中医药学凝聚中华民族数千年智慧，却长期受困于作用机制不明、研发周期长、质量标准不统一等瓶颈，现代化与国际化进程受阻。如今，人工智能（AI）技术的突破为这一局面带来转机，以数据驱动破解传统经验依赖的痛点，为中医药产业注入全新动能。灼识咨询数据显示，AI赋能的中医医疗服务市场正加速扩张，预计2028年市场规模将达869亿元，一个传统与现代深度融合的产业新生态已然形成。

2024年，“数智中药”概念正式确立，成为引领行业转型的核心范式。这一创新理念以AI、云计算、大模型为技术支撑，通过组方配伍数智化、物质基础数智化、量时毒效数智化、生产质控数智化、临床应用数智化、消费认知数智化，推动现代中药达到用药精准、生产精智、疗效精确的目标（“六化三精”），助力中医药全产业链从“经验主导”迈向“数智化创新”的新阶段。

从研发端的靶点发现、配伍优化，到生产端的质量把控、工艺升级，再到临床端的精准应用，AI正驱动中医药领域发生深刻变革。这场变革不仅破解了传统产业的诸多痛点，更让中医药的科学内涵得到数字化诠释，为这一古老医学体系在新时代焕发蓬勃生机开辟了广阔路径。

重塑研发逻辑

中药多成分、多靶点、多通路的复杂特性，长期制约其作用机制阐释与新药研发进程。AI通过大数据分析、机器学习和深度学习，为中药机制阐释、成分筛选、配伍优化提供了前所未有的强大工具，推动中药研发从“经验主导”转向“数据驱动”。

在作用机制系统性阐释方面，北京大学深圳研究生院陈语谦团队构建的TCMBank数据库，已成为全球规模领先的中医药专业数据资源。网络药理学与AI深度融合，使研究者能构建“药物-成分-靶点-疾病”多维网络，运用机器学习预测成分与靶点的作用概率，过去需要数年实验完成的工作，如今可在数天内获得预测结果。陈语谦团队开发的综合临床研究系统，结合ADMET预测模型及小分子数据库，不仅能预测药物靶点，还能模拟中西药相互作用。

对于活性成分的高效筛选，AI则展现出惊人的效率。传统的“提取-分离-测活-鉴定”流程，面对复方中数百种化合物往往耗时数年。而AI通过构建“结构-活性关系”模型，可从数万种化合物中快速锁定潜在药效成分，效率提升数十倍。浙江大学王毅团队构建的AI筛选模型，通过复方成分结构聚类精准定位功效组分，优化后的方剂用量降低30%~50%后依然保持同样疗效。同时，AI在成分解析方面也取得了突破，将过去需要一两个月时间的分析工作缩短至数小时，并能捕获以往难以发现的微量低丰度成分，使“老药新用”成为可能。

在配伍规律智能优化方面，AI通过深度学习海量中医药古籍方剂与现代文献，能够智能识别中药“君臣佐使”的配伍规律，预测药物组合的协同或拮抗效应。目前，国内已有多家机构和企业联手，构建起规模庞大的中医药知识图谱与大模型。例如，华为与天士力共建的“数智本草大模型”，百度、成都中医药大学、国药太极等联合开发的“本草智库”等。这些智能系统不仅能复现经典智慧，还能发现新的药物组合模式，针对复杂疾病，可以从数百种候选方案中筛选出最优解，开创了“数据驱动+理论指导”的中药创新范式。

全链条数智升级

AI的深度应用，将显著加快中药新药的研发进程。传统模式下，一款新药从实验室走到上市，通常需要10年以上的时间，且研发成功率很低。AI的介入，有望大幅压缩研发周期、提升转化效率。在靶点发现阶段，AI可辅助快速筛选最有价值的研究方向；在先导化合物优化阶段，AI可预测成药性，减少无效投入；在工艺转移阶段，AI可帮助建立实验室小试与工业化大生产之间的参数映射，实现生产规模的快速放大；在临床试验阶段，AI可协助优化试验方案，提高研究成功率。全链条智能协同，正推动中药从分子到药物的转化效率实现飞跃。

中药质量稳定性是产业发展的生命线，也是中医药国际化面临的关键挑战。AI正以精准检测、智能控制和工艺优化为抓手，构建从原料到成品的全链条质量保障体系，推动中药生产制造向智能化、标准化迈进。

