AI+大数据赋能中药质控专栏 | 东北大学侯悦&何大阔:AI推动中医辨证论治体系现代化转型的应用与展望

中医药是人类文明的瑰宝，其用药原理根植于一套独特的认知与实践体系，这一体系的核心是“辨证论治”。中医药辨证论治体系具有整体观、动态观和个性化三大核心特点，而这些特点也使其在现代化转型过程中对应面临信息割裂、静态诊断与难以形成普适规律三大难题。

近年来，以深度学习为核心的人工智能技术为破解这些难题提供了关键技术路径。在认知层面，AI将舌象、面色等四诊信息转化为可计算特征，构建“数字舌象”等客观基准；在理论层面，通过整合症状、草药与分子网络，揭示“方证相应”的普适网络规律；在实践层面，发展出人机协同的智能诊疗系统，从经验传承转化为数据驱动、模型阐释、人机协同的现代化模式，推动中医优质资源下沉与标准化服务。总的来说，AI正驱动中医药从依赖经验的传承模式向数据与知识双轮驱动的现代化范式演进。

基于此，东北大学侯悦教授&何大阔教授团队系统梳理了这一转型的核心路径：通过多模态技术实现四诊信息的客观化融合，利用时序建模与知识增强捕捉证候的动态演变与理论逻辑，并基于“方证相应”的智能计算实现处方的推荐、生成与优化，进一步结合网络药理学解析配伍机制与发现新药，旨在通过人工智能推动中医药的守正创新与科学发展。

本研究发表于《分析测试学报》2026年6期《AI+大数据赋能中药质量控制与安全防控专栏》第1151~1160页。

中医的整体观认为，人是一个有机整体，疾病是全身失调在局部的体现。而中医四诊（望、闻、问、切）信息却多以感官印象和模糊语言等异构形态分散存在，传统模式下高度依赖医者凭借个人经验进行深度整合，导致“整体观”与“信息割裂”之间的核心矛盾。针对上述问题，AI通过多模态融合技术，将四诊信息转化为客观化数据特征。

• 望诊：AI通过对舌、面等多器官高维特征提取和多模态融合，实现对年龄、体质和慢性病风险的精准估算；

• 闻诊：AI通过音频特征提取与模式识别，将“听声辨病”的主观经验转化为客观的客观量化诊断依据；

• 问诊：从早期的决策链编码到基于大语言模型的交互式诊断系统，将自然语言转化为结构化知识，实现个性化诊疗推理；

• 切诊：借助仿生脉诊设备与图卷积神经网络，标准化采集并分析寸、关、尺脉象特征，已在糖尿病、肾病等疾病诊断中获得高准确率。

AI正沿着从“数据融合”到“动态推演”再到“理论内化”的递进路径，逐步模拟中医“辨证求因”的思维过程。首先，深度学习整合舌、面、脉、症等多源异构数据，构建生成多模态深度学习模型，实现对“四诊合参”的数字化模拟和复刻。其次，时序建模刻画中医证候的动态演变，利用序列差异分析、神经过程模型等方法捕捉“症随病转”的轨迹，为“既病防变”提供预测工具。最后，知识增强模型将中医知识图谱与数据驱动学习融合，实现从“经验模仿”到“理性推理”的转变。

在完成证候辨识后，智能诊疗系统的最终落脚点在于治则确立与方药推荐。首先，通过构建知识图谱和数据集，将中医典籍知识转化为可计算形式，并利用大语言模型的语义学习，完成从自然语言到辨证论治的端到端推理，实现“方证相应”的智能映射。其次，运用生成式模型以证候为输入生成个性化处方，突破固定方剂库限制。再结合强化学习等技术，模拟临床决策的迭代反馈，构建“模型推荐-医师修正”的闭环，提升处方的可解释性与临床适配性。最后，借助AI与网络药理学、多组学技术融合，在分子层面诠释“君臣佐使”的协同机制，构建“证型关联-靶点筛选-机制解析-活性验证”的闭环研发体系，推动中药研发从“经验驱动”向“机制驱动”转型。

本文围绕中医辨证论治的核心特色及其三大矛盾（整体观与信息割裂、动态观与静态诊断、个性化与普适规律），系统梳理AI技术提供的破解途径，推动中医药从经验传承走向数据驱动、模型阐释、人机协同的现代化范式。

在肯定当前进展的同时，也需要认识到目前研究仍然存在的数据质量与标准不一、理论深层融合欠缺及缺乏前瞻性临床验证等不足。未来可通过发展神经符号计算与联邦学习等技术，构建开放共享的大型中医研究平台与基准数据集，深化“医工交叉”人才培养，并使证候抽提过程透明可验证，最终形成覆盖全周期、人机协同的“计算中医学”新范式。

图1 AI 赋能中医辨证论治全流程框架图

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侯悦，长聘教授，东北大学生命科学与健康学院副院长，博导。世界中医药学会联合会中药分析专委会常务理事、中国药理学会理事，国家自然科学基金二审专家，辽宁省生物资源开发利用重点实验室主任。主要研究方向：（1）中药与民族药的药效物质基础及作用机制研究；（2）人工智能驱动的创新药物研究。主持国家自然基金、省部级项目20余项。在国际期刊发表SCI收录文章百余篇，包括以最后通讯作者在‌Adv. Sci.、‌Phytomedicine等国际权威期刊发表的高质量文章；授权国家发明专利10项。辽宁省优秀博士论文指导教师、辽宁省优秀研究生导师、辽宁省一流本科课程负责人，所指导的研究生多人获评国家奖学金及辽宁省优秀毕业研究生。

何大阔 ，东北大学教授，辽宁省高校创新团队负责人。现任东北大学信息科学与工程学院副院长，中国自动化学会过程控制专委会委员、中国有色金属学会自动化专委会委员，辽宁省机器人重点实验室群副主任。长期从事工业人工智能及其相关交叉学科理论与技术研究，作为项目负责人承担国家自然科学基金5项、国家重点研发计划课题3项、企业合作课题多项；作为第一完成人获中国自动化学会科技进步一等奖1项，以骨干成员获中国有色金属工业科学技术奖一、二、三等奖各1项、中国黄金协会科学技术一等奖1项；发表高水平学术论文一百余篇，被SCI、EI 检索一百余篇。

孟庆琦,王丰,何大阔,侯悦.数智融合：人工智能在中医辨证论治体系中的应用现状与展望[J].分析测试学报,2026,45(6):1151-1160.

MENG Qing-qi,WANG Feng,HE DA-kuo,HOU Yue.Digital-Intellectual Integration：Current Application Status and Prospects of Artificial Intelligence in the Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Treatment System[J].Journal of Instrumental Analysis,2026,45(6):1151-1160.

DOI： 10.12452/j.fxcsxb.26012203.

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AI+大数据赋能中药质控专栏 | 天津中医药大学李文龙封面文章：多模态AI融合构建血府逐瘀浸膏智能质控新体系

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