问题——如何将中医整体观转化为可验证、可推广的现代科学体系，一直是中医药现代化的核心课题；中医强调以人为本，重视人与自然环境的相互影响，擅长从整体状态把握疾病演变规律，慢性病、功能性疾病和亚健康管理等具有优势。但长期以来，中医诊疗的关键信息主要依赖望闻问切与医者经验，难以在不同机构、不同人群间稳定复现并形成统一标准，也影响了与现代医学在数据层面的互通与融合。 原因——生命活动不是单一指标的变化，而是时间、空间与物理场等多维因素耦合的复杂系统。以器官或分子靶点为中心的传统研究路径，在急性、单一病因问题上效果明显，但面对慢病、衰老、多病共存等复杂场景时，往往出现“指标多、关联弱、难预测”的瓶颈。中医的“象”强调综合表征与动态判断，“数”强调可度量、可计算。受限于测量工具与计算方法，许多“象”的描述过去难以转化为可存储、可比对的数据，也缺少能承载中医理论逻辑的系统模型，导致“整体观强、量化支撑弱”的矛盾较为突出。 影响——，王拥军、施杞教授团队提出“象数组学（XiangShu Omics）”体系，试图打通中医的综合表征能力与现代数据科学、系统科学方法，为中医药研究建立新的“数据基础”和“推理工具”。其总体思路是：以“象”为入口建立多尺度、多模态的表型采集体系，再以“数”为核心构建面向中医理论的计算模型，实现从经验描述到可计算表达的转换。团队认为，该框架有望推动“天人相应”从概念层面走向可观察、可验证的研究路径，并为“病证结合”提供更细的分层依据，从而在疾病预警、疗效评估、干预策略优化等上拓展应用。 对策——围绕“象”与“数”两端同步推进，是该体系的关键设计。 一是“象组学”重点解决“能采集、采得全、存得下”的问题。研究提出，为降低传统四诊信息采集的主观性，可引入声、光、热、力、电磁等多模态传感与检测手段，形成从宏观环境节律（时令变化、地理气候、生活方式等）到中观机能网络（整体状态、脏腑功能协同）再到微观生物特征（细胞与分子层面指标）的全尺度表型采集框架。通过统一采集规范与数据标准，可为跨中心研究和长期随访提供基础，使“望气色、听声息、察形态、辨脉象”等信息具备可记录、可比对的客观载体。 二是“数组学”重点解决“算得准、推得通、用得上”的问题。研究提出以分层建模承载中医理论：在底层，利用数学建模与智能算法刻画阴阳动态、病势演变等规律过程，提高对状态变化与风险趋势的刻画能力；在上层，围绕“理—法—方—药”的临床决策链构建可用于综合推理的知识体系，使诊疗建议在保留辨证思维的同时，具备可解释的逻辑结构。研究强调，将数据驱动的模式识别与理论驱动的定向推理结合，既避免“只靠数据、不讲机理”，也减少“只讲理论、缺少证据”，为个体化评估与方案优化提供更可落地的工具路径。 前景——业内人士认为，“象数组学”为中医药与现代科学的交叉融合提供了一个可讨论、可验证的共同框架：在科研层面，有望促进中医证候、疗效与人群差异的系统研究，推动多中心临床与真实世界数据的标准化协同；在医疗应用层面，若能在慢病管理、康复医学、老年医学等场景形成稳定的指标体系与预测模型，将有助于提升早期识别、分层干预与动态随访能力；在产业转化层面，可为中医药智能设备、诊疗辅助系统与健康管理平台提供方法学支撑，推动技术规范与评价体系完善。 同时也应看到，该范式走向临床与产业仍需跨越多重门槛：数据采集标准、隐私与安全规范、模型泛化能力、临床证据等级以及不同地区人群差异等问题，都需要在更大样本、多场景验证中逐步解决。研究多项工作得到国家科技重大专项、国家自然科学基金重点项目等支持，也反映出国家层面推动中医药传承创新与交叉学科融合的政策导向与科研协同。
从《黄帝内经》的哲学思考到现代科学的数据验证，“象数组学”的提出意味着中医药现代化探索进入新的阶段；它既为传统医学的当代表达提供了新的路径，也为医学研究与健康管理提供了可对接的工具框架。随着涉及的技术、标准与证据体系逐步完善，这个探索有望在更广泛的临床与产业场景中形成可检验、可推广的应用成果。