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出品 | 虎嗅醫療組
作者 | 陳廣晶
編輯 | 苗正卿
頭圖 | 視覺中國
坐在你面前的，是“賽博中醫”：它的眼睛是攝像頭，像老中醫一樣，要“掃描”你的舌苔、面色；它也能號脈，感應器構成的號脈終端不到2分鐘，便能“摸個門清”。很快，這位賽博中醫對你“了然于胸”了，它迫不及待地給你手機發了一份專屬健康報告：陽虛or陰虛、寒濕or濕熱，怎么應對，怎么開方，報告上一目了然。
“看”到你挺感興趣，這位賽博中醫舉起機械臂，想幫你立刻來一場賽博艾灸、賽博推拿。
這是很多醫院、體檢中心悄然上線的AI中醫機器人，被戲稱為“賽博中醫”。
“賽博中醫”太受歡迎了，幾乎任何場合都是“人氣王”。即便明知道娛樂屬性更強，長期亞健康的職場人也還是會樂此不疲，忍不住要在賽博中醫的攤位前排長龍。
這波“中醫+科技”熱潮，已經不滿足于賽博中醫了。熱度，滲透到了中醫藥大模型領域，只不過這次排隊的，換成了產業界“玩家”。
進入5月份以來，大洋彼岸的OpenAI的GPT-4o、谷歌的Gemini、Deepmind的Alphafold3等，都引起國內吃瓜群眾一波又一波的狂歡，余韻之中，字節跳動、華為云、阿里云等也動作頻繁。在光環之下，中醫藥大模型也沒閑著。
5月初，華為云和天士力共同開發的“數智本草”大模型發布。在此前，在GPT推動的AI熱潮中，早有扁鵲、華佗、神農、孫思邈、“數智岐黃”、“岐黃問道”“本草智庫”、“天河·靈樞”……虎嗅根據公開信息統計，2023年以來至少已有三四十個中醫藥相關大模型相繼亮相。
這些大模型都肩負著給產業發展摸脈、問診、開藥方的使命。在其背后，除了華為云、百度云、阿里云等科技公司，清華大學、中國中醫科學院、天津大學等高校、科研院所，最重要的推動力量還要數云南白藥、華潤江中、太極集團、康緣藥業、神威藥業、天士力等一眾知名中藥企業。
但一直以來，中醫藥都非常神秘，堪比“黑盒”，特別是中藥，有“丸散膏丹，神仙難辨”之說，數據和理論研究都還遠遠不夠。
AI能讓中醫“質變”嗎？
在中醫藥產業內部，越來越多專家學者已經達成共識，認為AI給中醫藥發展創造了一個“千載難逢的機遇期”。
“中醫藥與人工智能結合是必然發展趨勢，不以人的意志為轉移。”中國工程院院士、國醫大師張伯禮在“數智賦能大健康產業新質生產力暨第四屆中醫藥國際發展大會”上就曾這樣直言。
中醫藥大模型到底能給“江湖水深”的中醫，帶來哪些關鍵變化？AI能讓中醫產業發生關鍵轉向嗎？
“重注”中醫藥大模型
中醫藥大模型有什么用？
按照現代中藥創制全國重點實驗室常務副主任、天士力醫藥集團董事長閆凱境博士所說，他們此次發布的“數智本草”大模型，關鍵內容是“說理”和“尋藥”，從而打造“數智中藥”研發新范式，賦能天然藥物的發現和新方劑的生成，并帶動中藥全產業鏈的跨越性轉型升級。
簡單來說：把古往今來名家名醫的醫學理論、傳統中醫藥知識，加上天士力累積的中醫藥研發、生產、市場等數據充分“投喂”給大模型，從而打造出一個足夠智能的能夠實現“從方到病、從病到方”過程的AI。
這里面的復雜性在于：既要從已有的方劑、產品中拆解出中醫藥的藥效組分、作用靶點、基因網絡等信息，用科學的語言解讀中藥產品，為異病同治打下基礎；也要從中醫藥理論、企業數據等出發為新藥研發提供助力。從而促使企業“不斷進行創新性自我重塑和持續沉淀”。
其實，這個過程就像是在打磨一把打開中醫藥神秘大門的“鑰匙”，并用這把“鑰匙”解開更多關于健康、疾病的秘密，開發出更多新藥好藥。
長期以來，外界對中國傳統藥企，特別是中藥企業的印象，往往是重營銷而輕研發的，很多知名中藥企業每年的研發投入都只有一兩億元，甚至更少，在總營收中的占比非常小。現在情況，發生了180度轉變。
