习近平总书记对中医药事业进一步发展提出明确要求，做好守正创新、传承发展工作，积极推进中医药科研和创新，注重用现代科学解读中医药学原理，推动传统中医药和现代科学相结合、相促进，推动中西医药相互补充、协调发展，为人民群众提供更加优质的健康服务。中医内科学教育部重点实验室商洪才研究员及团队提出引入大数据和人工智能等前沿信息技术，开展临床有毒中药循证毒理学的研究工作，旨在促进符合中医药特点的中药安全性研究体系的科学规范建设，更好地保障人民群众临床安全合理用药，推动中医药行业创新智慧建设。

日前，中药循证毒理学研究各项工作快速推进，对中药减毒增效配伍应用环境和监管能力建设的相关要素进行系统设计、整体把握，进一步强基础、补短板、破瓶颈、促提升，在核心理念与研究模式、评测方法与技术路径、中西药联用风险预测等重点领域取得阶段性成果。

一、明确学术核心理念，创建数智融合模式

在前期形成“产证-辨证-用证-验证”中医药循证研究“四证”方法学体系的基础上，团队进一步提出了中药循证毒理学的理论内涵、研究目标和规划，确定了“数据筑基,智慧引航”的核心理念，结合数字孪生和人工智能等多学科先进技术，创建了临床“有毒”中药数智融合的研究模式，引领了中药安全性研究向数字化、智能化转型升级，推动了中药循证毒理学研究工作的布局和具体实施。相关成果发表于《科学通报》。

二、建立证据评测方法，优化完善技术路径

为建立中药循证毒理学数智融合研究模式的方法和路径，团队根据“有毒”中药临床应用特点和研究现状，选定了含附子方药为实例，从研究对象、实验设计、选择原则、实施难点及解决路径等方面，确立了多元整合证据评价与预测方法，制定了临床“有毒”中药个体化安全用药方案，在促进中药循证毒理学发展的同时，为后续研究工作开展提供方法学指引和技术路径。相关成果发表于《中国中药杂志》。

三、构建中西药联用实践中药物性肝损伤的预测方法

团队采用深度神经网络和机器学习等人工智能技术和大数据分析方法，基于分子结构图像的向量特征，参照现有模型预测性能和评价标准，建立了符合中医药特点的肝损伤筛选及智能预测方法，提高了中西药联用实践中药物性肝损伤智能预测模型的性能，为中药循证毒理学体系建设提供了坚实的技术支撑。相关成果发表于《Briefings in Bioinformatics》。