作 者

醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)研究中心

01

應(yīng)用現(xiàn)狀：傳統(tǒng)升級重構(gòu)自身中藥全鏈條

研發(fā)端：AI大模型賦能中藥創(chuàng)新全鏈條

根據(jù)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》，高效節(jié)能產(chǎn)業(yè)主要包括節(jié)能裝備制造、綠色節(jié)能建筑材料制造、節(jié)能服務(wù)三大類。其中節(jié)能裝備包含高效節(jié)能通用設(shè)備、專用設(shè)備、電器機(jī)械器材、工程控制裝置；綠色建材包括保溫水泥制品、隔熱隔音材料、再生磚瓦、節(jié)能玻璃、節(jié)能門窗等產(chǎn)品；節(jié)能服務(wù)包括節(jié)能技術(shù)研發(fā)、節(jié)能咨詢診斷、節(jié)能工程施工及合同能源管理。

生產(chǎn)端：智能化質(zhì)控驅(qū)動效率與質(zhì)量雙提升

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)通過AI算法、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與云平臺的深度聯(lián)動，實現(xiàn)了對生產(chǎn)全流程的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集與實時動態(tài)監(jiān)控。從原料投料、工藝參數(shù)控制到成品質(zhì)量檢測，智能系統(tǒng)可自動分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少人為誤差，并提前預(yù)警潛在風(fēng)險。這一變革不僅顯著降低了原料損耗與能源消耗，使生產(chǎn)成本得到有效控制，更通過全環(huán)節(jié)質(zhì)量追溯確保了產(chǎn)品穩(wěn)定性和合規(guī)性，為中藥規(guī)�；�(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)提供了技術(shù)支撐。

追溯端：區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建全鏈安全屏障

在追溯環(huán)節(jié)，為滿足國際市場對中藥安全性的嚴(yán)苛要求，行業(yè)正加速構(gòu)建“區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)”追溯體系。行業(yè)通過“一物一碼”技術(shù)，每一味中藥從種植、加工到流通的全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)均被實時上傳至區(qū)塊鏈平臺，確保信息不可篡改、全程可追溯。這一體系不僅提升了消費者對中藥質(zhì)量的信任度，更通過全鏈條數(shù)據(jù)沉淀，為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定提供了實證依據(jù)。通過分析種植環(huán)境數(shù)據(jù)，可優(yōu)化產(chǎn)地選擇與栽培技術(shù)；通過追蹤加工工藝參數(shù)，可推動生產(chǎn)工藝的標(biāo)準(zhǔn)化。未來，這一模式有望成為中藥突破國際壁壘、參與全球競爭的核心優(yōu)勢。

01

應(yīng)用現(xiàn)狀：新興投入尋求差異發(fā)展

特殊領(lǐng)域：以智探藥破新局

在特殊疾病上，中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深入挖掘潛在價值。針對糖尿病、腫瘤等復(fù)雜病種，行業(yè)聚焦毒效關(guān)系解析，利用算法模型對民族藥成分進(jìn)行高通量篩選與作用機(jī)制預(yù)測，構(gòu)建起覆蓋藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究到輔助治療的全流程AI平臺。這一模式不僅突破了傳統(tǒng)研發(fā)依賴經(jīng)驗試錯的局限，更通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策，顯著縮短了新藥研發(fā)周期。在腫瘤輔助治療中，AI平臺可快速匹配患者個體特征與藥物活性成分，為個性化方案制定提供科學(xué)依據(jù)，推動民族藥從經(jīng)驗醫(yī)學(xué)向精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)型。