在药材鉴别方面，基于计算机视觉的深度学习系统，通过分析数万张样本图像，可提取药材的形态、颜色、纹理等特征，显著提升药材鉴别的准确率，且完全不受人工主观因素干扰。在成分检测上，AI结合色谱、质谱等现代分析技术，可实现指纹图谱的自动分析与质量判定，并能从海量数据中智能挖掘出与疗效相关的关键质量标志物，构建起融合化学指标与中医理论的新型质控模式。

生产工艺的智能化升级同样效果显著。中药提取、浓缩、干燥等环节参数复杂，传统工艺优化依赖大量重复性“试错”实验。如今，通过工业大数据分析和机器学习建模，研究人员可在虚拟空间快速模拟和优化工艺参数。部分研究团队构建的多目标优化模型，能同时优化10余项质量指标，突破了传统方法的瓶颈。例如，浙江大学王毅团队建立的工业大数据模型，通过深度分析工艺参数与药效、安全性的关联，筛选出可复制的生产级模型，攻克了批次质量波动难题。相关成果不仅入选中华中医药学会2024年度中医药十大学术进展，也获得了国际学术界的关注。天士力以质量数字化为核心，通过指标、工艺、质控、装备的系统创新，构建了完整的技术管理体系，有效实现了提质、增效、降耗。

共建创新生态

AI驱动的中医药现代化是一项系统工程，需要政策、产业、学术与临床多方协同发力、共建创新生态，方能充分释放技术红利。

专业大语言模型，正成为赋能中药研发与临床应用的重要工具。自2023年以来，多款面向中医药领域的专业大模型相继发布，如复旦大学等单位联合开发的ZhongJingGPT，华东师范大学等联合开发的“数智岐黄”中医药大模型。这些模型以《黄帝内经》《伤寒杂病论》等千余部经典古籍及海量现代文献数据为核心进行训练，构建了包含数万方剂、数千证候、近万种药材的大规模知识图谱，能够深度理解中医术语、开展辨证推理、生成诊疗或组方建议，为辅助新药研发、临床决策及专业培训提供了强大支持，形成高校与科技企业协同创新的产学研融合格局。

国家政策为中医药数智化发展提供了全面保障与方向指引。2024年7月，国家中医药管理局、国家数据局联合发布《关于促进数字中医药发展的若干意见》（以下简称《意见》），这是中医药领域首个聚焦数字化转型发展和数据要素流通应用的政策指导性文件。《意见》提出，用3~5年时间推动大数据、AI等新兴数字技术逐步融入中医药传承创新发展全链条各环节，全力打造“数智中医药”，并从数字基础设施、中医服务能力、人才培养、科技创新、中药产业高质量发展、文化传播与国际合作等多个方面作出系统部署。2024年11月，国家卫生健康委办公厅、国家中医药管理局综合司、国家疾控局综合司联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确84个细分领域应用场景，涵盖智能药物研发等核心领域。2025年3月，国务院办公厅印发《关于提升中药质量促进中医药产业高质量发展的意见》，提出推进中药工业数字化智能化发展，运用数智技术、绿色技术赋能全产业链，建设高水平数字化车间和智能工厂、绿色工厂。

当前，AI技术在中医药研发领域正从概念探索走向广泛实践，多家企业已将AI应用于药物筛选、配伍优化与工艺改进，显著提升了研发效率。临床层面，全国已有数千家基层医疗机构部署AI辅助诊疗系统，部分大型医疗机构将其嵌入诊疗流程，有效提升了处方合理性，降低了不良反应发生风险。

然而，前行之路仍面临诸多挑战。数据标准化仍是突出瓶颈——中医药术语体系庞杂、病历记录不规范，导致数据共享与整合存在困难。临床验证体系有待加强，不少AI系统尚缺乏严格的前瞻性临床试验证据，且算法“黑箱”问题也在一定程度上影响临床信任度。中医理论与数智技术的深度融合仍需突破，如何将中医的定性化、个性化理论转化为可计算的数学模型，需要更扎实的基础研究与跨学科人才。此外，相关的伦理规范、责任界定与法律法规也亟待同步完善。

AI与中医药的深度融合，已开启传统医学现代化转型的崭新篇章。从机理阐释到智能组方，从精准质控到智慧生产，一个完整的数智化中药产业生态正在加速形成。展望未来，唯有坚持守正创新，构建起政、产、学、研、医协同的创新体系，不断完善法规标准、推动数据共享、加强临床验证、培育复合型人才，才能让古老的中医药在AI赋能下焕发勃勃生机，更好地服务于人类健康事业。（作者单位：吴孙思、杨波，上海中医药大学附属龙华医院；康砚澜，包头医哲未来人工智能研究院）

(责任编辑：刘思慧)