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中醫(yī)藥凝聚了數(shù)千年的智慧與實(shí)踐，但在現(xiàn)代化進(jìn)程中，其復(fù)雜的作用機(jī)制、漫長(zhǎng)的研發(fā)周期與質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題長(zhǎng)期存在。如今，人工智能（AI）技術(shù)的突破為破解這些瓶頸開(kāi)辟了全新路徑。灼識(shí)咨詢(xún)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)AI輔助中醫(yī)市場(chǎng)規(guī)模正經(jīng)歷迅猛增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)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(shù)智中藥”概念，正通過(guò)“組方配伍、物質(zhì)基礎(chǔ)、量時(shí)毒效、生產(chǎn)質(zhì)控、臨床應(yīng)用、消費(fèi)認(rèn)知數(shù)智化”以及“用藥精準(zhǔn)、生產(chǎn)精智、療效精確”的“六化三精”戰(zhàn)略，重塑研發(fā)全鏈條。從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到配伍優(yōu)化，從質(zhì)量把控到工藝升級(jí)，AI正在引發(fā)一場(chǎng)深刻的范式變革。有學(xué)者預(yù)言，未來(lái)新藥從研發(fā)到上市的時(shí)間有望大幅縮短，這不僅是一次技術(shù)更新，更是對(duì)理念、方法和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的系統(tǒng)性重構(gòu)。

AI驅(qū)動(dòng)的研發(fā)范式深度變革

中藥“多成分、多靶點(diǎn)、多通路”的特點(diǎn)曾長(zhǎng)期困擾其機(jī)理研究與開(kāi)發(fā)。AI通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，為闡釋機(jī)制、篩選成分、優(yōu)化配伍提供了前所未有的強(qiáng)大工具，推動(dòng)研發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。　　

在作用機(jī)制的系統(tǒng)性闡釋方面，北京大學(xué)陳語(yǔ)謙團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的TCMBank數(shù)據(jù)庫(kù)，收錄了全球最大規(guī)模的中醫(yī)藥數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)與AI的深度融合，使研究者能構(gòu)建“藥物-成分-靶點(diǎn)-疾病”多維網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)成分與靶點(diǎn)的作用概率。過(guò)去需要數(shù)年實(shí)驗(yàn)完成的工作，如今可在數(shù)天內(nèi)獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。其團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的綜合臨床研究系統(tǒng)，結(jié)合ADMET預(yù)測(cè)模型及小分子數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅能預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)，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(xué)價(jià)值獲得國(guó)際認(rèn)可。

在活性成分的高效篩選方面，AI展現(xiàn)出驚人的效率。傳統(tǒng)的“提取-分離-測(cè)活-鑒定”流程，面對(duì)復(fù)方中數(shù)百種化合物往往耗時(shí)數(shù)年。AI通過(guò)構(gòu)建“結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系”模型，能從數(shù)萬(wàn)種化合物中快速鎖定潛在藥效成分，效率提升數(shù)十倍。例如，浙江大學(xué)王毅團(tuán)隊(duì)的AI篩選模型優(yōu)化方劑，將復(fù)方成分按結(jié)構(gòu)聚類(lèi)，快速定位功效組分，優(yōu)化后的方劑用量降低30%~50%依然保持療效。同時(shí)，AI在成分解析方面也取得突破，將過(guò)去需一兩個(gè)月的分析工作縮短至數(shù)小時(shí)，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)律的智能優(yōu)化方面，AI通過(guò)深度學(xué)習(xí)海量古籍方劑與現(xiàn)代文獻(xiàn)，能夠智能識(shí)別“君臣佐使”的配伍規(guī)律，預(yù)測(cè)藥物組合的協(xié)同或拮抗效應(yīng)。目前，已有多家機(jī)構(gòu)和企業(yè)構(gòu)建了規(guī)模龐大的中醫(yī)藥知識(shí)圖譜與大模型，比如華為與天士力共建的“數(shù)智本草大模型”、百度與成都中醫(yī)藥大學(xué)的“本草智庫(kù)”等，這些系統(tǒng)不僅能復(fù)現(xiàn)經(jīng)典智慧，還能發(fā)現(xiàn)新的藥物組合模式，針對(duì)復(fù)雜疾病從數(shù)百種候選方案中篩選最優(yōu)解，開(kāi)創(chuàng)了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+理論指導(dǎo)”的中藥創(chuàng)新范式。

