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中醫(yī)藥學凝聚中華民族數(shù)千年智慧，卻長期受困于作用機制不明、研發(fā)周期長、質(zhì)量標準不統(tǒng)一等瓶頸，現(xiàn)代化與國際化進程受阻。如今，人工智能（AI）技術的突破為這一局面帶來轉機，以數(shù)據(jù)驅動破解傳統(tǒng)經(jīng)驗依賴的痛點，為中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)注入全新動能。灼識咨詢數(shù)據(jù)顯示，AI賦能的中醫(yī)醫(yī)療服務市場正加速擴張，預計2028年市場規(guī)模將達869億元，一個傳統(tǒng)與現(xiàn)代深度融合的產(chǎn)業(yè)新生態(tài)已然形成。

2024年，“數(shù)智中藥”概念正式確立，成為引領行業(yè)轉型的核心范式。這一創(chuàng)新理念以AI、云計算、大模型為技術支撐，通過組方配伍數(shù)智化、物質(zhì)基礎數(shù)智化、量時毒效數(shù)智化、生產(chǎn)質(zhì)控數(shù)智化、臨床應用數(shù)智化、消費認知數(shù)智化，推動現(xiàn)代中藥達到用藥精準、生產(chǎn)精智、療效精確的目標（“六化三精”），助力中醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈從“經(jīng)驗主導”邁向“數(shù)智化創(chuàng)新”的新階段。

從研發(fā)端的靶點發(fā)現(xiàn)、配伍優(yōu)化，到生產(chǎn)端的質(zhì)量把控、工藝升級，再到臨床端的精準應用，AI正驅動中醫(yī)藥領域發(fā)生深刻變革。這場變革不僅破解了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的諸多痛點，更讓中醫(yī)藥的科學內(nèi)涵得到數(shù)字化詮釋，為這一古老醫(yī)學體系在新時代煥發(fā)蓬勃生機開辟了廣闊路徑。

重塑研發(fā)邏輯

中藥多成分、多靶點、多通路的復雜特性，長期制約其作用機制闡釋與新藥研發(fā)進程。AI通過大數(shù)據(jù)分析、機器學習和深度學習，為中藥機制闡釋、成分篩選、配伍優(yōu)化提供了前所未有的強大工具，推動中藥研發(fā)從“經(jīng)驗主導”轉向“數(shù)據(jù)驅動”。

在作用機制系統(tǒng)性闡釋方面，北京大學深圳研究生院陳語謙團隊構建的TCMBank數(shù)據(jù)庫，已成為全球規(guī)模領先的中醫(yī)藥專業(yè)數(shù)據(jù)資源。網(wǎng)絡藥理學與AI深度融合，使研究者能構建“藥物-成分-靶點-疾病”多維網(wǎng)絡，運用機器學習預測成分與靶點的作用概率，過去需要數(shù)年實驗完成的工作，如今可在數(shù)天內(nèi)獲得預測結果。陳語謙團隊開發(fā)的綜合臨床研究系統(tǒng)，結合ADMET預測模型及小分子數(shù)據(jù)庫，不僅能預測藥物靶點，還能模擬中西藥相互作用。

對于活性成分的高效篩選，AI則展現(xiàn)出驚人的效率。傳統(tǒng)的“提取-分離-測活-鑒定”流程，面對復方中數(shù)百種化合物往往耗時數(shù)年。而AI通過構建“結構-活性關系”模型，可從數(shù)萬種化合物中快速鎖定潛在藥效成分，效率提升數(shù)十倍。浙江大學王毅團隊構建的AI篩選模型，通過復方成分結構聚類精準定位功效組分，優(yōu)化后的方劑用量降低30%~50%后依然保持同樣療效。同時，AI在成分解析方面也取得了突破，將過去需要一兩個月時間的分析工作縮短至數(shù)小時，并能捕獲以往難以發(fā)現(xiàn)的微量低豐度成分，使“老藥新用”成為可能。

