AI驱动中医药迈向现代化新阶段

研究背景

中医药学凝聚了中华民族数千年的深厚智慧，依托整体观与辨证论治的核心方法论，积累了丰富的临床实践与理论体系，构成我国特有的卫生资源与文化财富。然而，其继承与创新进程长期受阻于三大瓶颈：古籍文献整理困难、临床诊疗缺乏统一标准、新药开发周期漫长，这些问题持续阻碍着中医药的现代化进程。突破上述困境、实现中医药的现代转型，已成为当下亟需攻克的重要课题。

2024年，人工智能（artificial intelligence, AI）领域的开创性成果先后斩获诺贝尔物理学奖与化学奖，彰显AI已成为引领科研范式革新的关键力量。AI依托数据与知识双轮驱动的研究模式，与中医药的整体思维与辨证施治理念天然契合：借助对庞大数据集的深度学习，AI可有效揭示复杂体系中的潜在规律，恰好契合中药多组分、多靶点、多通路的协同作用特征。这为中医药由经验总结升级为科学推演、由定性描述跃迁至深度解析奠定了关键技术基础。

文章内容

*人工智能在赋能中医药创新发展中的作用

传统中医药研究与现代药物开发呈现出显著的学科分野：

西药开发沿袭"靶点—药物—疗效"的明确线性流程，分子机理清晰、可调控性高；

中医药则着眼于"证候—方剂—疗效"的系统关联，依靠多组分、多靶点、多通路协同发挥作用，传统研究方法难以实现精确阐释。

AI的兴起，从根本上重塑了中医药传统研究模式，相较于既往技术，实现了多维度的跨越式提升：

无假设发掘机制：能够直接自古籍文献、临床记录与实验数据中提取潜在规律；

多模态数据整合能力：融合文本、影像、光谱、基因等多源数据，契合中医药多维度诊疗特性；

动态仿真预测：构建虚拟系统模型，仿真中药对人体的动态作用进程。

与此同时，该述评强调，AI助推中医药创新依赖算法、数据、算力三大支柱体系。深度学习与多智能体系统等技术为攻克中医药难题提供方法论支持；庞大的中医药古籍、临床病案与药材成分数据构成优质训练语料；超级计算与量子计算技术的进步有效化解了AI复杂计算的算力约束，显著增强药物特性预测精度，为中医药深度科研奠定硬件基础。

另外，AI已全方位渗入中医药新药创制、知识传承、临床诊治与临床试验各环节。靶点发现是新药开发的首要环节，传统途径周期漫长、成功率有限、试错代价高昂。借助搭建多智能体虚拟疾病生物学家系统，可迅速评估疾病相关靶点的临床意义，大幅提升开发效率。此外，AI能够从蛋白序列、空间构象、转录组等多角度刻画药物特性，服务于中药研发。

在知识发现与诊疗规范化领域，"数智岐黄"大模型以《黄帝内经》《伤寒杂病论》等上千部古籍为知识底座，"天河·灵枢"专攻经络、腧穴与针灸数据，西湖大学"神农知识库"汇集14,593种药典天然药材资料。诊断环节，光谱与图像识别技术实现了面色与舌象的客观量化判读，舌象在肺结节良恶性鉴别中的准确率约为70%。

就研究范式革新而言，AI驱动的高通量信息化实验平台有望从根源上扭转中医药研究低效与标准化缺失的困局；依托光谱分析与图像识别技术，AI能够精确量化面色、神采、舌苔舌象等传统四诊参数，降低人工判读偏差。当前相关技术已落地于贫血风险初筛、肺结节预警等具体场景，肺结节辨识准确率约达70%，助力中医诊断走向客观化、精准化与规范化。

小结与展望

述评提出，构建契合中医药特征的"数据—算法—算力"创新生态，方可冲破现代化藩篱，推动传统精髓与现代科技深度交融，使千年岐黄之道在数字时代重焕生机，为全球健康治理贡献中国方案。

引用格式

Chen KX. Artificial intelligence empowers the innovation of traditional Chinese medicine.J Integr Med. 2026;24(4):467-470.

"Artificial intelligence empowers the innovation of traditional Chinese medicine"（人工智能赋能中医药创新发展）近期刊载于Journal of Integrative Medicine（IF=5.2）。论文系统梳理了AI驱动中医药创新发展的科学机制、核心应用方向与未来趋势，为中医药现代化构筑了关键的理论框架与实施路径。通讯作者为 陈凯先院士。