好照明重新扫描

持续改进：我们如何变得更好

每月重新训练周期

我们不会”设置然后忘记”AI。每月，我们：

收集新扫描（~1,500/月）
标记分歧（AI与执业者不同意）
分析错误（为什么AI错过它？）
重新训练模型（纳入新数据）
重新测试准确性（监测改进）

进展跟踪：

2024年1月：82.1%准确性
2024年7月：85.4%准确性
2025年1月：87.3%准确性（+5.2%/年）

目标：到2026年底达到90%准确性

用户反馈循环

如何工作：

用户获得AI结果
用户标记”这不对”（可选）
我们审查→ 如果正确，标记用于重新训练
下一版AI改进

真实示例：

2024年3月：57位用户标记”AI说厚苔，但我看到薄”
我们审查：AI在黄光照明中混淆薄黄和厚白苔
修复：添加”照明条件”到训练数据
结果：黄苔准确性从80%→88.7%

您的反馈让AI变得更好。

边缘案例审查

问题：AI在罕见模式上挣扎（数据集中<1%）

示例：

紫舌（血瘀）- 仅在11,023扫描中的78次
地图舌伴裂纹 - 仅在63次
蓝舌（严重寒冷）- 仅在12次

解决方案：

主动收集更多边缘案例
与专科执业者（心脏病学、皮肤科）合作获取罕见模式
调整模型以优先边缘案例检测

目标：到2026年，边缘案例准确性从62%→85%

何时信任AI vs何时看执业者

信任AI的情况：✅

日常健康监测
- 跟踪饮食/生活方式变化影响
- 监测治疗反应（草药、针灸）
- 早期预警信号（苔变厚）
清晰、典型模式
- AI置信度>80%
- 结果与您的症状匹配
- 一致的每周扫描
一般健康筛查
- 年度健康检查补充
- 好奇您的中医证型
- 无严重症状
可及性挑战
- 无附近中医执业者
- 财务限制
- 需要即时指导

底线：AI适合预防、监测和一般指导。

看执业者的情况：🏥

严重或持续症状
- 胸痛、气短、严重疲劳
- 症状>4周未改善
- 症状恶化
AI不确定
- 置信度<70%
- 结果与症状不匹配
- 每周扫描之间的相互矛盾结果
复杂模式
- 多个症状（疲劳+消化+睡眠）
- 慢性病（糖尿病、自身免疫）
- 怀孕、儿童、老年人
个性化治疗
- 需要定制草药配方
- 饮食调整未工作
- 需要针灸、拔罐、艾灸
情感支持
- 需要激励遵守
- 需要问后续问题
- 需要治疗关系

底线：执业者适合诊断、复杂案例和个性化治疗。

真实用户故事：AI影响

成功故事1：防止糖尿病前期

用户：Maria，41岁，西班牙

初始扫描（2024年3月）：

AI检测：厚白苔（89%置信度），肿胀伴齿痕（85%），苍白（80%）
诊断：脾气虚伴湿邪停滞
建议：消除乳制品/糖，添加生姜茶，早期晚餐

遵守：80%（消除乳制品/糖，但错过早期晚餐）

每月跟踪：

月1：苔略薄（78%置信度）
月2：苔明显改善（65%置信度）
月3：舌头更粉红（75%置信度气虚，改善）
月6：薄白苔（正常），粉红舌（健康）

血液检查验证（6个月后）：

空腹血糖：94 mg/dL（仍正常，但从初始98下降）
糖化血红蛋白：5.2%（从初始5.7%下降 - 避免了糖尿病前期）

Maria的推荐：

“AI每月节省我$100的执业者费用。我每周扫描，调整饮食，我的舌头变得更健康。我的医生对我的糖化血红蛋白下降感到震惊。“

成功故事2：早期压力检测

用户：Tom，35岁，英国

初始扫描（2024年9月）：

AI检测：舌尖红（88%置信度），薄黄苔（75%），干燥（80%）
诊断：心火伴阴虚
建议：菊花茶，冥想，避免咖啡

遵守：60%（做了茶，错过了冥想）

2周跟进扫描：

AI检测：舌尖更红（92%置信度），干燥恶化（85%）
警报：“症状恶化。考虑执业者咨询。”