在配伍規(guī)律智能優(yōu)化方面，AI通過深度學習海量中醫(yī)藥古籍方劑與現(xiàn)代文獻，能夠智能識別中藥“君臣佐使”的配伍規(guī)律，預測藥物組合的協(xié)同或拮抗效應。目前，國內(nèi)已有多家機構和企業(yè)聯(lián)手，構建起規(guī)模龐大的中醫(yī)藥知識圖譜與大模型。例如，華為與天士力共建的“數(shù)智本草大模型”，百度、成都中醫(yī)藥大學、國藥太極等聯(lián)合開發(fā)的“本草智庫”等。這些智能系統(tǒng)不僅能復現(xiàn)經(jīng)典智慧，還能發(fā)現(xiàn)新的藥物組合模式，針對復雜疾病，可以從數(shù)百種候選方案中篩選出最優(yōu)解，開創(chuàng)了“數(shù)據(jù)驅動+理論指導”的中藥創(chuàng)新范式。

全鏈條數(shù)智升級

AI的深度應用，將顯著加快中藥新藥的研發(fā)進程。傳統(tǒng)模式下，一款新藥從實驗室走到上市，通常需要10年以上的時間，且研發(fā)成功率很低。AI的介入，有望大幅壓縮研發(fā)周期、提升轉化效率。在靶點發(fā)現(xiàn)階段，AI可輔助快速篩選最有價值的研究方向；在先導化合物優(yōu)化階段，AI可預測成藥性，減少無效投入；在工藝轉移階段，AI可幫助建立實驗室小試與工業(yè)化大生產(chǎn)之間的參數(shù)映射，實現(xiàn)生產(chǎn)規(guī)模的快速放大；在臨床試驗階段，AI可協(xié)助優(yōu)化試驗方案，提高研究成功率。全鏈條智能協(xié)同，正推動中藥從分子到藥物的轉化效率實現(xiàn)飛躍。

中藥質(zhì)量穩(wěn)定性是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生命線，也是中醫(yī)藥國際化面臨的關鍵挑戰(zhàn)。AI正以精準檢測、智能控制和工藝優(yōu)化為抓手，構建從原料到成品的全鏈條質(zhì)量保障體系，推動中藥生產(chǎn)制造向智能化、標準化邁進。

在藥材鑒別方面，基于計算機視覺的深度學習系統(tǒng)，通過分析數(shù)萬張樣本圖像，可提取藥材的形態(tài)、顏色、紋理等特征，顯著提升藥材鑒別的準確率，且完全不受人工主觀因素干擾。在成分檢測上，AI結合色譜、質(zhì)譜等現(xiàn)代分析技術，可實現(xiàn)指紋圖譜的自動分析與質(zhì)量判定，并能從海量數(shù)據(jù)中智能挖掘出與療效相關的關鍵質(zhì)量標志物，構建起融合化學指標與中醫(yī)理論的新型質(zhì)控模式。

生產(chǎn)工藝的智能化升級同樣效果顯著。中藥提取、濃縮、干燥等環(huán)節(jié)參數(shù)復雜，傳統(tǒng)工藝優(yōu)化依賴大量重復性“試錯”實驗。如今，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和機器學習建模，研究人員可在虛擬空間快速模擬和優(yōu)化工藝參數(shù)。部分研究團隊構建的多目標優(yōu)化模型，能同時優(yōu)化10余項質(zhì)量指標，突破了傳統(tǒng)方法的瓶頸。例如，浙江大學王毅團隊建立的工業(yè)大數(shù)據(jù)模型，通過深度分析工藝參數(shù)與藥效、安全性的關聯(lián)，篩選出可復制的生產(chǎn)級模型，攻克了批次質(zhì)量波動難題。相關成果不僅入選中華中醫(yī)藥學會2024年度中醫(yī)藥十大學術進展，也獲得了國際學術界的關注。天士力以質(zhì)量數(shù)字化為核心，通過指標、工藝、質(zhì)控、裝備的系統(tǒng)創(chuàng)新，構建了完整的技術管理體系，有效實現(xiàn)了提質(zhì)、增效、降耗。

共建創(chuàng)新生態(tài)

AI驅動的中醫(yī)藥現(xiàn)代化是一項系統(tǒng)工程，需要政策、產(chǎn)業(yè)、學術與臨床多方協(xié)同發(fā)力、共建創(chuàng)新生態(tài)，方能充分釋放技術紅利。