從2023年年報看，多家企業研發費用激增。比如：太極集團的研發投入同比增長了113.52%；華潤江中研發投入增長了33.37%；天士力的研發投入增幅為29.49%，總金額達到了13.15億元的新高，在同類企業中排在榜首。除了新增管線，針對大模型的投入也是重頭戲。
研發中醫大模型并非易事，訓練過程中涉及的“樣本量”需求比較大。
以天士力為例。該公司本次與華為云推出的“數智本草”大模型，是由天士力2017年開始打造的“星斗云”系統迭代升級而來。它們也是天士力做“數智中藥”創新的基礎。
此次發布的“數智本草”僅中藥古籍就吸納了上千本，方劑超過9萬份，中成藥配方4萬多份，此外還有4000萬以上的文獻摘要、300多萬天然產物、2萬多個靶點通路信息，以及10萬多臨床方案和超16萬的中藥專利、藥典政策指南等，整體參數量380億。
為了對大模型進行微調，企業又為其提供了350萬特有天然產物分子數據，進而實現了智能問答、交互計算、生成文檔三大應用模式，以及上述提供的整個數智化閉環模式。
現代中藥智能制造生產線一角/天士力提供
盡管從參數到訓練數據的規模還都無法與GPT等知名大模型，甚至是生物制藥領域的大模型相比，但是背后的轉型之痛，對于傳統的中醫藥企業來說，已經堪比脫胎換骨了。
要喂養大模型，就需要高質量的數據，這在傳統的作坊、車間、產業鏈里是很難實現。因此，做中醫藥大模型最關鍵的一步就是對生產車間、產線、種植基地做數智化升級。
根據揚州大學馬康寧、張斌對中醫藥企業供應鏈管理數字化轉型模式的研究結果，天士力從2013年的中藥材全程質量追溯體系建設開始，已經做了10多年的數字化轉型，對裝備和產線都實行了智能升級，將中藥研發、種植、提取、生產、銷售全產業鏈都做了標準化。
在此基礎上，一條生產線，如果想一年采集2.1億數據，就需要設置2100多個數據采集點。
為此，2014年至2023年，天士力的研發總投入76.3億元，在中藥行業排在第一位。雖然具體在數智化上的花費占比沒有公開，另一家上市公司的數據或許可以提供參考。
另有某知名上市公司的公開信息顯示，他們僅建設一個年產能1萬多噸的智能化、數字化中藥提取車間，就花費了3億元，相當于該公司此前一年的研發投入的90%以上。
讓藥企們，對中醫大模型“舍得投入”的根本原因是，中醫藥市場正呈現爆發的趨勢。根據中研普華產業院研究報告，預計到2026年中國中藥市場的整體規模將達到1.5萬億元以上，整體平均增速12%左右，超過同期醫藥產業整體增速。
不過，要承接這樣的利好也沒那么容易。
急需“救命藥”的藥企
一個關鍵的機會窗口來自醫藥消費趨勢的變化：中國醫療體系正從“治療疾病”轉向“健康管理”轉變，對以“治未病”為特點的中醫藥來說，也是前所未有的機遇期。
而中醫藥本身在市場上“形象”的變化，進一步強化了這個風口。過去三年，越來越多研究在一定程度上證實了中醫藥的價值。比如：張伯禮院士透露，在心腦血管等疾病治療中，中醫藥將西醫藥治療效果的“天花板”又提高了近30%。可以說，中醫藥拓展了疾病治療的能力邊界。
但面對這個難得的機會窗口，中醫產業并沒有100%完成熱身。現實是，中藥還有很多問題待解決，比如：因原料（主要是中藥材）質量波動大而出現的不同批次產品質量不均一，中藥方劑本身物質組成復雜，毒副作用認識不足，作用機制不清等，使很多中藥產品難以獲得市場認可，也無法走得更遠。
以及，周遭因素影響下，一些中成藥領域曾經的明星單品，已經風光不再。比如丹參川芎嗪注射液，曾是年銷數十億的藥品，受重點監控、退出醫保目錄等影響，市場逐漸萎縮，后來干脆退市了。
“單品”壓力陡增，導致藥企壓力也越來越大。
從2023年年報看，中國中藥、華潤三九、大理藥業、龍津藥業等多家中藥上市公司的業績大幅下滑。
來自：視覺中國
積極推動數智化的天士力也面臨轉型壓力。