從質(zhì)控到智造的全鏈條數(shù)智化升級(jí)

中藥質(zhì)量穩(wěn)定性是產(chǎn)業(yè)生命線(xiàn)，也是國(guó)際化的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。AI通過(guò)精準(zhǔn)檢測(cè)、智能控制和工藝優(yōu)化，正構(gòu)建從原料到成品的全程質(zhì)量保障體系，推動(dòng)生產(chǎn)制造向智能化、標(biāo)準(zhǔn)化邁進(jìn)。

質(zhì)量控制正經(jīng)歷一場(chǎng)精準(zhǔn)革命。在藥材鑒別上，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過(guò)分析數(shù)萬(wàn)張樣本圖像，提取形態(tài)、顏色、紋理等特征，鑒別準(zhǔn)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(cè)上，AI結(jié)合色譜、質(zhì)譜等現(xiàn)代分析技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)指紋圖譜的自動(dòng)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(guān)的關(guān)鍵質(zhì)量標(biāo)志物，構(gòu)建起融合化學(xué)指標(biāo)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(jí)同樣深刻。

中藥生產(chǎn)工藝復(fù)雜，提取、濃縮、干燥等環(huán)節(jié)參數(shù)復(fù)雜，傳統(tǒng)工藝優(yōu)化依賴(lài)大量重復(fù)性“試錯(cuò)”實(shí)驗(yàn)。如今，通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，研究者可以在虛擬空間快速模擬和優(yōu)化工藝參數(shù)。有研究者構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化模型，能同時(shí)優(yōu)化十余個(gè)質(zhì)量指標(biāo)，突破傳統(tǒng)方法的瓶頸。例如，王毅團(tuán)隊(duì)的工業(yè)大數(shù)據(jù)模型，分析工藝參數(shù)與藥效、安全性關(guān)聯(lián)，篩出可復(fù)制的生產(chǎn)級(jí)模型，攻克了批次質(zhì)量波動(dòng)難題。相關(guān)成果不僅入選2024年中華中醫(yī)藥學(xué)會(huì)十大學(xué)術(shù)進(jìn)展，也獲得國(guó)際學(xué)術(shù)界的關(guān)注。在產(chǎn)業(yè)化方面，天士力正以質(zhì)量數(shù)字化為核心，通過(guò)指標(biāo)、工藝、質(zhì)控、裝備的系統(tǒng)創(chuàng)新，構(gòu)建完整技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)、增效、降耗。

AI的應(yīng)用更顯著加速了新藥研發(fā)進(jìn)程。在傳統(tǒng)模式下，一款新藥從實(shí)驗(yàn)室走到市場(chǎng)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(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段快速篩選最有價(jià)值的研究方向；在先導(dǎo)化合物優(yōu)化階段預(yù)測(cè)成藥性，減少無(wú)效投入；在工藝轉(zhuǎn)移階段，建立實(shí)驗(yàn)室小試與工業(yè)化大生產(chǎn)之間的參數(shù)映射，實(shí)現(xiàn)快速放大；在臨床試驗(yàn)階段，可協(xié)助優(yōu)化試驗(yàn)方案，提高成功率。實(shí)現(xiàn)全鏈條的智能協(xié)同，正讓從分子到藥物的轉(zhuǎn)化速度得到質(zhì)的提升。

構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)

AI驅(qū)動(dòng)的中藥現(xiàn)代化是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，需要政策、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)與臨床多方協(xié)同，構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)，方能充分釋放技術(shù)紅利。

