在上海中医药大学附属曙光医院治未病中心，用智能中医舌面信息采集和体质辨识设备，需要医生来操作。取完面部颜色、舌苔图像后，再进行下一步操作。接着就是问诊，要回答几十个关于个人生活习惯和身体状况的问题。全程大约要15分钟。该中医智能系统可对受检者提供一份体质判断结果及养生建议报告。
相对于现代医学，中医是在一个相对稳定的理论体系下，经过不断的实践，不断地进行实践，不断地提高自己的水平。看来为人工智能提供了一个相对容易掌握的原则。但是张晓天认为，中医人工智能做诊断、开药水平还不够。根据北京大学计算语言学教育部重点实验室李纬博士的观点，以往的中医专家系统，只是单纯的条件匹配，即在什么条件下给出什么样的解决方案，都是事先设计好的。研究者在预印本网站上发表了一篇论文，提出了第一个利用AI产生中医处方的方案。中医的弱点在于诊断主要依靠人，而他们的主要研究领域是自然语言处理，可以对古代和现代医学书籍进行数字化处理。什么是疾病，如何用药，他们从中医的方剂知识库中提取出8万例，对系统进行训练。中医药学源远流长，产生了大量的医学典籍，其中有大量的病案记载，其中有文字说明与相应的中药处方，正是深度学习能派上用场的地方。并从中医典籍中选取数据，虽然建立的数据集较小，但能够保证处方质量。
与体积庞大、成本动辄几十万元的中医四诊仪相比，“望闻问切”至少有三种可以通过手机解决。通过手机上的中医智能App就可以实现舌面诊、问诊和声诊。但中医四诊仪只能采集关脉的脉象采集设备，仅需一台血压计大小的仪器就能解决寸关尺三脉的采集问题。中医智能脉象采集装置采用面阵传感装置，与西医相比，中医疾病较少，而且检测较少，因此，从计算机的角度，通过自然语言学习或机器学习，中医更适合在因特网上处理。中医看病其实是有根据的，《黄帝内经》《伤寒杂病论》《温病论》等经典著作是中医的基础，而不论哪个门派，这些内容都是一个普遍的规律，这就决定了标准化是有根据的。
