大數據分析及人工智能應用於醫學層面，已不是什麼新鮮事物，從協助醫生診症，找出癌細胞所在，到提供治療方案建議，都一應俱全，但感覺都僅限於西醫的應用。可是，原來大數據已不經不覺間進駐中醫領域，就讓我們一起探討當中細節。
中醫講求的是個人化，不僅是病人一方個人化，也是醫生那方的個人化，因為中醫從診症到處方，都是按病人的病徵及體質來決定的，同一種疾病可能有不同的醫治方法及處方藥劑；在醫生方面，醫生會因自己的經驗為病人處方藥物，因此很容易出現同一個病人，同一種疾病，到不同中醫處會得到不同治療方案。而正正因為這種高度人性化，才造就大數據的應用。
為令中醫實行普及化，標準化的診症及用藥就變得關鍵，因為這能表達出專業一面，給予病人信心。隨著中醫病歷電子化，這龐大的數據量，是非常有研究分析價值的。根據第三次中藥資源普查統計顯示，中國中藥資源達到12807種，其中藥用植物11146種，藥用動物1581種，藥用礦物80種。數據量之大及其複雜性，已不是人腦或一般報表軟件所能支援的，因此必須透過大數據收集、處理及分析，才可以將這些資訊變為有價值的數據。簡單來說就是建立一個數據庫，把過往病歷中所有相關資料，例如病人體質、處方藥物等都儲起，另外還有各種中醫術語、豐富的中醫知識，形成一個訊息系統。在數據收集的同時，亦對比臨床治療數據，一直優化系統中的資訊。除了一般的文字或數字數據，大數據分析的精妙之處就是數據多樣性，因此數據庫還能收集及處理圖像及聲音，為中醫診症及處方時提供更多參考數據，亦令這個數據庫提供的資訊或治療方案更具可信性。
建立了一個完整的數據庫後，便可以在現實場景中應用起來。例如是一個人工智能做基礎的診症應用程式，病人可以在應用程式中輸入自己的病徵，加上智能手環的配合，還能夠有病人心跳、脈像的數據，這樣就已經做到一個簡單的診症，減輕醫生的工作量。如果還可以用上圖像辨識的功能，病人透過應用程式的內置攝影功能，把病人的臉色，舌苔的顏色情況等記錄下來，並與數據庫中的圖像作對比，便能更進一步準確診症。在診所中，一個年輕的醫生也可能憑藉數據庫的數據，等同擁入一個資深醫生的知識和經驗，在知識傳承和人才培育方面就比從前更輕鬆了。
隨文章附上短片一段
『中醫需要科學化嗎？』