中医药凝聚了数千年的智慧与实践，但在现代化进程中，其复杂的作用机制、漫长的研发周期与质量标准不统一等问题长期存在。如今，人工智能（AI）技术的突破为破解这些瓶颈开辟了全新路径。灼识咨询有关数据显示，中国AI辅助中医市场规模正经历迅猛增长，预计从2023年的109亿元增至2028年的869亿元。

在此背景下，2024年提出的“数智中药”概念，正通过“组方配伍、物质基础、量时毒效、生产质控、临床应用、消费认知数智化”以及“用药精准、生产精智、疗效精确”的“六化三精”战略，重塑研发全链条。从靶点发现到配伍优化，从质量把控到工艺升级，AI正在引发一场深刻的范式变革。有学者预言，未来新药从研发到上市的时间有望大幅缩短，这不仅是一次技术更新，更是对理念、方法和产业生态的系统性重构。

AI驱动的研发范式深度变革

中药“多成分、多靶点、多通路”的特点曾长期困扰其机理研究与开发。AI通过大数据分析、机器学习和深度学习，为阐释机制、筛选成分、优化配伍提供了前所未有的强大工具，推动研发从“经验主导”迈向“数据驱动”。　　

在作用机制的系统性阐释方面，北京大学陈语谦团队构建的TCMBank数据库，收录了全球最大规模的中医药数据。网络药理学与AI的深度融合，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。其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。这种从“黑箱”到“灰箱”再到“白箱”的阐释路径，让中药科学价值获得国际认可。

在活性成分的高效筛选方面，AI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。AI通过构建“结构-活性关系”模型，能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。例如，浙江大学王毅团队的AI筛选模型优化方剂，将复方成分按结构聚类，快速定位功效组分，优化后的方剂用量降低30%~50%依然保持疗效。同时，AI在成分解析方面也取得突破，将过去需一两个月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。

在配伍规律的智能优化方面，AI通过深度学习海量古籍方剂与现代文献，能够智能识别“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，已有多家机构和企业构建了规模庞大的中医药知识图谱与大模型，比如华为与天士力共建的“数智本草大模型”、百度与成都中医药大学的“本草智库”等，这些系统不仅能复现经典智慧，还能发现新的药物组合模式，针对复杂疾病从数百种候选方案中筛选最优解，开创了“数据驱动+理论指导”的中药创新范式。

从质控到智造的全链条数智化升级

中药质量稳定性是产业生命线，也是国际化的关键挑战。AI通过精准检测、智能控制和工艺优化，正构建从原料到成品的全程质量保障体系，推动生产制造向智能化、标准化迈进。

质量控制正经历一场精准革命。在药材鉴别上，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，提取形态、颜色、纹理等特征，鉴别准确率得到显著提升，且完全不受人工主观因素影响。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深刻。

中药生产工艺复杂，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，研究者可以在虚拟空间快速模拟和优化工艺参数。有研究者构建的多目标优化模型，能同时优化十余个质量指标，突破传统方法的瓶颈。例如，王毅团队的工业大数据模型，分析工艺参数与药效、安全性关联，筛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2024年中华中医药学会十大学术进展，也获得国际学术界的关注。在产业化方面，天士力正以质量数字化为核心，通过指标、工艺、质控、装备的系统创新，构建完整技术体系，实现提质、增效、降耗。

AI的应用更显著加速了新药研发进程。在传统模式下，一款新药从实验室走到市场通常需要10年以上，且成功率很低。AI的介入有望将这一周期大幅压缩。具体而言，AI可在靶点发现阶段快速筛选最有价值的研究方向；在先导化合物优化阶段预测成药性，减少无效投入；在工艺转移阶段，建立实验室小试与工业化大生产之间的参数映射，实现快速放大；在临床试验阶段，可协助优化试验方案，提高成功率。实现全链条的智能协同，正让从分子到药物的转化速度得到质的提升。

构建协同创新的产业生态

AI驱动的中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，构建创新生态，方能充分释放技术红利。

专业大语言模型正成为赋能研发与临床的重要工具。自2023年以来，多款面向中医药领域的专业大模型相继发布。如复旦大学等联合开发的ZhongJingGPT、华东师范大学等联合开发的“数智岐黄”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、近万药材的庞大知识图谱。它们能够深度理解中医术语，进行辨证推理，生成诊疗或组方建议，为辅助研发、临床决策与专业培训提供了强大支持，形成了从高校到科技企业的产学研协同态势。　　

国家政策为中医药数智化提供了全面保障与方向指引。2024年7月，国家中医药管理局、国家数据局联合印发《关于促进数字中医药发展的若干意见》，这是中医药领域首次关于促进数字化转型发展和数据要素流通应用的政策指导性文件。文件提出用3~5年时间推动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”，并分别从中医药行业数字基础和数字化赋能中医服务能力、人才培养、科技创新、中药产业高质量发展、中医药文化传播和对外交流合作、中医药治理水平等方面提出了指导意见。同月，国家中医药管理局发布《中医药标准化行动计划（2024—2026年）》，推动中医药标准化高质量发展。

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。2024年11月，国家卫生健康委等三部门联合发布《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。

发展前景与挑战并存

当前，AI技术在中医药研发领域正从概念走向广泛实践。在临床端，已有数千家基层医疗机构部署了AI辅助诊疗系统，一些大型医疗机构将其嵌入工作流程，有效提升了处方合理率，降低了不良反应发生率。在研发端，多家企业已将AI应用于药物筛选、配伍优化与工艺改进，显著提升了效率。

然而，前行之路仍面临诸多挑战。数据标准化是主要难题之一，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。临床验证有待加强，许多AI系统尚缺乏严格的前瞻性临床试验证据，且算法的“黑箱”特性影响临床信任度。理论融合需深入，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需同步完善。

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、医协同的创新生态，不断完善法规标准、推动数据共享、加强临床验证、培育复合人才，方能让古老的中医药在AI的赋能下焕发勃勃生机，更好地服务于人类健康事业。

(责任编辑：周雨同)