中医药临床证据智能生产线助力传统医药科学决策

张俊华 天津中医药大学副校长

过去两年，中医药领域人工智能模型大量应用场景已在逐步开展。AI带来了医学革命，尤其是对传统医学的革命。

目前，中医药高质量证据供给不足、证据生产链条碎片化、人工证据提取分析耗时长且标准化程度低，是中医药循证决策、指南制定与获得国际认可的突出瓶颈。

围绕这一难题，我的团队构建了中医药临床证据智能生产线，依托循证中医药理论体系、中医药临床证据数据库（EVDS）、中医药临床研究知识图谱与大模型驱动的临床研究智能体（CTA/Aireview Agent），打通“研究方案设计—病例采集—数据管理—证据提取、质量评价、系统分析—证据转化输出”全流程智能化证据生产链路。

我的团队探索了AI在中医药研究中的多个应用场景，包括临床诊断和治疗、新药开发、传统医学机制阐释等。在临床研究领域有两个探索：一是用AI促进二次研究，在荟萃分析（Meta分析）基础上，使用AI辅助临床设计、质量管控、质量分析和结果报告全过程。二是使用电子舌、电子鼻等现代技术对中医药安慰剂组方物质进行数据表征和AI推荐，以提高效率。

我们的平台融合了核心指标集、证据链构建、证据指数量化等原创循证方法，自动完成文献结构化解析、偏倚风险评价、Meta分析生成与证据可视化，将分散、人工化的证据加工模式升级为流水线式、可复用、标准化智能生产体系。该生产线面向中药新药研发、上市后再评价、临床指南编制与监管决策场景开展示范应用，可大幅降低证据生产人力成本、缩短产出周期，为传统医药高质量证据快速产出、证据整合与国际循证交流提供数字化基础设施，助力基于证据的传统医药科学决策。（本文摘录专家发言，文字由本报记者李坤荣整理）