行業(yè)融合：“中醫(yī)+”生態(tài)體系重構(gòu)服務(wù)模式

在行業(yè)融合上，中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)正與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、保險等行業(yè)深度融合，構(gòu)建“中醫(yī)+”生態(tài)閉環(huán)。產(chǎn)業(yè)通過開發(fā)中醫(yī)AI助手、數(shù)字藥房、線上問診平臺等輕量化數(shù)字工具，行業(yè)實現(xiàn)了診療服務(wù)的全流程數(shù)字化：患者輸入癥狀或上傳舌象、脈象圖片后，系統(tǒng)可聯(lián)動專家遠(yuǎn)程會診與AI大模型輔助分析，快速生成個性化處方，并依托數(shù)字藥房完成藥品配送。這一模式不僅打破了地域限制，使優(yōu)質(zhì)中醫(yī)資源下沉至基層，更通過智能分診與診療路徑優(yōu)化，將平均診療時間大幅壓縮。同時，與保險行業(yè)的合作進(jìn)一步推動了中醫(yī)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化，基于AI診療數(shù)據(jù)設(shè)計個性化健康管理方案，為商業(yè)保險產(chǎn)品創(chuàng)新提供支撐，助力中醫(yī)藥服務(wù)向預(yù)防、康復(fù)領(lǐng)域延伸。2020-2024年期間，中國中醫(yī)藥融合領(lǐng)域投融資數(shù)量不斷增加，“中醫(yī)+”生態(tài)正不斷豐富完善。

圖1：2020-2024年中醫(yī)藥融合領(lǐng)域投融資數(shù)量

02

困局：數(shù)智化進(jìn)程仍存在關(guān)鍵制約

數(shù)據(jù)孤島與質(zhì)量瓶頸制約AI模型訓(xùn)練

一方面，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)分散與標(biāo)準(zhǔn)缺失，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)廣泛分布于醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所和企業(yè)，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理標(biāo)準(zhǔn)。此外，中藥命名古今差異大（如“山藥”在古籍中有“薯蕷”“土薯”等別稱），導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合困難。另一方面，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高昂，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)標(biāo)注高度依賴領(lǐng)域?qū)＜�，但專家資源有限且標(biāo)注效率低下。且臨床數(shù)據(jù)完整性不足，不同機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)不一，數(shù)據(jù)共享機(jī)制尚未建立。

AI算法與中醫(yī)藥理論存在“文化隔閡”

中醫(yī)藥核心理論（如“氣”“陰陽”“經(jīng)絡(luò)”）具有抽象性和整體性，缺乏現(xiàn)代科學(xué)量化指標(biāo)�，F(xiàn)有AI算法多基于西方醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化體系開發(fā)，難以模擬中醫(yī)藥辨證論治的復(fù)雜性。例如，中醫(yī)強(qiáng)調(diào)“辨證施治”，同一病癥因患者體質(zhì)、病程階段不同需采用差異化方案，而當(dāng)前算法往往難以精準(zhǔn)捕捉這種動態(tài)變化的個體差異。此外，中醫(yī)診療中70%的信息為非文本數(shù)據(jù)（如舌象、脈象），但現(xiàn)有AI技術(shù)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理能力不足。

中醫(yī)藥與信息技術(shù)復(fù)合型人才斷層

現(xiàn)有教育體系下，中醫(yī)藥人才培養(yǎng)與信息技術(shù)人才培養(yǎng)相對割裂，知識體系融合不足。中醫(yī)藥工作者往往對新技術(shù)理解不深、應(yīng)用能力不足，而信息技術(shù)人才則對中醫(yī)藥的深厚內(nèi)涵和復(fù)雜語境缺乏深刻認(rèn)知，導(dǎo)致協(xié)同創(chuàng)新困難。數(shù)智中醫(yī)藥發(fā)展需要既懂中醫(yī)理論又掌握AI技術(shù)的復(fù)合型人才，但當(dāng)前這類人才嚴(yán)重短缺。此外，底層數(shù)據(jù)庫建設(shè)和人才培養(yǎng)是中醫(yī)藥數(shù)智化的兩大核心難點，亟需構(gòu)建教育、科技、人才一體化的培養(yǎng)體系。

標(biāo)準(zhǔn)缺失與倫理監(jiān)管挑戰(zhàn)構(gòu)成“隱形門檻”

