當前，AI(Artificial Intelligence，人工智能)浪潮方興未艾，席卷全球。

　　2024年8月，國家中醫藥管理局、國家數據局印發了《關于促進數字中醫藥發展的若干意見》，提出AI要全面融入中醫藥全鏈條，打造“數智中醫藥”體系。2025年4月，工業和信息化部等七部門印發的《醫藥工業數智化轉型實施方案(2025—2030年)》將中醫藥列為重點領域，系統梳理數智化轉型場景清單。最近，中國中醫科學院發布中醫藥大模型評測標準，首次構建了中醫藥領域大模型量化評估體系。這些相關政策的出臺對促進數智中醫藥建設，推動中醫藥高質量發展具有重要意義。

　　中醫藥是中華民族的瑰寶，承載著數千年的文化積淀和醫學智慧，其療效毋庸置疑。AI技術能夠對海量中醫藥數據進行分析與挖掘，發現其中潛藏的規律，解密中醫藥診療疾病的機理，使中醫診療更加精準、科學。同時，還能將浩如煙海的中醫古籍進行數字化、智能化處理，極大方便中醫從業者的學習與研究，助力中醫知識傳承。以Deepseek為代表的深度推理AI模型，為中醫藥的發展提供了廣闊的空間。AI與中醫藥的深度融合正在從多個維度推動這門傳統醫學向現代化、智能化方向轉型。

　　一、智能中醫診斷

　　AI望診。利用高精度攝像頭采集，AI算法分析舌象(舌苔顏色、形態等)、面色、體態等生物特征數據，輔助醫生進行客觀化、定量化診斷。例如，舌診儀、面診系統。

　　AI聞診。采用麥克風采集咳嗽、呼吸等聲波信號，利用AI算法提取并分析聲音時域/頻域特征，能夠診斷相關疾病。谷歌公司已研發有分析咳嗽的系統。

　　AI問診。NLP(Natural Language Processing,自然語言處理)技術可以輔助分析患者描述的癥狀(語音或文本)，提取關鍵信息，結合AI算法可進行智能問診交互。

　　AI切診。通過高精度傳感器采集脈搏波信號，利用深度學習模型分析脈象特征(浮、沉、遲、數、滑等)，輔助脈象判讀標準化。例如，脈診儀。

　　真實世界研究。AI能夠對大規模電子病歷、健康檔案等真實世界數據進行高效的挖掘與分析，有助于總結臨床經驗，發現中醫干預措施與臨床結論之間的潛在關聯，為中醫藥療效提供更豐富的現實證據。例如，驗證中醫理論(如“五臟相關”學說)的科學性。

　　二、革新中藥研究與新藥開發范式

　　活性成分篩選。利用AI算法分析海量文獻、古籍(如《本草綱目》、《傷寒論》中的方劑)、化學數據庫和生物活性數據，快速預測中藥材或復方中潛在的活性成分及其作用靶點，加速復方藥效機制解析，為中藥新藥研發提供線索，為現代化解讀藥性理論開辟新路徑，大幅縮短研發周期和降低成本。

　　作用機制解析。通過復雜網絡分析、多組學整合分析(基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組等)，模擬中藥“多成分-多靶點-多通路”的整體作用機制，揭示其治療疾病的科學內涵。

　　新方劑設計/老方優化。AI可挖掘經典方劑的配伍規律(君臣佐使)，結合現代疾病靶點和病理知識，輔助設計新方劑或優化現有方劑(如調整劑量、替換藥材)，提高療效或降低副作用。

　　藥物重定位。分析已知中藥的藥理作用和現代疾病的分子特征，發現現有中藥治療新適應癥(新疾病)的潛力。

　　藥物毒性評估。利用AI模型預測中藥潛在副作用，提高用藥安全性。

　　藥材智能鑒別與分級。利用計算機視覺和近紅外光譜、高光譜成像等技術，結合AI算法，快速、準確地鑒別藥材真偽、產地、年份，進行自動化分級，減少人工誤差。

　　三、重塑中醫藥健康管理與服務模式

　　智能健康管理。AI結合可穿戴設備監測用戶健康數據，可提供更精準的個體化“辨證論治”、養生保健建議、疾病風險預警和健康干預方案(如推薦食療)。

　　智能問答與科普。基于NLP技術的聊天機器人可以為公眾提供中醫藥知識問答、用藥咨詢、就診指南等基礎服務，提升中醫藥服務的可及性和科普效率。

　　互聯網醫院賦能。作為遠程中醫診療的重要支撐，提供智能分診、預問診、輔助診斷和處方建議等功能，優化線上服務流程。

　　基層醫療能力提升。智能診療設備(如四診儀)在基層醫療機構普及，推動中醫藥服務下沉至社區，提升基層服務能力。

　　四、助推中醫藥活態傳承

　　古籍數字化。運用OCR(Optical Character Recognition，光學字符識別)和NLP技術解析晦澀古籍(如《黃帝內經》《傷寒雜病論》)，提取證候、方劑等關聯關系，構建結構化知識庫，便于檢索、研究和知識發現，促進經驗傳承。

　　知識圖譜構建。利用AI算法將中醫經典理論、方劑、藥材、病癥等知識構建成知識圖譜，便于知識的整合、管理和查詢，為中醫學習者和從業者提供全面、系統的知識服務，促進中醫知識的傳承和傳播。

　　名醫數字人。利用NLP和AI技術，系統化整理、分析和學習名老中醫的診療邏輯、用藥規律、臨證醫案，形成可復用的數字化知識庫，建立可傳承的決策模型，構建智能輔助系統，模擬名醫的診療思維，輔助年輕醫生學習和實踐，縮短年輕醫生學習曲線。

　　跨語言傳播。AI翻譯技術有助于打破語言壁壘，促進中醫藥經典文獻、研究成果的國際傳播和交流。

　　AI為中醫藥的發展開辟了新路徑，但還需提升算法可解釋性，加強復合型人才培養，建立AI診療責任認定機制與倫理審查標準、中醫藥數據分類分級保護制度，明確流轉過程中的安全責任邊界，確保數據安全與患者權益。

　　AI并非取代中醫，而是輔助工具，其核心是“醫者”的智慧。AI通過技術賦能，推動中醫藥從經驗醫學向“數據驅動+經驗傳承”雙輪驅動轉型，推動中醫藥的標準化、個性化和循證化，從而加速中醫藥現代化、科學化與全球化進程。因此，中醫藥必須積極擁抱AI，主動適應并利用其推動產業和社會變革，釋放中醫藥智慧醫療的潛力，推動這一古老醫學體系在新時代煥發更強大的生命力，為人類健康福祉做出更大貢獻。