An AI-Driven Research Pathway for Upholding Fundamental Principles and Breaking New Ground of Traditional Chinese Medicine Under the Guidance of Complexity Science

REN Lijiang; LI Longfei; CHEN Jinkai; HE Qingyong

doi:10.13288/j.11-2166/r.2026.11.001

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An AI-Driven Research Pathway for Upholding Fundamental Principles and Breaking New Ground of Traditional Chinese Medicine Under the Guidance of Complexity Science

更新时间：2026-05-29

- An AI-Driven Research Pathway for Upholding Fundamental Principles and Breaking New Ground of Traditional Chinese Medicine Under the Guidance of Complexity Science
- Journal of Traditional Chinese Medicine Vol. 67, Issue 11, Pages: 1137-1141(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国中医科学院广安门医院，北京市西城区北线阁5号，100053
  2.清华大学
  3.北京科技大学智能科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2026.11.001
  CLC：
- Received：27 October 2025，
  
  Revised：2026-04-18，
  
  Accepted：25 February 2026，
  
  Published：02 June 2026
- 稿件说明：
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任丽江,李龙飞,陈进凯等.复杂性科学思想指导下人工智能驱动中医药守正创新的研究路径探讨[J].中医杂志,2026,67(11):1137-1141.

REN Lijiang,LI Longfei,CHEN Jinkai,et al.An AI-Driven Research Pathway for Upholding Fundamental Principles and Breaking New Ground of Traditional Chinese Medicine Under the Guidance of Complexity Science[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(11):1137-1141.
任丽江,李龙飞,陈进凯等.复杂性科学思想指导下人工智能驱动中医药守正创新的研究路径探讨[J].中医杂志,2026,67(11):1137-1141. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.11.001.

REN Lijiang,LI Longfei,CHEN Jinkai,et al.An AI-Driven Research Pathway for Upholding Fundamental Principles and Breaking New Ground of Traditional Chinese Medicine Under the Guidance of Complexity Science[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(11):1137-1141. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.11.001.

摘要

复杂性科学与中医药具有高度的内在契合性。针对还原论难以指导动态整体中医药理论与实践的局限，以复杂性科学为指导思想，以开放复杂巨系统为实践框架，构建一种守中医药特色之正、创人工智能数据融合之新的研究路径。该路径以真实世界数据的客观化与标准化、确定性关系与结构化诊治体系的数字化、复杂性中医药大模型的构建为主要任务；基于此进一步明确数据架构设计与强化学习训练路径，并基于人脑与计算机信息处理机制的差异，提出减少“证候”人工标注，聚焦“人-药相互作用→证候表现→剂量调整”的训练思路。在复杂性科学理论指导下，中医药有望与人工智能技术深度融合，实现数据驱动与算力赋能的技术革新。

Abstract

Complexity science and traditional Chinese medicine （TCM） share a profound intrinsic compatibility. To address the limitations of reductionist approaches in guiding the dynamically holistic theory and practice of TCM， this paper develops a novel research pathway under the guidance of complexity science， using the open complex giant systems （OCGS） theory as its practical framework， upholding the fundamental principles of TCM and breaking new ground of artificial intelligence （AI）. The core tasks of this pathway involve the objectification and structured diagnosis-treatment systems， and the construction of a complex， large-scale TCM model. The paper further delineates the data architecture design and reinforcement learning training pathway. Acknowledging the differences in information processing between the human brain and computers， it proposes a training strategy that minimizes manual labeling of "syndromes" and instead focuses on the training paradigm of "herb-human interaction → syndrome manifestation → dosage adjustment". Under the guidance of complexity science theory， TCM is poised for deep integration with AI technology， driving technological innovation powered by data and computational capabilities.

关键词

Keywords

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