中医药行业统筹推进数智化转型：通过人工智能辅助提升新药研发效率，依托数字化车间提高生产效 率，借助智能物流等实现药品流通全链条管理。 同时，要加大医药工业数智产品研发应用，建议相关机构、企业针对中药等行业生产特点，打造系统解 决方案，研发推广智能制药设备、检测设备，开发医药工业软件或系统等；鼓励中医医疗机构推动业务 流程数字化转型，打造集预防、治疗、康复、个人健康管理于一体的数字中医药服务模式；鼓励研发具 有中医药特色的智能电子病历、智能预诊随访等系统，提升中医药数据智能化采集能力。只有利用好长 期以来积累的诊疗、服务数据，才能充分发挥数据要素乘数效应，释放中医药数据价值。 中医药行业进行数智化转型后，可通过人工智能辅助提升新药研发效率；依托数字化车间，实现工艺参 数实时调控，提高生产效率、保障药品质量、降低管理成本；借助智能物流与区块链追溯系统，实现药 品流通全链条的透明追踪与精准管理。这些突破，都将推动中医药行业向高端化、智能化、绿色化迈 进。 （文章来源：经济日报） 近年来，中医药行业积极开展利用数字技术推动行业发展的探索和实践，整体呈现快速发展态势，为数 字中医药发展奠定了基础。目前，我国已建成中医药 ...

中医+AI行业发展现状 - 中医类诊所数量从2022年增加3000家增至2023年增加1.2万家，增速达4倍，总数达8.22万家 [2] - 中医诊所数量激增源于民众认可度提升，但面临医保控费和集采挑战，核心竞争力依赖医生资源 [3] AI在中医领域的应用场景 - AI可辅助培养中等资质医生，解决传统诊所医生复制难题 [4] - 大家中医2017年上线AI辅助辨证功能，覆盖医生学习、诊疗赋能及患者效率提升等场景 [5] - 聪宝科技AI辅助诊疗系统累计生成7000余万张处方，通过医共体三级联动共享药房和处方系统 [5] 技术突破与行业机遇 - DeepSeek等通用大模型降低算力消耗并提升推理能力，加速医疗行业AI应用进程 [5] - 中医药大模型在影像诊断、智慧问诊取得探索性进展，但整体仍处起步阶段 [6] - AI定位为临床决策辅助工具，无法替代医生处理复杂疾病和患者表达模糊的情况 [6] 数据挑战与发展瓶颈 - 中医药数据质量不足，疗效评估缺乏清晰标准，制约大模型训练效果 [7][8] - 传统经验知识图谱与现代科学解析存在断层，靶点数据库对应关系待完善 [8] 未来展望 - 行业普遍看好AI在中医药领域的应用前景，尤其在降本增效和商业模式创新方面 [6][9]