DeepTCM1.0：基于通用大语言模型的中药方剂机理破译多专家AI智能体

背景：中药复方的机理阐明仍然是中药现代化的核心挑战。数据挖掘、网络药理学等传统方法不足以实现经典中医理论与现代科学研究的深度融合。此外，利用通用人工智能大语言模型进行直接问答也受到对中医理论框架适应不足、易产生推理幻觉的限制。因此，迫切需要开发符合中医整体原理的智能分析方法。目的：建立经典中医理论与现代生命科学相结合的多专家智能体框架，从而对以桂枝汤为典型验证案例的中药复方进行系统性、可解释性的机理分析。方法：基于通用大语言模型 DeepSeek V3.2构建DeepTCM1.0框架。它采用三层协作架构和三轮迭代质量控制工作流程，模拟11个跨学科智能体的协作分析过程。该框架从经典中医理论和现代科学研究的双重视角应用于桂枝汤的机理解释。通过双盲五维评分、组内相关系数（ICC）可靠性测试、Mann-Whitney U 检验和效应量分析对框架性能进行综合评估。此次评估聘请了四位独立的大语言模型作为评估员，每人对五份匿名报告进行五轮重复评分，总共产生了100个独立评分评估。