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中醫藥凝聚了數千年的智慧與實踐，但在現代化進程中，其復雜的作用機制、漫長的研發周期與質量標準不統一等問題長期存在。如今，人工智能（AI）技術的突破為破解這些瓶頸開辟了全新路徑。灼識咨詢有關數據顯示，中國AI輔助中醫市場規模正經歷迅猛增長，預計從2023年的109億元增至2028年的869億元。

在此背景下，2024年提出的“數智中藥”概念，正通過“組方配伍、物質基礎、量時毒效、生產質控、臨床應用、消費認知數智化”以及“用藥精準、生產精智、療效精確”的“六化三精”戰略，重塑研發全鏈條。從靶點發現到配伍優化，從質量把控到工藝升級，AI正在引發一場深刻的范式變革。有學者預言，未來新藥從研發到上市的時間有望大幅縮短，這不僅是一次技術更新，更是對理念、方法和產業生態的系統性重構。

AI驅動的研發范式深度變革

中藥“多成分、多靶點、多通路”的特點曾長期困擾其機理研究與開發。AI通過大數據分析、機器學習和深度學習，為闡釋機制、篩選成分、優化配伍提供了前所未有的強大工具，推動研發從“經驗主導”邁向“數據驅動”。　　

在作用機制的系統性闡釋方面，北京大學陳語謙團隊構建的TCMBank數據庫，收錄了全球最大規模的中醫藥數據。網絡藥理學與AI的深度融合，使研究者能構建“藥物-成分-靶點-疾病”多維網絡，運用機器學習預測成分與靶點的作用概率。過去需要數年實驗完成的工作，如今可在數天內獲得預測結果。其團隊開發的綜合臨床研究系統，結合ADMET預測模型及小分子數據庫，不僅能預測藥物靶點，還能模擬中西藥相互作用。這種從“黑箱”到“灰箱”再到“白箱”的闡釋路徑，讓中藥科學價值獲得國際認可。

在活性成分的高效篩選方面，AI展現出驚人的效率。傳統的“提取-分離-測活-鑒定”流程，面對復方中數百種化合物往往耗時數年。AI通過構建“結構-活性關系”模型，能從數萬種化合物中快速鎖定潛在藥效成分，效率提升數十倍。例如，浙江大學王毅團隊的AI篩選模型優化方劑，將復方成分按結構聚類，快速定位功效組分，優化后的方劑用量降低30%~50%依然保持療效。同時，AI在成分解析方面也取得突破，將過去需一兩個月的分析工作縮短至數小時，并能捕獲以往難以發現的微量低豐度成分，使“老藥新用”成為可能。

在配伍規律的智能優化方面，AI通過深度學習海量古籍方劑與現代文獻，能夠智能識別“君臣佐使”的配伍規律，預測藥物組合的協同或拮抗效應。目前，已有多家機構和企業構建了規模龐大的中醫藥知識圖譜與大模型，比如華為與天士力共建的“數智本草大模型”、百度與成都中醫藥大學的“本草智庫”等，這些系統不僅能復現經典智慧，還能發現新的藥物組合模式，針對復雜疾病從數百種候選方案中篩選最優解，開創了“數據驅動+理論指導”的中藥創新范式。

從質控到智造的全鏈條數智化升級

中藥質量穩定性是產業生命線，也是國際化的關鍵挑戰。AI通過精準檢測、智能控制和工藝優化，正構建從原料到成品的全程質量保障體系，推動生產制造向智能化、標準化邁進。

質量控制正經歷一場精準革命。在藥材鑒別上，基于計算機視覺的深度學習系統，通過分析數萬張樣本圖像，提取形態、顏色、紋理等特征，鑒別準確率得到顯著提升，且完全不受人工主觀因素影響。在成分檢測上，AI結合色譜、質譜等現代分析技術，可實現指紋圖譜的自動分析與質量判定，并能從海量數據中智能挖掘出與療效相關的關鍵質量標志物，構建起融合化學指標與中醫理論的新型質控模式。

生產工藝的智能化升級同樣深刻。

中藥生產工藝復雜，提取、濃縮、干燥等環節參數復雜，傳統工藝優化依賴大量重復性“試錯”實驗。如今，通過工業大數據分析和機器學習建模，研究者可以在虛擬空間快速模擬和優化工藝參數。有研究者構建的多目標優化模型，能同時優化十余個質量指標，突破傳統方法的瓶頸。例如，王毅團隊的工業大數據模型，分析工藝參數與藥效、安全性關聯，篩出可復制的生產級模型，攻克了批次質量波動難題。相關成果不僅入選2024年中華中醫藥學會十大學術進展，也獲得國際學術界的關注。在產業化方面，天士力正以質量數字化為核心，通過指標、工藝、質控、裝備的系統創新，構建完整技術體系，實現提質、增效、降耗。