從公司財報數據看，天士力的主營業務收入增長率在2017年達到巔峰后，到2019年已經降到了5.61%，2020年還出現了負增長，到了2023年其同比增幅不到0.5%，主要聚焦的醫藥工業板塊，增幅只有3.22%了。該公司的核心產品復方丹參滴丸，還在部分地區受到了重點監控、集采降價等影響。
據沈陽化工大學徐宏鑫在撰文中指出，主營業務收入增長率在5%以下的企業產品處于衰退期，主營業務利潤有出現滑坡的風險。天士力的產品經過成長期與穩定期，開始進入衰退期。“應及時研發新產品，以避免丟失原有的市場份額”。
然而，現在按照傳統手段要想推出新的“爆款”藥，已經非常難了。要知道，藥品研發本來就很復雜，即便是單分子藥物，其可選空間就已經達到10的60次方以上了，有藥效的物質不好找，能夠安全用到人體的更少，全球新藥研發成功率只有2%左右了。
中藥作為大自然的產物，成分更復雜，究竟是哪些成分在起效還沒有研究清楚，方劑又有不同藥材的配伍，更是疊加了不同藥材間、同一藥材不同成分間的相互作用等，復雜程度難以想象。
公開資料顯示，2018年到2023年，中國一共批了45個中藥新藥，相對提交的注冊申請可謂是九牛一毛。2023年就有1163件中藥注冊申請，獲批的中藥新藥卻只有9個。
如果沒有一項顛覆性的技術，徹底改變中醫藥的發展范式，確實很難后來居上、彎道超車。AI大模型顯然就被寄予了這種力挽狂瀾的期望，儼然成了產業界提振信心的“藥神”。
不宜“神”化大模型
某種程度上說，以大模型為基礎的數智化，確實在改變中醫藥。而且這種改變不只局限在講清道理、發現新藥。
按照天士力勾勒的“數智中藥”藍圖，數智化將通過3條路徑來顛覆中藥全產業鏈。
包括：在研發中，可以多維度多模態數智中藥研發技術深刻解析藥物與疾病特征；在生產中，可以智能制造技術保障中藥產品質量精準控制、高效、綠色、可持續發展；在使用環節，可以智慧中醫大腦高效賦能數智中藥個體化精準服務。目標是要“引領現代中藥達到用藥精準、生產精智、療效精確的新高度”。
另有科技領域投資人曾告訴虎嗅，大模型會用一種更高效的、人類無法理解的方式理解世界，然后再用人類能夠理解的方式轉述出來。從這個角度看，它與中醫藥也有某種共同之處，確實有潛力揭開傳統中醫藥的神秘面紗，打開長期困擾行業發展的桎梏。
而且AI在中醫藥領域的突破，還可能進一步解決現在醫學的困境。
在《數智中藥：現代中藥數智化升級與創新發展》一文中，天士力的研究人員還指出，將現在生命科學和人工智能技術結合的研發體系，將分子信號通路作為分子本草技術的靶點，有機會“突破單一靶點藥物開發難、周期長、停滯不前的困境”。
滴丸凝結過程模擬/天士力提供
只不過，要實現這一點也還是說起來容易，做起來還有一些待解決的問題。
比如：在數據方面，中藥領域的數據復雜多樣、質量參差不齊、缺乏標準；還缺乏完善的隱私保護措施。在算法方面，也需要更多符合中醫藥特點的算法工具等。
此外，還有交叉人才的培養問題。中醫藥大模型的開發，需要融合中醫、中藥、計算機、統計學等多方面的知識，如果開發者缺少中醫思維，很可能會出現誤解或疏忽。且中醫語言的一大特色就是隱喻，要正確理解和處理這類語言，對非專業人士和AI也是挑戰。
上述問題的解決，絕大部分都不能單靠科技公司或制藥企業，還需要政府、產業界、學術界共同努力。正因為此，天士力相關負責人也告訴虎嗅：“我們所做的這些也不是要在短期內顛覆行業。”更多還是在為中醫藥現代化發展的新范式打基礎，是中醫藥領域的“數智化基建”。
盡管客觀來說，中醫藥大模型并不是包治百病的“神藥”，但是，有越來越多中藥大廠積極布局這一新技術，對推動傳統產業發展、破解生命奧秘來說，仍是值得期待的好事。
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