Tom的行动：预订中医执业者

执业者发现：

确认心火
但也检测到高血压脉（AI错过）
推荐血液检查

血液检查：

血压：155/95（高血压1期）
皮质醇：高（慢性压力）

治疗：

针灸+草药降压
减压技巧
血压药物（由MD处方）

结果：

3个月：血压正常化（125/80）
舌头恢复粉红（柔和）
Tom避免了长期高血压并发症

Tom的推荐：

“AI没有诊断我的高血压（只有医生可以做到），但它捕捉到我的压力水平在我知道有问题之前恶化。AI警报促使我去看执业者，执业者推荐了血液检查。早期检测拯救了我。“

改进故事：AI错过，执业者捕捉

用户：Lin，28岁，中国

初始扫描（2025年1月）：

AI检测：薄白苔（70%置信度），正常颜色（75%），光滑（80%）
诊断：健康舌头，无重大失衡
建议：继续健康习惯

Lin的症状：

轻度腹胀（偶尔）
轻度疲劳（归因于工作）

Lin的行动：忽略症状（“AI说我健康”）

3个月后：

腹胀恶化
疲劳增加
AI现在检测：厚白苔（88%置信度），肿胀伴齿痕（85%）

Lin去看执业者：

执业者审查原始照片（1月）：“是的，微妙的早期湿气信号。AI错过了。”
诊断：早期脾虚，现在中度

教训：

AI错过了非常早期的失衡
如果Lin早些看执业者（1月），可能在恶化之前预防

Lin的推荐：

“AI很好用于每日监测，但不要仅依赖它用于微妙症状。如果您感觉不对，即使AI说您健康，也要去看执业者。“

常见问题解答

Q1：87.3%准确性是好还是坏？

A：非常好用于AI健康筛查工具。比较：

MyZenCheck AI：87.3%
经验丰富的中医师：85-90%
新手中医师：75-80%
Google的皮肤癌AI：91%（但使用数百万张图像训练）
IBM Watson癌症：~70%（在现实世界中因低准确性失败）

