AI打破千年经验黑箱，重塑中医诊疗与中药新药研发

（来源：新康界）

转自：新康界

当人工智能开始介入中医的望闻问切，当大模型能够梳理千年药方的经验脉络，一个长期悬而未决的命题正在被重新激活：传统的中医药，能否借力现代科技，在守正与创新之间找到新的平衡点？

2024年，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》；2026年工业和信息化部等8部门出台《中医药工业高质量发展实施方案（2026-2030）》，政策层面持续释放的信号表明，中医药产业的现代化已从“要不要做”进入“如何系统推进”的关键阶段。而在实践层面，AI与大数据正以前所未有的速度渗透进中医诊疗与中药研发的全链条，带来诊疗模式、生产关系与创新研发路径的深刻重构。

但这种变化并非单向的技术替代。在中医药领域的核心地带，AI能做什么、不能做什么，边界正在被清晰界定。围绕这一命题，近日，由小鹿中医主办的金扁鹊中医新质生产力论坛暨2026金扁鹊中医百强榜发布会在北京举行，来自临床、科研与平台的多方实践，正在拼凑出一幅“守正创新”的完整图景。

AI放大“人”的经验，而非替代

从实际应用来看，AI对中医的渗透已从表层的信息咨询，进入诊疗流程与医患关系的深层重构。

过去一年，患者就医行为发生了根本性转变——在接触医生前，许多人已在AI平台上完成多轮健康咨询，甚至带着初步判断走进诊室。这一变化倒逼医生角色从“坐堂应诊”向“主动参与”延伸。但技术并未削弱中医的核心价值。首都国医名师陶广正指出，无论时代如何变化，辨证论治与整体观念不可动摇，望闻问切四诊合参的原则不能放弃。但他同时坦言，AI拉近了医患距离，“通过视频可见面色、可闻声音，只差脉象”，在多数情况下可辅助诊疗。

这种“守正创新”的张力，在青年医生群体中体现得更为具象。北京中医药大学博士张耀夫分享了一个细节：借助数字工具，过去需四到五个学期、翻阅十几本古籍才能掌握的便秘二十余种方证，如今可通过大模型高效梳理。但他同时警示，AI无法解决中医信息背后的“不确定性”——同一症状在不同患者身上可能对应完全相左的病机，最终仍需医生基于经典与临床经验做出判断。

这正是AI赋能中医的边界所在：它放大了医生的学习效率与服务能力，但并未动摇诊疗决策的底层逻辑。

与此同时，伴随生产力工具升级，中医领域的生产关系也在发生结构性调整。中华中医药学会中医医馆共同体副主席翟煦提出，医生、患者、医院三方角色均在延展：医生从单纯诊疗者变为健康管理者与科普传播者；患者从被动就医者转向主动参与的健康管理者；医院从有形空间延伸为承载数据与服务的互联网平台。

这种价值共创的格局，在优质中医资源的流动中得到了实证。数据显示，基层及非三甲体系医生占比由18%提升至26%，2026金扁鹊榜单新增“基层好中医”分类，27位来自社区卫生服务中心、乡镇卫生院及中医诊所的一线医生入选。异地患者占比由43%提升至46%，最长随访周期超过10年——这些数据共同指向一个趋势：患者正以能力为导向选择医生，医患关系从单次诊疗向长期健康管理转变。

阿里健康副总裁、小鹿中医CEO陈志宇精准指出了这一变化的背后逻辑：在医患关系中，最核心的始终是信任。AI技术本身是中性的，无论患者还是医生，善用技术的一方，才能从中获益。与此相应，在信息日益泛滥的当下，患者真正稀缺的已不再是信息，而是可靠的判断依据。“金扁鹊榜单”设立的初衷之一，正是希望通过真实诊疗数据、患者口碑反馈与专家评议相结合，构建一个透明、可信的筛选机制。

从经验驱动转向数据协同的中药研发

如果将目光从临床诊疗投向中药新药研发，AI带来的变革逻辑同样清晰，但路径更为复杂。

长期以来，中药新药研发面临两大瓶颈：一是中药多靶点、多成分的作用机制难以用传统现代药理学模型完整阐释；二是临床经验与基础研究之间存在转化断层，大量名老中医的“效方”停留在个体经验层面，难以系统化、标准化。

AI正在尝试打破这一困局，其核心逻辑在于创新性配置包含中医药海量数据的新型生产要素，结合云计算、大模型等新型技术手段，对中药复方“成分-靶点-通路-疗效”关系的快速建模与预测，实现“组方配伍、物质基础、量时毒效、生产质控、临床应用、消费认知”六个方面，达到远超人脑的处理能力与数智化程度。

更值得关注的是，AI正推动中药临床用药更精准化多方向演进。翟煦指出，互联网医院平台集聚数万医生经验，和大数据资源，可挖掘出院内制剂、协定方、经验方等难以系统归纳的“方-证-效”规律。这种基于真实世界数据的方剂挖掘，是医院角色和功能的外延，也能为中药新药研发提供更重要依据。

无论是临床诊疗的智能化，还是中药研发的数据化，背后都指向同一个命题——数据基础设施的完善。

从实践来看，过去十年积累的十余万医生、上千万诊疗记录，正在被系统化沉淀，成为可供大模型训练与应用的数据资产。与此同时，个人健康档案体系正在构建，将体检数据、家族病史、日常行为记录与诊疗信息打通，为慢病管理与新药研发提供连续、多维的数据支撑。

更重要的是，中国医药健康发展促进（专家）委员会主任委员孙跃武指出，打造中医药领域的新质生产力需要在农业、工业、服务业的全产业链升级：在上游，生态种植、智慧农业、GAP基地建设，保障药材道地合规；在中游，智能工厂、无人化生产、中药创新药与配方颗粒等新剂型研发，提升效率与标准；在下游，互联网中医、健康管理（治未病）、优势病种开发等，在坚守“望闻问切”精髓的同时，实现服务模式创新。

这一体系的构建，恰与政策方向同频共振。《中医药工业高质量发展实施方案（2026-2030）》明确提出，推动中医药工业全产业链协同，强调数据要素在研发、生产、流通环节的价值释放。

在中药研发场景中，AI在其中扮演的，不仅是分析工具，更是连接经验、数据和机制的桥梁。这意味着从药材种植溯源、饮片炮制工艺，到临床疗效评价、上市后安全性监测，全链条的数据贯通将成为可能。

当下，AI与中医药的融合已走过概念验证阶段，进入系统性落地与价值验证的关键期。多方实践形成清晰共识：技术可以重构诊疗模式、优化生产关系、加速新药研发，这意味着AI不是捷径，而是放大真实疗效的路径。

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