Chin Med：多模态数据驱动下人工智能在中医药研发、质控与临床应用中的系统综述
2026-01-31 清泉心田 MedSci原创 发表于上海
人工智能与多模态数据的深度融合，正引领中医药走向一条数据驱动、机制明晰、标准规范、个性精准的现代化发展之路。
中医药作为中华文明的瑰宝，凝聚了数千年的临床智慧与哲学思想，在复杂疾病治疗中展现出独特优势。然而，其海量的医学文本、临床经验与多维度数据长期面临标准化不足、结构松散、质控困难等挑战，严重制约了其现代转化与国际化进程。近年来，人工智能技术的迅猛发展为中医药的现代化注入了革命性动力。机器学习、深度学习、知识图谱与大语言模型等技术的引入，不仅加速了中医药数据的结构化与知识化，更在靶点发现、处方推荐、质控优化及智能诊疗等领域展现出巨大潜力，推动中医药从经验医学向数据驱动、精准化的现代医学范式转变。 中医药现代化离不开高质量、多尺度的数据基础。当前，已涌现出如ETCM 2.0、TCMSP、TCMSSD等一批系统化数据库，它们整合了处方、草药、成分、靶点、疾病与证候等多维信息，并通过标准化流程确保数据的可靠性与一致性。这些数据库不仅连接了传统药方与现代医学概念，更为后续的AI算法分析提供了结构化输入。例如，SymMap聚焦症状映射，TCMIO专注于免疫肿瘤机制，而TCM-Mesh等平台更内置了自动化网络药理学分析工具，支持机制阐释、成分筛选与可视化研究。与此同时，组学数据库如MPOD、ITCM等进
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