人工智能赋能中医药脾胃病可信联合循证分析平台构建策略

王斌; 庄荟瑛; 满志陶; 任立峰; 何畅; 吴琛; 胡旭磊; 温宵宵; 谢成功; 唐旭东

doi:10.13288/j.11-2166/r.2026.01.015

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人工智能赋能中医药脾胃病可信联合循证分析平台构建策略

中医脾胃病学学科发展报告专栏 | 更新时间：2026-01-15

- 人工智能赋能中医药脾胃病可信联合循证分析平台构建策略
- Strategies for Building an Artificial Intelligence-Empowered Trusted Federated Evidence-Based Analysis Platform for Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine
- 中医杂志 2026年67卷第1期页码：95-102
- 作者机构：
  
  1.中国中医科学院中医药信息研究所，北京市东城区东直门内南小街16号，100700
  2.中国中医科学院中医药科技合作中心
  3.内蒙古民族大学
  4.博雅正链（北京）科技有限公司
  5.中国中医科学院西苑医院脾胃病研究所
- 作者简介：
  
  通信作者：txdly@sina. com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2017YFC1703505);国家自然科学基金(82274685);中国科学技术协会2024年中医脾胃病学学科发展研究(2024XKFZYJ)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2026.01.015
  中图分类号：
- 收稿：2025-06-19，
  
  修回：2025-08-06，
  
  纸质出版：2026-01-02
- 稿件说明：
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王斌,庄荟瑛,满志陶等.人工智能赋能中医药脾胃病可信联合循证分析平台构建策略[J].中医杂志,2026,67(01):95-102.

WANG Bin,ZHUANG Huiying,MAN Zhitao,et al.Strategies for Building an Artificial Intelligence-Empowered Trusted Federated Evidence-Based Analysis Platform for Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(01):95-102.
王斌,庄荟瑛,满志陶等.人工智能赋能中医药脾胃病可信联合循证分析平台构建策略[J].中医杂志,2026,67(01):95-102. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.01.015.

WANG Bin,ZHUANG Huiying,MAN Zhitao,et al.Strategies for Building an Artificial Intelligence-Empowered Trusted Federated Evidence-Based Analysis Platform for Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(01):95-102. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.01.015.

摘要

概述人工智能的发展及其在中医研究中的应用，并说明大模型、知识图谱与自然语言处理在深化证候识别、处方生成和机理探索等方面的作用与优势。以脾胃病为例，论证人工智能在古籍知识挖掘、临床精准辨证、药效/安全性预测和智能教育等环节的赋能效应，展示了数据驱动、知识驱动到智能驱动的研究范式升级。针对跨机构数据协作的隐私与是否合规的难点，提出区块链-智能合约、联邦学习、安全多方计算的“中医药脾胃病可信联合循证分析平台”。人工智能与隐私保护计算的深度融合正在重塑中医脾胃病研究与临床实践，为构建高质量、可信赖的中医药大数据生态与实现精准辨证提供了可行路径和技术框架。

Abstract

This paper outlines the development of artificial intelligence （AI） and its applications in traditional Chinese medicine （TCM） research， and elucidates the roles and advantages of large language models， knowledge graphs， and natural language processing in advancing syndrome identification， prescription generation， and mechanism exploration. Using spleen-stomach diseases as an example， it demonstrates the empowering effects of AI in classical literature mining， precise clinical syndrome differentiation， efficacy and safety prediction， and intelligent education， highlighting an upgraded research paradigm that evolves from data-driven and knowledge-driven approaches to intelligence-driven models. To address challenges related to privacy protection and regulatory compliance in cross-institutional data collaboration， a "trusted federated evidence-based analysis platform for TCM spleen-stomach diseases" is proposed， integrating blockchain-based smart contracts， federated learning， and secure multi-party computation. The deep integration of AI with privacy-preserving computing is reshaping research and clinical practice in TCM spleen-stomach diseases， providing feasible pathways and a technical framework for building a high-quality， trustworthy TCM big-data ecosystem and achieving precision syndrome differentiation.

关键词

Keywords

references

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