大数据与多学科技术融合驱动下中医药疗效评价路径的构建

崔鸿雁; 冯雨菡; 栗蕊; 刘亚楠; 赵瑞霞; 邵明义

doi:10.13288/j.11-2166/r.2026.20.001

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大数据与多学科技术融合驱动下中医药疗效评价路径的构建

学术探讨 | 更新时间：2026-10-10

- 大数据与多学科技术融合驱动下中医药疗效评价路径的构建
  增强出版
- Construction of a Path for Evaluating the Efficacy of Traditional Chinese Medicine Driven by the Integration of Big Data and Multidisciplinary Technologies
- 中医杂志 2026年67卷第20期页码：2149-2154
- 作者机构：
  
  1.河南中医药大学第一附属医院，河南省郑州市金水区人民路19号，450003
  2.河南中医药大学
- 作者简介：
  
  shmy1016@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(82474681);河南省中医药拔尖人才培养项目专项(2022ZYBJ02);河南省中医药科学研究专项课题(2023ZYZD04)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2026.20.001
  中图分类号：
- 收稿：2025-11-10，
  
  修回：2026-08-06，
  
  录用：2026-04-20，
  
  纸质出版：2026-10-17
- 稿件说明：
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崔鸿雁,冯雨菡,栗蕊等.大数据与多学科技术融合驱动下中医药疗效评价路径的构建[J].中医杂志,2026,67(20):2149-2154.

CUI Hongyan,FENG Yuhan,LI Rui,et al.Construction of a Path for Evaluating the Efficacy of Traditional Chinese Medicine Driven by the Integration of Big Data and Multidisciplinary Technologies[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(20):2149-2154.
崔鸿雁,冯雨菡,栗蕊等.大数据与多学科技术融合驱动下中医药疗效评价路径的构建[J].中医杂志,2026,67(20):2149-2154. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.20.001.

CUI Hongyan,FENG Yuhan,LI Rui,et al.Construction of a Path for Evaluating the Efficacy of Traditional Chinese Medicine Driven by the Integration of Big Data and Multidisciplinary Technologies[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,67(20):2149-2154. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2026.20.001.

摘要

通过系统分析当前中医药疗效评价的瓶颈，针对传统的中医药疗效评价方法在个体化、整体性及复杂性表征方面的不足，提出借鉴循证医学、系统生物学理念与方法，构建一个融合大数据、人工智能、组学技术、生物信息学等多学科技术的，从底层数据、个体化评价、机制解析到证据转化的中医药疗效评价新路径。首先，整合真实世界数据、多组学检测与智能设备动态监测，构建高维动态数据基座；其次，依托该基座，融合数字孪生、动态症状网络与强化学习，建立以个体自身为参照的动态疗效评价方法，实现从群体均值比较向个体潜在转归比较的跨越；再次，引入系统生物学范式，通过动态组学监测与深度学习模型，从网络调控、涌现效应与动态演变维度解析中药复方协同机制；最后，采用目标试验仿真与因果推断提升真实世界证据强度，通过增量学习实现模型迭代。该路径旨在推动疗效评价从“点状验证”向“系统刻画”、从“结局评价”向“过程机制阐释”转变，为中医药现代化提供方法学支撑。

Abstract

By systematically analyzing the bottlenecks in current traditional Chinese medicine （TCM） efficacy evaluation， this study addresses the limitations of TCM efficacy assessment methods in terms of individualization， holism， and complexity representation. Drawing on the concepts and methodologies of evidence-based medicine and systems biology， this paper proposes a new evaluation path by integrating multidisciplinary technologies such as big data， artificial intelligence （AI）， omics techniques， and bioinformatics， and encompassing from foundational data， individualized evaluation， and mechanistic analysis to evidence translation. The path first integrates real-world data， multi-omics profiling， and dynamic monitoring via smart devices to construct a high-dimensional dynamic data foundation. Subsequently， leveraging this foundation， it combines digital twins， dynamic symptom networks， and reinforcement learning to develop a dynamic efficacy evaluation method based on individual self-reference， enabling a shift from group mean comparisons to individual potential outcome comparisons. Furthermore， adopting the systems biology paradigm， it employs dynamic omics monitoring and deep learning models to dissect the synergistic mechanisms of TCM compound prescriptions from network regulation， emergent effects， and dynamic evolution dimensions. Finally， it enhances real-world evidence strength through target trial emulation and causal inference， achieving model iteration via incremental learning. This path aims to advance efficacy evaluation from "point validation" to "systematic characterization" and from "outcome assessment" to "process mechanism elucidation，" providing methodological support for the modernization of TCM.

关键词

Keywords

references

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