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智能升级：中医药循证医学发展的新基建
3月6日，中国本土团队研发的通用智能体Manus以“真人级任务执行力”引发全网热议。作为中医药循证医学领域的研究者，看到的不仅是AI生成PPT或编写代码的能力，更是中医药标准循证生态智能的加速引擎——其全链条任务处理能力，核心价值并非替代人类智慧，而是通过海量数据处理与逻辑推演，为中医证据的生成、整合与决策注入新动能。当前，国际医学界已涌现AI辅助临床试验设计、自动生成系统评价等应用，中医药循证医学领域亟需构建自主技术赋能体系，以应对国际化与科学化的双重挑战。
1.证据生成中医临床试验的精准化革命
国际传统医学临床试验注册平台（ITMCTR）作为世界卫生组织认证的一级注册平台，承载着全球传统医学研究的枢纽功能, 目前已存储临床试验相关信息56万条。其中引入大语言模型，将改变中医药临床研究的实施范式，促进高质量中医循证医学证据的生成。
国际传统医学临床试验注册平台（ITMCTR）作为世界卫生组织认证的一级注册平台，承载着全球传统医学研究的枢纽功能, 目前已存储临床试验相关信息56万条。其中引入大语言模型，将改变中医药临床研究的实施范式，促进高质量中医循证医学证据的生成。
智能设计优化: 通过深度解析平台内积累的全球传统医学试验数据，AI可构建跨语言、跨地域的试验设计知识库，为研究者提供智能化辅助。例如，当用户提交“针灸治疗慢性腰痛”的试验方案草稿时，系统不仅能自动比对全球已注册或发表同类研究，识别出样本量不足、盲法设计缺失等常见问题，还可结合疾病诊疗指南推荐等级，生成中西医结合的复合终点指标优化建议。
合规性秒级审核: 对于平台管理者而言，目前每月需审核研究方案相关信息3万条，大语言模型的批量审核功能可将方案合规性检查效率提升5-8倍。例如自动检测针刺临床试验干预措施描述是否符合STRICTA标准，或识别“随机分组”表述与实际盲法实施的逻辑矛盾。从而大大缩短研究者获得临床试验注册号所需时间。
动态质量管控: 而在试验注册后的实施阶段，系统能实时追踪各中心入组进度、数据提交质量与成果产出，通过自然语言处理自动提取发表论文中的疗效数据并与原始方案预设目标进行对比分析，为后续质量改进提供了精准靶点。
2. 证据整合中成药临床价值的全景透视
中医药标准与循证团队中医药综合评价证据与成果转化平台（TCMCAP)，用于支撑基于循证证据的中成药临床综合评价研究工作。平台集合中成药临床综合评价注册、中成药临床综合评价相关的证据收集、数据存储、专业评审、数据统计与处理、模型测算、结果可视化呈现、行业动态分享等多项功能。由于每个中成药的综合评价平均需300余份文本的处理工作，亟待突破数据整合与深度分析瓶颈：
中医药标准与循证团队中医药综合评价证据与成果转化平台（TCMCAP)，用于支撑基于循证证据的中成药临床综合评价研究工作。平台集合中成药临床综合评价注册、中成药临床综合评价相关的证据收集、数据存储、专业评审、数据统计与处理、模型测算、结果可视化呈现、行业动态分享等多项功能。由于每个中成药的综合评价平均需300余份文本的处理工作，亟待突破数据整合与深度分析瓶颈：
多源证据结构化: 大语言模型通过自动化提取与结构化多源证据（如临床指南、病例报告）显著提升数据效率，可从非结构化文本中精准提取适应症、疗效指标等关键信息，辅助双人背对背数据提取流程，降低人工误差。
跨模态知识网络: 依托跨模态关联能力，大语言模型可构建“疾病-药品-证据”网络，整合古籍记载、临床试验结果与经济学评价等证据资料，增强EDCEM-CPM评价模型的可解释性。
智能报告生成: 最终基于中成药综合评价报告清单PRICE-CPM模板自动生成定制化综合评价报告，精准对接医疗机构、药企与监管部门的差异化需求（如突出企业关注的质量标准维度），实现从证据分析到政策落地的全链条效能提升。
3.知证决策中医药标准制定与转化加速器
中医药标准与指南信息服务平台全面收录了中医药国家标准、团体标准、指南、国际标准近3000项，打造了权威的中医药标准数据库，实现了对中医药团体标准的监督、管理功能。引入大语言模型后将实现平台的三重跃升：
中医药标准与指南信息服务平台全面收录了中医药国家标准、团体标准、指南、国际标准近3000项，打造了权威的中医药标准数据库，实现了对中医药团体标准的监督、管理功能。引入大语言模型后将实现平台的三重跃升：
标准动态更新:引入大语言模型通过实时监测国内外中医药标准信息，可精准识别中医药相关标准条目并自动更新至知识库，同时基于历史标准文档结构特征生成草案框架，辅助用户完成标准制定的初稿撰写。
智能文本审核:在标准智能化评价环节，大语言模型通过深度解析GB/T 1.1等规范要求，不仅能识别措辞漏洞（如逻辑歧义、模糊表述），还可构建多层级格式合规性检测模型（如条款编号体系、附录引用规范性），结合语义相似度计算实现动态评分与迭代优化建议。
决策应用赋能: 针对标准的决策支持，LLMs可构建“标准-诊疗路径-疗效证据”知识图谱，实现标准文本与应用场景的智能映射（例如自动匹配中药炮制工艺标准、药品质量控制指标及配伍禁忌提示）。在临床应用中，可通过自然语言交互生成个体化诊疗建议书，同步关联平台内相关培训资源与方法学指南，从而推动中医药标准从静态文本向动态临床决策工具的转化升级。
结 语
中医药现代化正面临多源证据碎片化、标准迭代滞后与临床转化低效的三大痛点。大语言模型构建的智能证据生态系统，通过证据生成、整合与决策的全链条赋能，不仅破解数据孤岛、提升研究效率，更将标准化成果转化为临床实践的动态指南。当Manus展现的AI潜力与中医循证需求深度融合，一场以技术驱动传统医学升级的变革，已悄然拉开序幕。
中医药现代化正面临多源证据碎片化、标准迭代滞后与临床转化低效的三大痛点。大语言模型构建的智能证据生态系统，通过证据生成、整合与决策的全链条赋能，不仅破解数据孤岛、提升研究效率，更将标准化成果转化为临床实践的动态指南。当Manus展现的AI潜力与中医循证需求深度融合，一场以技术驱动传统医学升级的变革，已悄然拉开序幕。
团队介绍
中医药标准与循证团队由黄璐琦院士领衔，致力于中医药全证据链中的关键共性技术及实证研究，负责运营国际传统医学临床试验注册平台、中医药综合评价证据与成果转化平台、中医药标准与指南信息服务平台。团队所在的中国中医药循证医学中心是全球首个中医药领域的循证医学中心，联合领域内优势单位，共同开展中医循证医学研究、方法共识、标准制订、临床评价、证据样本管理、证据信息服务等工作。
中医药标准与循证团队由黄璐琦院士领衔，致力于中医药全证据链中的关键共性技术及实证研究，负责运营国际传统医学临床试验注册平台、中医药综合评价证据与成果转化平台、中医药标准与指南信息服务平台。团队所在的中国中医药循证医学中心是全球首个中医药领域的循证医学中心，联合领域内优势单位，共同开展中医循证医学研究、方法共识、标准制订、临床评价、证据样本管理、证据信息服务等工作。
