随着真实世界研究(RWS)的兴起和人工智能技术的飞速发展，中医学领域也开始探索如何利用临床诊疗数据进行研究，推动中医临床研究方法学的发展。这一探索的过程既包含了对传统中医经验的整理和创新，也涵盖了人工智能技术在医疗领域的应用，为中医学科注入新的活力。

中医学的传承与发展

　　中医学作为一个通过大量临床实践传承和发展的学科，依托医家学者的不断总结，逐渐形成了独特的学术观点、核心处方和用药特点。这一传承和发展模式主要基于“定性”的特点，即通过临床实践积累经验，形成治疗模式和方法。

真实世界研究的新趋势

　　随着研究方法学的进步，以及人工智能技术的成熟，中医学界逐渐意识到结合真实世界研究和人工智能技术可能为临床实践提供更精准的指导。真实世界研究的核心思想是在真实的医疗环境中收集和分析数据，通过这些数据更好地了解疾病的自然发展和治疗效果。

人工智能技术的介入

　　同时，人工智能技术的问世，尤其是像ChatGPT和GPT-4这样的先进模型，使得更多学者关注到基于大数据的人工智能技术对医疗行业的潜在影响。这些技术不仅能够处理大规模的中医临床数据，还能够从中挖掘隐藏的规律和信息，为中医临床研究提供新的思路和工具。

中医临床数据的建设与利用

　　在进行真实世界及人工智能研究时，建设高质量大样本的研究型数据库是至关重要的一环。这样的数据库需要根据研究目的和疾病特点进行针对性设计，典型的中医数据库可能包含患者的舌脉数据等中医变量。这些数据库的高质量表现在数据的完整性、准确性、透明性上，并需要在数据治理的各个环节开展质量控制。

核心处方的挖掘与分类

　　真实世界环境中，不同中药处方的药物组成存在差异，为后续研究带来一定的挑战。因此，有必要对核心处方进行挖掘和分类。这一过程可以采用混合研究方法，结合无监督学习算法和专家访谈等手段，初步挖掘核心处方，并通过相似度匹配算法进行分类，为进一步研究奠定基础。

从队列研究到病例对照研究

　　在进行研究时，队列研究是较为常见的研究类型，主要用于评价临床疗效。这种研究类型在中医学中契合“先临床后研究”的特点，可以快速对多种不同治疗措施进行疗效评价。病例对照研究则有助于明确治疗措施的优势人群特征，为精准医疗提供更具体的指导。

建立预测模型实现精准医疗

　　随着精准医学的发展，预测模型成为一种重要的工具，可以根据患者的特征预测治疗效果，为临床提供个性化的治疗方案。在中医学中，预测模型可基于中医理论构建，充分考虑患者主观感受、舌脉等中医诊疗信息，实现更加精准的医疗决策。

研究中的挑战与对策

　　然而，中医领域在真实世界及人工智能研究方面仍面临一些挑战。首先是中医变量的采集和数据处理，这需要在实践中验证其实用性和可靠性，并逐步建立标准化的采集和处理体系。其次是混杂因素的确定和测量，这需要综合运用统计学方法和专家经验，形成“核心混杂因素集”，并使用有向无环图客观反映各混杂因素的关系。此外，方法学的完善和推广，以及跨学科人才的培养都是中医真实世界及人工智能研究需要面对的问题。

　　总体而言，中医临床数据与人工智能的结合为中医学科的发展带来了新的机遇和挑战。通过不断的探索和创新，中医学科有望在真实世界及人工智能研究中找到更加精准、个性化的治疗路径，为患者提供更好的医疗服务。