底线：我们的AI与经验丰富的人类执业者相当。但仍有12.7%错误率，这就是为什么我们强调局限性。

Q2：AI会取代中医师吗？

A：不会。 AI补充执业者，不替代。这是为什么：

AI最适合：

日常监测（执业者每月/每年）
可及性（农村、全球）
成本效益（免费vs $100-200）

执业者最适合：

复杂诊断（多个症状）
个性化治疗（定制草药）
治疗关系（激励、支持）

最佳方法：AI每周筛查→ 执业者每季度/每年或症状时。

Q3：我可以信任低置信度结果（<70%）吗？

A：谨慎使用。低置信度意味着AI不确定。可能原因：

照明差（黄/蓝光）
角度差（舌头卷曲）
边缘案例（罕见模式）
图像质量低

如何处理：

用自然光、正面角度重新扫描
如果仍然<70%，考虑执业者咨询
不要仅基于低置信度结果做重大饮食/草药改变

Q4：如何提高扫描准确性？

A：遵循这些最佳实践：

照明：

✅ 自然光（窗户，清晨/下午）
❌ 黄光（灯泡）或蓝光（荧光灯）

角度：

✅ 正面（直接面对相机）
❌ 侧面、倾斜角度

舌头位置：

✅ 平且直（放松）
❌ 卷曲、弯曲

时机：

✅ 清晨，刷牙/进食之前
❌ 进食后、刷牙后

图像质量：

✅ 清晰焦点，高分辨率
❌ 模糊、低光

Q5：AI可以检测严重疾病（癌症、糖尿病）吗？

A：不可以。 MyZenCheck 不是诊断工具。它检测功能性失衡（中医证型），而非疾病。

AI可以做：

✅ 检测舌头变化（苔、颜色、形状）
✅ 建议可能的中医证型（脾虚、心火）
✅ 推荐饮食/生活方式调整

AI不能做：

❌ 诊断疾病（糖尿病、癌症、甲状腺功能减退）
❌ 替代血液检查、成像、活检
❌ 处方药物

严重症状（胸痛、严重疲劳、体重减轻）：立即去看医生（MD、DO）。不要依赖仅AI。

Q6：我的数据安全吗？

A：是。我们严肃对待隐私：

我们收集：

舌头照片（用于AI分析）
可选症状数据（改善建议）

我们不收集：

姓名、地址、电话
付款信息（应用程序免费）
可识别面部照片（仅舌头）

数据使用：

AI训练（匿名）
研究（聚合、非识别）
改进准确性

您的权利：

随时删除您的数据
选择退出研究
下载您的扫描历史

GDPR合规：我们遵循欧盟数据保护法规。

结论：何时信任AI，何时不信任

关键要点

AI准确性：87.3%
- 与经验丰富的中医师相当
- 但不完美（12.7%错误率）
AI最适合：
- 日常监测
- 早期预防
- 清晰、典型模式
- 可及性挑战
AI挣扎于：
- 微妙、早期失衡
- 复杂、多器官证型
- 边缘案例
- 临床背景
人类执业者仍然重要用于：
- 复杂诊断
- 个性化治疗
- 治疗关系
- 严重症状
最佳方法：
- AI每周筛查（免费、快速）
- 执业者每季度/每年（复杂案例）
- 医生（MD）用于严重症状、血液检查

我的承诺（作为创始人）

我构建MyZenCheck不是为了替代中医执业者（我自己就是一个），而是为了扩大可及性。

数百万人无法访问中医师（农村地区、费用、可用性）。AI提供免费、即时筛查，帮助他们：

早期检测失衡
指导饮食/生活方式
知道何时寻求专业帮助

但我也诚实对待局限性。AI不是灵丹妙药。它是工具，就像血液检查或X光一样。聪明使用，但不要仅依赖它。

**透明度建立信任。**这就是为什么我分享：

✅ 完整方法（如何训练）
✅ 真实准确性数据（87.3%，而非夸大的95%）
✅ 诚实局限性（边缘案例、低置信度）
✅ 真实案例研究（成功和失败）

我的目标：到2026年底，90%准确性。我们正在每月改进。您的反馈帮助我们变得更好。

体验MyZenCheck：获取免费AI扫描

准备亲自测试AI吗？

立即免费获取AI舌诊 →

您将获得：

✅ 60秒即时分析
✅ 7个AI模型输出（形状、颜色、苔、湿度、质地）
✅ 检测到的中医证型
✅ 置信度分数（知道何时信任结果）
✅ 个性化饮食/草药建议
✅ 月度跟踪（保存扫描，查看改善）
✅ 何时看执业者标记

无需信用卡。无需注册。永久100%免费。

然后决定：AI建议对您有意义吗？与您的症状匹配吗？如果是，遵循它。如果不是，咨询执业者。

您的健康，您的选择。AI赋予您力量，不取代。

常见问题

AI舌诊的准确度如何？

MyZenCheck AI基于超过11,000次舌扫描的验证研究，与专业中医师达到87.3%的一致率。这意味着87.3%的时间里，我们AI的主要模式诊断与经验丰富的医师（15-25年经验）的诊断相匹配。

AI舌诊能否取代中医师？

**不能。**AI舌诊是健康筛查工具，不能替代专业医疗诊断。虽然我们的AI与医师达到87.3%的一致率，但它无法取代经验丰富的医师提供的整体评估、脉诊、患者病史和治疗计划。

MyZenCheck分析了多少次舌扫描？

MyZenCheck已分析超过11,000张舌头照片，成为世界上最大的AI舌诊数据库。这包括10,847张专业标记的训练图像和2025年11月的881次验证扫描。

