先进制造2025｜中医药数智化——中医药行业迈向高质量发展的必由之路（先进制造视野第9期第2篇）

作 者

医药健康产业研究中心

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应用现状：传统升级重构自身中药全链条

研发端：AI大模型赋能中药创新全链条

根据《战略性新兴产业分类（2018）》，高效节能产业主要包括节能装备制造、绿色节能建筑材料制造、节能服务三大类。其中节能装备包含高效节能通用设备、专用设备、电器机械器材、工程控制装置；绿色建材包括保温水泥制品、隔热隔音材料、再生砖瓦、节能玻璃、节能门窗等产品；节能服务包括节能技术研发、节能咨询诊断、节能工程施工及合同能源管理。

生产端：智能化质控驱动效率与质量双提升

在生产环节，中医药产业生产通过AI算法、工业物联网与云平台的深度联动，实现了对生产全流程的精准数据采集与实时动态监控。从原料投料、工艺参数控制到成品质量检测，智能系统可自动分析生产数据，优化生产流程，减少人为误差，并提前预警潜在风险。这一变革不仅显著降低了原料损耗与能源消耗，使生产成本得到有效控制，更通过全环节质量追溯确保了产品稳定性和合规性，为中药规模化、标准化生产提供了技术支撑。

追溯端：区块链+物联网构建全链安全屏障

在追溯环节，为满足国际市场对中药安全性的严苛要求，行业正加速构建“区块链+物联网”追溯体系。行业通过“一物一码”技术，每一味中药从种植、加工到流通的全环节数据均被实时上传至区块链平台，确保信息不可篡改、全程可追溯。这一体系不仅提升了消费者对中药质量的信任度，更通过全链条数据沉淀，为行业标准的制定提供了实证依据。通过分析种植环境数据，可优化产地选择与栽培技术；通过追踪加工工艺参数，可推动生产工艺的标准化。未来，这一模式有望成为中药突破国际壁垒、参与全球竞争的核心优势。

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应用现状：新兴投入寻求差异发展

特殊领域：以智探药破新局

在特殊疾病上，中医药产业正通过机器学习技术深入挖掘潜在价值。针对糖尿病、肿瘤等复杂病种，行业聚焦毒效关系解析，利用算法模型对民族药成分进行高通量筛选与作用机制预测，构建起覆盖药物发现、临床前研究到辅助治疗的全流程AI平台。这一模式不仅突破了传统研发依赖经验试错的局限，更通过数据驱动的智能决策，显著缩短了新药研发周期。在肿瘤辅助治疗中，AI平台可快速匹配患者个体特征与药物活性成分，为个性化方案制定提供科学依据，推动民族药从经验医学向精准医学转型。

行业融合：“中医+”生态体系重构服务模式

在行业融合上，中医药产业正与互联网医疗、保险等行业深度融合，构建“中医+”生态闭环。产业通过开发中医AI助手、数字药房、线上问诊平台等轻量化数字工具，行业实现了诊疗服务的全流程数字化：患者输入症状或上传舌象、脉象图片后，系统可联动专家远程会诊与AI大模型辅助分析，快速生成个性化处方，并依托数字药房完成药品配送。这一模式不仅打破了地域限制，使优质中医资源下沉至基层，更通过智能分诊与诊疗路径优化，将平均诊疗时间大幅压缩。同时，与保险行业的合作进一步推动了中医服务标准化，基于AI诊疗数据设计个性化健康管理方案，为商业保险产品创新提供支撑，助力中医药服务向预防、康复领域延伸。2020-2024年期间，中国中医药融合领域投融资数量不断增加，“中医+”生态正不断丰富完善。

图1：2020-2024年中医药融合领域投融资数量

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困局：数智化进程仍存在关键制约

数据孤岛与质量瓶颈制约AI模型训练

一方面，中医药数据分散与标准缺失，中医药数据广泛分布于医疗机构、科研院所和企业，缺乏统一的数据采集、存储和处理标准。此外，中药命名古今差异大（如“山药”在古籍中有“薯蓣”“土薯”等别称），导致数据整合困难。另一方面，中医药数据标注成本高昂，中医药数据标注高度依赖领域专家，但专家资源有限且标注效率低下。且临床数据完整性不足，不同机构的数据采集标准不一，数据共享机制尚未建立。

