随着中医药信息数据的不断完备，由AI驱动的中药复方研究可以通过结合人工智能技术与中医药理论，探索出中药复方研究的新路径。传统中药复方以整体观念为核心，通过多种药物的协同作用达到治疗效果，但其复杂性也带来了解析和优化的难题。此外，中医药知识以散落在文献、典籍中的形式存在，缺乏系统化和结构化的整合，影响了其在现代教育、科研和临床中的广泛应用。借助AI，特别是机器学习及深度学习等技术，开发多模态数据整合体系，推动生命多组学数据的联合建模，实现从海量数据中提取潜在的作用机制。利用自然语言处理和知识图谱技术，有望实现中医药知识的系统化、结构化，为教育和研究提供智能化支持。同时，AI不仅能够识别复杂的药物-靶点关系，还能通过模拟实验和大数据分析加速中药复方的设计和验证。针对中药复方多成分、多靶点的动态协同作用的特点，采用深度学习开展多重异构网络学习表征，构建多层次的生物分子网络AI模型，识别并整合基因突变、转录表达、代谢物水平、蛋白质及其修饰等多维分子特征，全面揭示中药多成分在不同靶点间的动态协同作用。AI驱动的中药复方研究新范式有望提高中药复方的科学性和精准性，推动中医药现代化进程。同时，AI驱动的复方研究将帮助揭示复方的分子机制、提高临床疗效预测准确性，并为个体化治疗提供新的解决方案。这一范式既保留了中医药的传统智慧，又借助现代技术，为中药复方研究开辟了新的可能性。