AI的應用更顯著加速了新藥研發進程。在傳統模式下，一款新藥從實驗室走到市場通常需要10年以上，且成功率很低。AI的介入有望將這一周期大幅壓縮。具體而言，AI可在靶點發現階段快速篩選最有價值的研究方向；在先導化合物優化階段預測成藥性，減少無效投入；在工藝轉移階段，建立實驗室小試與工業化大生產之間的參數映射，實現快速放大；在臨床試驗階段，可協助優化試驗方案，提高成功率。實現全鏈條的智能協同，正讓從分子到藥物的轉化速度得到質的提升。

構建協同創新的產業生態

AI驅動的中藥現代化是一項系統工程，需要政策、產業、學術與臨床多方協同，構建創新生態，方能充分釋放技術紅利。

專業大語言模型正成為賦能研發與臨床的重要工具。自2023年以來，多款面向中醫藥領域的專業大模型相繼發布。如復旦大學等聯合開發的ZhongJingGPT、華東師范大學等聯合開發的“數智岐黃”大模型，這些模型以《黃帝內經》《傷寒雜病論》等千余部經典古籍及海量現代文獻數據為核心進行訓練，構建了包含數萬方劑、數千證候、近萬藥材的龐大知識圖譜。它們能夠深度理解中醫術語，進行辨證推理，生成診療或組方建議，為輔助研發、臨床決策與專業培訓提供了強大支持，形成了從高校到科技企業的產學研協同態勢。　　

國家政策為中醫藥數智化提供了全面保障與方向指引。2024年7月，國家中醫藥管理局、國家數據局聯合印發《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》，這是中醫藥領域首次關于促進數字化轉型發展和數據要素流通應用的政策指導性文件。文件提出用3~5年時間推動AI等新興數字技術逐步融入中醫藥傳承創新發展全鏈條各環節，全力打造“數智中醫藥”，并分別從中醫藥行業數字基礎和數字化賦能中醫服務能力、人才培養、科技創新、中藥產業高質量發展、中醫藥文化傳播和對外交流合作、中醫藥治理水平等方面提出了指導意見。同月，國家中醫藥管理局發布《中醫藥標準化行動計劃（2024—2026年）》，推動中醫藥標準化高質量發展。

2025年3月，國務院辦公廳印發《關于提升中藥質量促進中醫藥產業高質量發展的意見》，提出推進中藥工業數字化智能化發展，運用數智技術、綠色技術賦能全產業鏈，建設高水平數字化車間和智能工廠、綠色工廠。2024年11月，國家衛生健康委等三部門聯合發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，明確84個細分領域應用場景，涵蓋智能藥物研發等核心領域。

發展前景與挑戰并存

當前，AI技術在中醫藥研發領域正從概念走向廣泛實踐。在臨床端，已有數千家基層醫療機構部署了AI輔助診療系統，一些大型醫療機構將其嵌入工作流程，有效提升了處方合理率，降低了不良反應發生率。在研發端，多家企業已將AI應用于藥物篩選、配伍優化與工藝改進，顯著提升了效率。

然而，前行之路仍面臨諸多挑戰。數據標準化是主要難題之一，中醫藥術語體系龐雜，病歷記錄不規范，導致數據共享與整合存在困難。臨床驗證有待加強，許多AI系統尚缺乏嚴格的前瞻性臨床試驗證據，且算法的“黑箱”特性影響臨床信任度。理論融合需深入，如何將中醫的定性化、個性化理論轉化為可計算的數學模型，需要更扎實的基礎研究與跨學科人才。此外，相關的倫理規范、責任界定與法律法規也需同步完善。

AI與中醫藥的深度融合，已開啟傳統醫學現代化轉型的嶄新篇章。從機理闡釋到智能組方，從精準質控到智慧生產，一個完整的數智化產業生態正在加速形成。展望未來，唯有堅持守正創新，構建起政、產、學、研、醫協同的創新生態，不斷完善法規標準、推動數據共享、加強臨床驗證、培育復合人才，方能讓古老的中醫藥在AI的賦能下煥發勃勃生機，更好地服務于人類健康事業。

(責任編輯：周雨同)