中医中药材在人工智能加持下的发展现状

 前言

人工智能特指一类通过仿生学、神经学、统计学等原理模仿人类感知及行动的行为体，人工智能从20世纪70年代初开始应用于医学领域，用于辅助临床诊断及规划治疗方案。近年来，由于并行计算软硬件的革命性进步及大数据时代的到来，医学人工智能迎来了飞速发展，中医与人工智能的结合也迎来了新的契机。知识发现是一种广义的“数据挖掘”说法，指从大量结构化或非结构化数据中提取出有实用价值模式的非平凡过程。相较于一般的统计学分析，知识发现具备一定智能性和自主行为能力。机器学习是一类算法的总称，目的是通过先验知识形成训练集进行学习，具有预测相同类型数据的能力。并且，当训练集数据量增加，机器学习可自适性提高预测准确性，而不仅仅是依赖于固定的方程模型。目前可应用的技术包括：自然语言处理技术被运用于古籍及医案的数据挖掘当中，计算机视觉技术被运用于舌诊等领域，小样本机器学习被运用在辨证论治等领域，无监督聚类算法被运用在药理分析等领域。

 

中医药学是中华民族数千年的智慧，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，推动中医药全产业链从“经验主导”迈向“数智化创新”的新阶段。

 

研究发现，智能中医关键词聚类主要围绕“人工神经网络”“人工智能”“数据挖掘”“深度学习”和“机器人”等五大聚类。在智能中医应用领域，“人工神经网络”与“模式识别”等为初期应用的常用方法，“深度学习”“机器学习”“卷积神经网络”“网络药理学”“自然语言处理”和“大数据”等为目前热点方法。此外，从智能中医药研究内容来看，早期多涉及对“中药的质量”“中药成分”及“专家系统”等研究，而“名老中医经验”“中医诊断” “用药规律”“健康管理”与“中医诊疗设备”等中医临床智能诊疗相关研究逐渐成为目前的研究热点。

 

人工智能在中医药中的运用

 

中药成分与新药研发：  

中药分为四气五味、升降浮沉和归经。四气即寒、热、温、凉四种不同药性，又称为四性，是由于药物作用于人体产生的不同反应和疗效归纳总结而来。五味即辛、甘、酸、苦、咸五种药味，既源于中药本身的味道，也与中药本身作用有关。升降浮沉是与疾病的相对趋向性而言，与中医基础理论有关。归经则是指中药对于作用部位有选择作用，以脏腑经络为基础，以药物疗效为依据。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、配伍优化提供了强大工具，推动中药研发从“经验主导”转向“数据驱动”。

 

作用机制系统性阐释方面：

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，还能模拟中西药相互作用,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。

 

活性成分的高效筛选： 

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。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。

 

配伍规律智能优化方面：

根据中国古代哲学和长期经验，各类的中药进行配伍联合使用，符合“君臣佐使”规律，增强疗效、减少毒副作用、兼顾次症，被称为方剂。方剂作为中医疗法的重要组成部分，在中医现代化领域占据重要部分。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。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。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。

 

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。

 

生产工艺方面：

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。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。

 

当前中医药领域的AI 模型

 

2026 年，中医 AI 模型迎来技术迭代、场景落地、生态扩容的一年。从高校科研机构的开源模型，到医院、企业的商用系统，再到多模态、具身智能的创新应用，中医 AI 正从 “辅助工具” 走向 “临床标配”，深度重构辨证、诊疗、教学、研发全链条。目前市面上有天医大模型、数智岐黄、CMLM、华佗GPT、砭石大模型、广医岐智 、众星长白岐黄、星火中医大模型、问止中医大脑等模型。同时2026 年，中医 AI 模型已从概念验证走向规模化落地，从单一问诊走向全链路数智化。在常州市中医医院，中医数字人“Dr.孟”的出现，为百年孟河医派的传承打开了数字时代的新窗口。在江苏省中医院的门诊大厅，免费的AI体质辨识机器，“机器望闻问切”成了医院里的新风景。徐州市中西医结合医院则是当地首家引入AI中医辅诊智能体的医疗机构。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。

 

结语

虽然人工智能与中医药的结合已发展的有一定规模，然而，这条路仍然面临诸多挑战。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与中医药的融合，已开启传统医学现代化转型的崭新篇章。一个时代有一个时代的特征，虽然中医药从一开始就是在没有现代工具的基础上发展起来的，而且也一直没有使用现代工具，甚至还有些排斥现代工具。毕竟现代工具是仪器展现的结果，这些结果是在算法和材料的基础上得出来，不一定能真实反映真正的病情。但时代的发展，一定是有其道理的，如果AI和中医药的结合真的通过实践证明了其价值，那对人类就是好事。如果其不具有价值，结果当然也是会被时代淘汰的。