文｜罗曾

当下，中医药行状正站在机遇与挑战并存的关节十字街头。

“两端热，中间凉！”中国工程院院士、国医巨匠张伯礼曾在多个时局指出中医药行业的近况。一方面，政策利好不停、大家对中医药的招供度赓续攀升、市集需求也呈现出稳步增长的态势，这些都为中医药的茁壮发展提供了将强能源。另一方面，在发展程度中，诸如顶层想象落地贫乏、产业链交融不够顺畅、数字化转型靠近诸多难题等挑战也日益突显。

而2024年，是中医药发展史上具有里程碑好奇景仰好奇景仰的一年，咱们迎来了《中共中央国务院对于促进中医药传承立异发展的意见》印发和世界中医药大会召开五周年。中医药行状迎来了最佳的发展时机，探索中医药传承与立异的高质地发展旅途，已成为业界蔼然的焦点。

在此配景下，12月14日-15日，由人命科学范围跳跃的数字科技公司中康科技主持的中医药传承立异前瞻论坛将在中国雄安举办，届时中医药范围的院士、国医巨匠、院长、企业家、投资家等都聚一堂，围绕中医药当代化、中医药高质地发展、中医药+东谈主工智能等热门话题，共享他们的商榷后果和施行教会。

同期，“健康中国立异传播及产业发展”动作周也将于12月13日在雄安新区初始，并同步举行第二届中医药产业生态论坛、第五届健康中国立异传播大会暨第十届中国健康品牌大会等动作。届时，多位行业大家将围绕健康中国战术，探究健康传播新理念、新施行，以及中医药产业生态发展等关节问题。

理会中医药当代化的难点和异日之路

中医药当代化是时期发展的势必趋势，永远以来，东谈主们对中药的争议很大程度来自于临床评价的科学性问题。也即是说，要让世界接受传统中医药，关节在于用科学的商榷程序来解释传统中医药的有用性。

青蒿素的发现，是中医药当代化程度中的一个经典案例。屠呦呦团队在商榷传统中医药图书时，受到东晋葛洪《肘后备急方》中对于青蒿治愈疟疾纪录的“青蒿一捏，以水二升渍，绞取汁，尽服之”的启发。他们诓骗当代科学商榷程序，对青蒿进行了多数的实验和筛选。通过低温索求等当代本领技能，最终发现了青蒿素这一抗疟新药。青蒿素的问世，不仅为全球疟疾防治作念出了重大孝顺，也解释了中医药表面在当代科学商榷中的迫切价值。

可是，中医药当代化在鼓舞过程中却碰到了诸多难题。

领先是见解体系各异，中医药表面基于中国古代玄学想想，如阴阳五行学说等，其见解较为轮廓，与当代科学基于实证、量化的见解体系存在较大各异。

其次是商榷程序不同。医药传统商榷多给与古籍整理、临床教会转头等程序，而当代科学强调实验想象、赶紧对照、双盲历练等严格的实证商榷程序。要将二者相接并找到相宜的商榷旅途来考证中医药疗效和表面机制，难度较大。

再即是圭臬化难题。由于中药材质地受产地、汲引步地、采收时节等多种因素影响，当今中药材的质地圭臬体系尚不完善，难以全面准确地把控中药材质地。不同产地的澌灭中药材，其有用身分含量可能各异较大，但现行质地圭臬可能无法精致别离，影响中药制剂的质地褂讪性和疗效。

第四是学问产权保护逆境。由于中药传统学问大多是在永远的历史发展过程中积存造成的，其传承步地较为松散，且许多传统学问并莫得明确的学问产权包摄，导致在面对侵权行径时，难以有用地小心本人职权。

本次论讨将邀请相干院士、学者共享他们最新的商榷后果和前沿不雅点，探索中医药当代化的多元旅途。

中药材需高质地发展，东谈主工智能怎么赋能产业

连年来，我国中药材质地呈下落趋势，常有学者建议“中医一火于中药”的担忧。据药智网发布的《2023年中药材质地分歧格数据年度通晓》线路，2023年，国度药品监督处分局及各地药监部门抽检药品的分歧格数目为799批次，其中中药材抽验分歧格数目达551批次，占比69%。

一方面，由于受汲引环境、泥土、状态、汲引本领等因素影响较大，中药材质地的褂讪性难以保证，还有过度使用化肥、农药，导致中药材中的农药残留、重金属超标等问题，都影响了中药材的品性和疗效。

另一方面，中药范围的研发参加相对较少，科研立异不及，立异后果回荡贫乏。中医药企业的范围精深较小，资金实力有限，难以承担高额的研发用度；而社会成本对中医药研发的蔼然度和参加力度也不够，导致中医药的立异研发进展迟缓。即使有一些中医药的立异商榷后果，在回荡为本色的产物和临床应用时也靠近诸多贫乏。举例，中药新药的审批历程较为复杂，审批圭臬不够明确，导致一些有后劲的中药新药难以快速上市。

针对这些问题，论坛将邀请中医药界的驰名企业家，围绕中成药企业在新环境下的定位与价值重塑、中药材高质地发展能否成为产业的异日基石等话题，共享他们的顺利教会。

此外，东谈主工智能为中医药产业发展带来新机遇。据统计，自2023年ChatGPT掀翻AI大模子波浪以来，中国已有近40个中医药大模子亮相，其中不乏华为、腾讯、阿里巴巴等巨头企业。中医药与东谈主工智能不错在多个方面进行交融。

领先是医疗数据的挖掘与分析。利用东谈主工智能本领不错深度挖掘海量的中医文件和临床案例数据，分析症状、方药、证型之间的潜在关联章程，转头名老中医的教会和诊疗想路。同期，还不错利用东谈主工智能网罗患者的基本信息、症状发扬、舌象、脉象等多源数据，诓骗东谈主工智能算法进行分析和建模，瞻望疾病的发生风险、发展趋势以及治愈效果。

其次是赞助会诊与决策：基于多数的中医会诊数据和临床教会，开采东谈主工智能赞助会诊系统。不错凭据患者的症状、体征、检查扫尾等信息，模拟中医的会诊想维过程，提供会诊建议和治愈有策划。

第三是中药研发。不错诓骗东谈主工智能本领对中药的化学身分进行分析和筛选，详情其有用身分和作用机制。八成基于东谈主工智能的算法和模子，对传统的中药方剂进行优化和立异。

第四是在中药材范围，东谈主工智能不错赞助进行质地辨别与礼貌，不错通过图像识别、光谱分析等本领对中药材进行辨别，判断其真伪、产地、品性等。还能借助东谈主工智能的传感器本领和数据分析智商，对中药材的汲引环境进行监测和分析，优化汲引有策划。此外，还有中医药教师与培训、慢病处分等范围，东谈主工智能也都有很大的证实空间。