專(zhuān)業(yè)大語(yǔ)言模型正成為賦能研發(fā)與臨床的重要工具。自2023年以來(lái)，多款面向中醫(yī)藥領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)大模型相繼發(fā)布。如復(fù)旦大學(xué)等聯(lián)合開(kāi)發(fā)的ZhongJingGPT、華東師范大學(xué)等聯(lián)合開(kāi)發(fā)的“數(shù)智岐黃”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(xiàn)數(shù)據(jù)為核心進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建了包含數(shù)萬(wàn)方劑、數(shù)千證候、近萬(wàn)藥材的龐大知識(shí)圖譜。它們能夠深度理解中醫(yī)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)行辨證推理，生成診療或組方建議，為輔助研發(fā)、臨床決策與專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)提供了強(qiáng)大支持，形成了從高校到科技企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同態(tài)勢(shì)?！　?/p>

國(guó)家政策為中醫(yī)藥數(shù)智化提供了全面保障與方向指引。2024年7月，國(guó)家中醫(yī)藥管理局、國(guó)家數(shù)據(jù)局聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)數(shù)字中醫(yī)藥發(fā)展的若干意見(jiàn)》，這是中醫(yī)藥領(lǐng)域首次關(guān)于促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展和數(shù)據(jù)要素流通應(yīng)用的政策指導(dǎo)性文件。文件提出用3~5年時(shí)間推動(dòng)AI等新興數(shù)字技術(shù)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”，并分別從中醫(yī)藥行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)和數(shù)字化賦能中醫(yī)服務(wù)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、中醫(yī)藥文化傳播和對(duì)外交流合作、中醫(yī)藥治理水平等方面提出了指導(dǎo)意見(jiàn)。同月，國(guó)家中醫(yī)藥管理局發(fā)布《中醫(yī)藥標(biāo)準(zhǔn)化行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，推動(dòng)中醫(yī)藥標(biāo)準(zhǔn)化高質(zhì)量發(fā)展。

2025年3月，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于提升中藥質(zhì)量促進(jìn)中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見(jiàn)》，提出推進(jìn)中藥工業(yè)數(shù)字化智能化發(fā)展，運(yùn)用數(shù)智技術(shù)、綠色技術(shù)賦能全產(chǎn)業(yè)鏈，建設(shè)高水平數(shù)字化車(chē)間和智能工廠(chǎng)、綠色工廠(chǎng)。2024年11月，國(guó)家衛(wèi)生健康委等三部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》，明確84個(gè)細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，涵蓋智能藥物研發(fā)等核心領(lǐng)域。

發(fā)展前景與挑戰(zhàn)并存

當(dāng)前，AI技術(shù)在中醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域正從概念走向廣泛實(shí)踐。在臨床端，已有數(shù)千家基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署了AI輔助診療系統(tǒng)，一些大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)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(yīng)發(fā)生率。在研發(fā)端，多家企業(yè)已將AI應(yīng)用于藥物篩選、配伍優(yōu)化與工藝改進(jìn)，顯著提升了效率。

然而，前行之路仍面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是主要難題之一，中醫(yī)藥術(shù)語(yǔ)體系龐雜，病歷記錄不規(guī)范，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享與整合存在困難。臨床驗(yàn)證有待加強(qiáng)，許多AI系統(tǒng)尚缺乏嚴(yán)格的前瞻性臨床試驗(yàn)證據(jù)，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(yī)的定性化、個(gè)性化理論轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)模型，需要更扎實(shí)的基礎(chǔ)研究與跨學(xué)科人才。此外，相關(guān)的倫理規(guī)范、責(zé)任界定與法律法規(guī)也需同步完善。

AI與中醫(yī)藥的深度融合，已開(kāi)啟傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的嶄新篇章。從機(jī)理闡釋到智能組方，從精準(zhǔn)質(zhì)控到智慧生產(chǎn)，一個(gè)完整的數(shù)智化產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在加速形成。展望未來(lái)，唯有堅(jiān)持守正創(chuàng)新，構(gòu)建起政、產(chǎn)、學(xué)、研、醫(yī)協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)，不斷完善法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、推動(dòng)數(shù)據(jù)共享、加強(qiáng)臨床驗(yàn)證、培育復(fù)合人才，方能讓古老的中醫(yī)藥在AI的賦能下煥發(fā)勃勃生機(jī)，更好地服務(wù)于人類(lèi)健康事業(yè)。

(責(zé)任編輯：周雨同)