人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用

李敬华; 祖雅琪; 刘张怡; 唐旭东

doi:10.13288/j.11-2166/r.2026.02.006

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人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用

中医脾胃病学学科发展报告专栏 | 更新时间：2026-01-14

- 人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用
- Application of Artificial Intelligence and Large-Scale Model Algorithms in Research on Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine
- 中医杂志 2026年67卷第2期页码：149-152
- 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：
  
  中国科学技术协会2024年中医脾胃病学学科发展研究项目(2024XKFZYJ);北京市自然科学基金(7232305);中华中医药学会委托课题(202457-002);中国中医科学院所级科研项目(ZZ180332;ZZ170309)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2026.02.006
  中图分类号：
- 收稿：2025-06-19，
  
  修回：2025-11-03，
  
  纸质出版：2026-01-17
- 稿件说明：
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李敬华,祖雅琪,刘张怡等.人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用[J].中医杂志,2026,67(02):149-152.

LI Jinghua,ZU Yaqi,LIU Zhangyi,et al.Application of Artificial Intelligence and Large-Scale Model Algorithms in Research on Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(02):149-152.
李敬华,祖雅琪,刘张怡等.人工智能与大模型算法在中医脾胃病研究中的应用[J].中医杂志,2026,67(02):149-152. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.02.006.

LI Jinghua,ZU Yaqi,LIU Zhangyi,et al.Application of Artificial Intelligence and Large-Scale Model Algorithms in Research on Spleen-Stomach Diseases in Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(02):149-152. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.02.006.

摘要

系统探讨了人工智能（AI）与大模型算法在中医脾胃病研究中的发展路径及创新应用，认为通过自然语言处理、深度学习等方法，可显著提升中医脾胃病文献的智能处理效率、深度知识挖掘及临床证据整合水平，有效支持临床决策，实现个性化治疗方案生成与疗效预测。基于对国内外脾胃病临床诊疗研究的比较与分析，提出未来需深化多模态数据融合、加强跨学科协作，并关注伦理规范，以推动中医脾胃病研究的标准化、智能化及国际化进程，为AI赋能中医药传承创新提供重要理论指导与实践参考。

Abstract

This paper systematically explores the innovative applications and development pathways of artificial intelligence （AI） and large-scale model algorithms in research on spleen-stomach diseases in traditional Chinese medicine （TCM）. It is believed that approaches such as natural language processing and deep learning can significantly enhance the efficiency of intelligent processing of TCM spleen-stomach disease literature， deepen knowledge mining， and improve the integration of clinical evidence， thereby effectively supporting clinical decision-making and enabling the generation of personalized treatment strategies and efficacy prediction. Based on a comparative analysis of domestic and international clinical diagnosis and treatment research on spleen-stomach diseases， this paper proposes that future efforts should focus on advancing multimodal data integration， strengthening interdisciplinary collaboration， and paying close attention to ethical and regulatory considerations， so as to promote the standardization， intelligence， and internationalization of TCM spleen-stomach disease research， and to provide important theoretical and practical references for AI-enabled inheritance and innovation of TCM.

关键词

Keywords

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