一是標(biāo)準(zhǔn)化體系不完善，中醫(yī)藥術(shù)語、診斷標(biāo)準(zhǔn)、療效評價體系尚未形成廣泛接受的國際標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集、存儲和處理口徑不一。二是倫理風(fēng)險與責(zé)任界定模糊，中醫(yī)藥數(shù)據(jù)包含大量患者隱私和傳統(tǒng)知識，其采集、存儲和共享過程中存在泄露風(fēng)險。但中國目前缺乏專門的醫(yī)療數(shù)據(jù)權(quán)立法，對數(shù)據(jù)權(quán)屬、授權(quán)程序等核心問題界定不清。此外，當(dāng)AI診療出現(xiàn)失誤時，責(zé)任應(yīng)歸于開發(fā)者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)還是操作人員，現(xiàn)行法律尚未給出明確答案。三是，監(jiān)管框架滯后，現(xiàn)有的藥品、醫(yī)療器械監(jiān)管框架難以完全適應(yīng)數(shù)智驅(qū)動的中醫(yī)藥新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)。

03

破局：打破困局，推動AI技術(shù)規(guī)�；瘧�(yīng)用

構(gòu)建統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與多模態(tài)融合體系

一是建議完善國家級中醫(yī)藥數(shù)據(jù)平臺，由政府牽頭，聯(lián)合醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所和企業(yè)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集、存儲和共享標(biāo)準(zhǔn)，針對中醫(yī)電子病歷，明確舌象、脈象等非文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化格式。二是建議推廣多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，結(jié)合圖像識別、語音識別和自然語言處理技術(shù)，全面保留中醫(yī)特色信息。三是建議建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)注體系，組織中醫(yī)專家和數(shù)據(jù)標(biāo)注人員制定嚴(yán)格規(guī)范，減少標(biāo)注差異。

開發(fā)文化適配模型與小樣本學(xué)習(xí)算法

首先，建議研發(fā)升級中醫(yī)藥文化適配的AI模型，開發(fā)融合中醫(yī)理論的新型算法，將“五行學(xué)說”“陰陽學(xué)說”等與AI的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合。其次，建議針對中醫(yī)藥高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限的問題，開發(fā)適用于小樣本的AI算法。利用遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，將已知病癥的數(shù)據(jù)遷移到新病癥的預(yù)測中，降低對大規(guī)模數(shù)據(jù)的依賴。再次，建議運用自然語言處理技術(shù)，整合古籍文獻(xiàn)、臨床案例和科學(xué)實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建跨時代、跨學(xué)派的中醫(yī)藥智慧知識庫。

創(chuàng)新教育模式與專項人才計劃

一方面，建議推動交叉學(xué)科教育。鼓勵中醫(yī)藥大學(xué)與綜合性大學(xué)聯(lián)合辦學(xué)，設(shè)立“中醫(yī)藥人工智能”專業(yè)，培養(yǎng)既懂中醫(yī)理論又掌握信息科技的復(fù)合型人才。另一方面，建議實施中醫(yī)藥數(shù)智化人才專項計劃。引進(jìn)和培育具有交叉學(xué)科背景的領(lǐng)軍人才，建立適用于交叉學(xué)科研究的職稱評定和成果評價機(jī)制，為中醫(yī)藥與數(shù)智技術(shù)人才提供協(xié)同攻關(guān)的實踐平臺。

完善法規(guī)體系與敏捷監(jiān)管機(jī)制

建議由政府牽頭，制定中醫(yī)藥數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)共享與安全標(biāo)準(zhǔn)，明確中醫(yī)健康數(shù)據(jù)在采集、存儲和使用過程中的隱私保護(hù)要求。針對人工智能輔助診斷設(shè)備，制定臨床有效性驗證、算法可靠性評估等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范設(shè)備上市流程。針對數(shù)智驅(qū)動的中醫(yī)藥新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)，建立動態(tài)監(jiān)管機(jī)制，通過實時監(jiān)測調(diào)整監(jiān)管策略。

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