AI舌诊经过科学验证吗？

**是的。**MyZenCheck的AI经过与5位持证中医师的验证，每位医师都有15-25年的经验。每张训练图像都由经过认证的医师标记，具有评估者间可靠性（每张图像3位医师）。87.3%的一致率基于881次验证扫描的比较。

AI舌诊有哪些局限性？

AI舌诊有几个局限性：

无法进行脉诊或患者访谈
需要良好的照片质量（60%置信度阈值）
在复杂病例中与专家医师有12.7%的不一致率
无法诊断医疗疾病（仅健康筛查）
最适合常见的中医模式，对罕见或混合模式有困难

MyZenCheck AI舌诊免费使用吗？

**是的。**MyZenCheck提供免费AI舌诊，无需信用卡，无需注册。您将收到即时分析，包括中医模式识别、置信度评分、饮食建议和生活方式建议。

关于作者

Gabriela Sikorová, 中医师
拥有20多年临床经验的中医专家。MyZenCheck创始人，世界上最大的AI舌诊平台，已分析超过11,000次扫描。

资格：持牌中医师、中药专家
经验：2021-2025年建立和训练MyZenCheck AI，由881次扫描验证研究
任务：通过AI使中医诊断民主化和可及
联系方式：gabriela.sikorova@myzencheck.com | +420 774 642 554
LinkedIn：Gabriela Sikorová

您能信任AI舌诊吗？我们的11,000次扫描准确性研究

Table of Contents

引言：87.3%准确率背后的真相

为什么准确性很重要：赌注

健康AI工具的问题

我们的透明承诺

完整方法：我们如何构建和测试AI

第1阶段：数据收集（2021-2025）

初始数据集：11,023次舌头扫描

多样性标准（避免偏见）

第2阶段：AI模型开发（2022-2024）

7个专门AI模型（A1-A7）

训练流程

第3阶段：验证研究（2025年11月）

研究设计

结果：数字

整体准确性：87.3%

按模型准确性

与人类执业者比较

真实案例研究：AI擅长和失败的地方

案例1：完美匹配（AI：92%置信度）

案例2：部分匹配（AI：78%置信度）

案例3：分歧（AI：64%置信度）

AI擅长的地方：优势

1. 一致性（无”坏日子”）

2. 速度（240次扫描/小时）

3. 可及性（全球、24/7）

4. 数据驱动的洞察（模式识别）

人类执业者擅长的地方：AI局限性

1. 临床背景（整体观）

2. 微妙和细微差别（边缘案例）

3. 模式合成（不仅识别）

4. 治疗定制（个性化）

5. 治疗关系（信任和激励）

诚实的局限性：AI无法做什么

❌ 1. AI无法诊断疾病

❌ 2. AI无法替代医疗

❌ 3. AI无法保证100%准确性

❌ 4. AI对边缘案例挣扎

❌ 5. AI无法考虑照明/角度

持续改进：我们如何变得更好

每月重新训练周期

用户反馈循环

边缘案例审查

何时信任AI vs何时看执业者

信任AI的情况：✅

看执业者的情况：🏥

真实用户故事：AI影响

成功故事1：防止糖尿病前期

成功故事2：早期压力检测

改进故事：AI错过，执业者捕捉

常见问题解答

Q1：87.3%准确性是好还是坏？

Q2：AI会取代中医师吗？

Q3：我可以信任低置信度结果（<70%）吗？

Q4：如何提高扫描准确性？

Q5：AI可以检测严重疾病（癌症、糖尿病）吗？

Q6：我的数据安全吗？

结论：何时信任AI，何时不信任

关键要点

我的承诺（作为创始人）

体验MyZenCheck：获取免费AI扫描

常见问题

AI舌诊的准确度如何？

AI舌诊能否取代中医师？

MyZenCheck分析了多少次舌扫描？

AI舌诊经过科学验证吗？

AI舌诊有哪些局限性？

MyZenCheck AI舌诊免费使用吗？

关于作者

相关文章

Try AI Tongue Diagnosis