《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Artificial intelligence in Traditional Chinese Medicine herbs: a survey
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为解决中医药复杂机制理解不足的问题，研究人员聚焦于人工智能在中医药领域的发展历程。本研究系统综述了AI技术（从专家系统、机器学习、深度学习到大型语言模型）如何赋能中药知识提取、处方推荐、化合物发现与机制探索，旨在桥接传统经验与科学严谨性。研究结果表明，AI与中药的结合不仅能有效保存传统知识，更可加速个性化与整合医学的创新。
传统中医药是中华文明的瑰宝，其核心组成部分——草药——在疾病预防和治疗中扮演着至关重要的角色。然而，中药背后“君臣佐使”的配伍奥秘及其如何在人体内发挥多靶点、多通路的整体调节作用，至今仍像一个充满迷雾的迷宫，其复杂机制很大程度上仍未被现代科学完全阐明。面对这一挑战，一个强有力的盟友——人工智能（AI）正携带着其强大的数据处理和模式识别能力，以前所未有的方式叩响中医药现代化研究的大门。
为了系统梳理AI技术如何助力破解中药密码，《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》期刊上的这篇综述文章应运而生。它不仅仅是一份技术应用的清单，更是一次穿越时空的旅程，追溯了AI技术在中医药领域从起步到前沿的发展脉络。研究旨在回答一个核心问题：从基于规则的专家系统，到能够自主学习的机器学习与深度学习，再到如今理解自然语言的大型语言模型，这些技术究竟如何革新了我们研究、理解与应用中药的方式？
为了回答上述问题，研究人员开展了一项全面系统的文献综述。他们分析了AI在中药研究中两种主要的研究范式：一种是根植于经典中医理论（如阴阳五行、脏腑经络）的传统研究路径，另一种则是受现代生物医学科学（如分子生物学、基因组学）启发的现代研究路径。通过对这两种路径下大量研究成果的梳理与整合，研究得出了明确的结论：AI已成为连接中医药数千年经验传承与现代科学验证之间不可或缺的桥梁。它在多个关键领域展现出巨大潜力，包括从海量古籍文献和临床数据中自动提取结构化知识、为个性化治疗提供精准的处方推荐、高效筛选中药中的活性化合物，以及探索这些化合物在分子和细胞水平上的作用机制。
这项研究的意义非凡。它清晰地表明，AI与中药的深度融合，不仅是对古老智慧的一种数字化保存和活化，更是推动医学范式向更精准、更个性化的整合医学方向加速发展的关键引擎。它为中医药的现代化、国际化提供了科学的方法论和工具，使得传统经验得以用现代科学的语言进行解读和验证。
研究人员在开展这项综述研究时，主要运用了系统性文献回顾与内容分析的方法。研究的关键在于对涵盖了专家系统、机器学习（包括其各类算法）、深度学习（如卷积神经网络、循环神经网络）以及大型语言模型（LLM）在中药研究领域应用的文献进行广泛检索、筛选与综合分析。此外，研究特别关注了不同研究路径（传统中医理论驱动 vs. 现代生物医学驱动）下产生的数据类型（如方剂文本、化学成分数据、生物活性数据）及其标准化挑战。
研究结果
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AI技术的演变历程：综述首先厘清了AI在中药研究中从早期的、基于固定规则的专家系统，逐步演进到能够从数据中学习的机器学习，再到处理更复杂模式（如图像、序列）的深度学习，直至当前能够理解和生成自然语言、处理非结构化知识的大型语言模型的发展轨迹。
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知识提取与处方推荐：在传统研究路径下，AI（特别是自然语言处理技术和LLM）被用于挖掘古籍文献和现代医案中的隐含规律，自动构建“药性-功效-证候”关联网络，从而实现中医知识的数字化与结构化。基于此，AI系统能够辅助进行辨证论治，为临床提供个性化的处方推荐和优化方案。
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化合物发现与机制探索：在现代研究路径下，AI与生物信息学、计算化学紧密结合。机器学习模型可以高效筛选中药数据库，预测具有潜在生物活性的化学成分（化合物发现）。进一步，通过分析化合物与蛋白质靶点（如酶、受体）的相互作用网络，以及它们影响的细胞信号通路（如NF-κB、PI3K/Akt等），AI帮助研究者提出并验证中药发挥治疗作用（针对如癌症、炎症、代谢性疾病等相关疾病）的潜在分子机制（机制探索）。
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桥接传统与现代的独特贡献：研究特别强调，AI的核心价值在于其能够同时处理和理解基于传统中医理论的经验性描述（如“清热燥湿”）和基于现代生物医学的分子生物学数据（如基因表达谱），从而在两种截然不同的知识体系之间建立可解释的关联，实现“经验”与“实验”的对话。
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面临的挑战与未来方向：尽管前景广阔，综述也明确指出当前领域面临的主要挑战，包括中医药数据（如四诊信息、方剂组成）缺乏统一的标准和标注，高质量、大规模数据集的稀缺，以及AI模型可解释性不足、临床应用伦理等问题。未来需要在数据标准化、多模态AI模型开发以及跨学科合作等方面取得突破。
结论与讨论
该综述系统论证了人工智能已成为推动中医药现代化研究的革命性力量。它通过赋能知识提取、处方推荐、化合物发现和机制探索，不仅使传统中医药知识得以系统化保存和智能化应用，更显著加速了从经验医学向精准、个性化的整合医学转型的进程。AI的作用实质上是构建了一个双向翻译器和加速器：一方面，它将中医的宏观、整体观语言转化为可计算、可分析的模型；另一方面，它将现代生物医学的微观发现反馈并整合到中医的辨证体系中。
研究讨论部分进一步强调，成功的融合并非简单地将AI工具应用于中药数据，而需要深刻的跨学科理解。未来的发展依赖于中医专家、药理学家、数据科学家和临床医生的紧密协作，共同构建既能尊重中医传统理论内核，又能符合现代科学验证标准的研究框架。最终，这种深度融合有望催生全新的医疗健康解决方案，为全球健康挑战提供独具东方智慧的答案。