專業(yè)大語言模型，正成為賦能中藥研發(fā)與臨床應用的重要工具。自2023年以來，多款面向中醫(yī)藥領域的專業(yè)大模型相繼發(fā)布，如復旦大學等單位聯(lián)合開發(fā)的ZhongJingGPT，華東師范大學等聯(lián)合開發(fā)的“數(shù)智岐黃”中醫(yī)藥大模型。這些模型以《黃帝內(nèi)經(jīng)》《傷寒雜病論》等千余部經(jīng)典古籍及海量現(xiàn)代文獻數(shù)據(jù)為核心進行訓練，構建了包含數(shù)萬方劑、數(shù)千證候、近萬種藥材的大規(guī)模知識圖譜，能夠深度理解中醫(yī)術語、開展辨證推理、生成診療或組方建議，為輔助新藥研發(fā)、臨床決策及專業(yè)培訓提供了強大支持，形成高校與科技企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)學研融合格局。

國家政策為中醫(yī)藥數(shù)智化發(fā)展提供了全面保障與方向指引。2024年7月，國家中醫(yī)藥管理局、國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合發(fā)布《關于促進數(shù)字中醫(yī)藥發(fā)展的若干意見》（以下簡稱《意見》），這是中醫(yī)藥領域首個聚焦數(shù)字化轉型發(fā)展和數(shù)據(jù)要素流通應用的政策指導性文件?！兑庖姟诽岢?，用3~5年時間推動大數(shù)據(jù)、AI等新興數(shù)字技術逐步融入中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展全鏈條各環(huán)節(jié)，全力打造“數(shù)智中醫(yī)藥”，并從數(shù)字基礎設施、中醫(yī)服務能力、人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新、中藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、文化傳播與國際合作等多個方面作出系統(tǒng)部署。2024年11月，國家衛(wèi)生健康委辦公廳、國家中醫(yī)藥管理局綜合司、國家疾控局綜合司聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，明確84個細分領域應用場景，涵蓋智能藥物研發(fā)等核心領域。2025年3月，國務院辦公廳印發(fā)《關于提升中藥質(zhì)量促進中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》，提出推進中藥工業(yè)數(shù)字化智能化發(fā)展，運用數(shù)智技術、綠色技術賦能全產(chǎn)業(yè)鏈，建設高水平數(shù)字化車間和智能工廠、綠色工廠。

當前，AI技術在中醫(yī)藥研發(fā)領域正從概念探索走向廣泛實踐，多家企業(yè)已將AI應用于藥物篩選、配伍優(yōu)化與工藝改進，顯著提升了研發(fā)效率。臨床層面，全國已有數(shù)千家基層醫(yī)療機構部署AI輔助診療系統(tǒng)，部分大型醫(yī)療機構將其嵌入診療流程，有效提升了處方合理性，降低了不良反應發(fā)生風險。

然而，前行之路仍面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)標準化仍是突出瓶頸——中醫(yī)藥術語體系龐雜、病歷記錄不規(guī)范，導致數(shù)據(jù)共享與整合存在困難。臨床驗證體系有待加強，不少AI系統(tǒng)尚缺乏嚴格的前瞻性臨床試驗證據(jù)，且算法“黑箱”問題也在一定程度上影響臨床信任度。中醫(yī)理論與數(shù)智技術的深度融合仍需突破，如何將中醫(yī)的定性化、個性化理論轉化為可計算的數(shù)學模型，需要更扎實的基礎研究與跨學科人才。此外，相關的倫理規(guī)范、責任界定與法律法規(guī)也亟待同步完善。

AI與中醫(yī)藥的深度融合，已開啟傳統(tǒng)醫(yī)學現(xiàn)代化轉型的嶄新篇章。從機理闡釋到智能組方，從精準質(zhì)控到智慧生產(chǎn)，一個完整的數(shù)智化中藥產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在加速形成。展望未來，唯有堅持守正創(chuàng)新，構建起政、產(chǎn)、學、研、醫(yī)協(xié)同的創(chuàng)新體系，不斷完善法規(guī)標準、推動數(shù)據(jù)共享、加強臨床驗證、培育復合型人才，才能讓古老的中醫(yī)藥在AI賦能下煥發(fā)勃勃生機，更好地服務于人類健康事業(yè)。（作者單位：吳孫思、楊波，上海中醫(yī)藥大學附屬龍華醫(yī)院；康硯瀾，包頭醫(yī)哲未來人工智能研究院）

(責任編輯：劉思慧)