AI算法与中医药理论存在“文化隔阂”

中医药核心理论（如“气”“阴阳”“经络”）具有抽象性和整体性，缺乏现代科学量化指标。现有AI算法多基于西方医学标准化体系开发，难以模拟中医药辨证论治的复杂性。例如，中医强调“辨证施治”，同一病症因患者体质、病程阶段不同需采用差异化方案，而当前算法往往难以精准捕捉这种动态变化的个体差异。此外，中医诊疗中70%的信息为非文本数据（如舌象、脉象），但现有AI技术对多模态数据的处理能力不足。

中医药与信息技术复合型人才断层

现有教育体系下，中医药人才培养与信息技术人才培养相对割裂，知识体系融合不足。中医药工作者往往对新技术理解不深、应用能力不足，而信息技术人才则对中医药的深厚内涵和复杂语境缺乏深刻认知，导致协同创新困难。数智中医药发展需要既懂中医理论又掌握AI技术的复合型人才，但当前这类人才严重短缺。此外，底层数据库建设和人才培养是中医药数智化的两大核心难点，亟需构建教育、科技、人才一体化的培养体系。

标准缺失与伦理监管挑战构成“隐形门槛”

一是标准化体系不完善，中医药术语、诊断标准、疗效评价体系尚未形成广泛接受的国际标准，导致数据采集、存储和处理口径不一。二是伦理风险与责任界定模糊，中医药数据包含大量患者隐私和传统知识，其采集、存储和共享过程中存在泄露风险。但中国目前缺乏专门的医疗数据权立法，对数据权属、授权程序等核心问题界定不清。此外，当AI诊疗出现失误时，责任应归于开发者、医疗机构还是操作人员，现行法律尚未给出明确答案。三是，监管框架滞后，现有的药品、医疗器械监管框架难以完全适应数智驱动的中医药新产品、新服务、新业态。

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破局：打破困局，推动AI技术规模化应用

构建统一标准与多模态融合体系

一是建议完善国家级中医药数据平台，由政府牵头，联合医疗机构、科研院所和企业，统一数据采集、存储和共享标准，针对中医电子病历，明确舌象、脉象等非文本数据的结构化格式。二是建议推广多模态数据融合技术，结合图像识别、语音识别和自然语言处理技术，全面保留中医特色信息。三是建议建立标准化数据标注体系，组织中医专家和数据标注人员制定严格规范，减少标注差异。

开发文化适配模型与小样本学习算法

首先，建议研发升级中医药文化适配的AI模型，开发融合中医理论的新型算法，将“五行学说”“阴阳学说”等与AI的关系网络模型结合。其次，建议针对中医药高质量数据有限的问题，开发适用于小样本的AI算法。利用迁移学习等技术，将已知病症的数据迁移到新病症的预测中，降低对大规模数据的依赖。再次，建议运用自然语言处理技术，整合古籍文献、临床案例和科学实验数据，构建跨时代、跨学派的中医药智慧知识库。

创新教育模式与专项人才计划

一方面，建议推动交叉学科教育。鼓励中医药大学与综合性大学联合办学，设立“中医药人工智能”专业，培养既懂中医理论又掌握信息科技的复合型人才。另一方面，建议实施中医药数智化人才专项计划。引进和培育具有交叉学科背景的领军人才，建立适用于交叉学科研究的职称评定和成果评价机制，为中医药与数智技术人才提供协同攻关的实践平台。

完善法规体系与敏捷监管机制

建议由政府牵头，制定中医药数据元标准、数据质量评价标准以及数据共享与安全标准，明确中医健康数据在采集、存储和使用过程中的隐私保护要求。针对人工智能辅助诊断设备，制定临床有效性验证、算法可靠性评估等行业标准，规范设备上市流程。针对数智驱动的中医药新产品、新服务、新业态，建立动态监管机制，通过实时监测调整监管策略。

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