当今迅猛发展的人工智能（AI）技术为中药的现代化与国际化提供了革命性的新范式与工具，其与中医药领域的交叉融合也日益深入。在研发环节，AI的机器学习等技术可加速有效成分挖掘、筛选与新药设计，AI的建模作用机制为揭示新药药效通路和相互作用提供了科学探索手段；在生产销售环节，智能监控系统可实时评估质量，以确保产品一致性与安全性；在临床环节，AI辅助诊断和用药推荐并整合数据，可实现精准治疗，从而提升效能；在监管环节，AI可用于智能监测与风险预警，以提高监管效率，保障用药安全。本文在综述近5年AI在中药研发、生产销售、临床及监管等领域应用进展的基础上，分析其未来趋势与挑战，以期为推动中药产业向数字化、精准化、智能化转型，实现中药现代化提供参考。

目的：构建并验证一套面向上市后多源自由文本的人工智能（AI）筛查工具与配套管理流程，以提升药物警戒工作中对药品不良反应（ADR）报告的自动化识别能力与处理效率。方法：依据不同来源文本特征实施差异化建模，对热线电话记录与销售拜访记录等短文本采用文本卷积神经网络，对学术文献等长文本采用Transformer 模型。联合药品与ADR 扩展词库进行自动筛查，并提出人机协作的流程重构方案。结果：在热线电话记录、销售拜访记录与学术文献3 类场景中，模型召回率均为99%。三者对应的精确率分别为75.5%、53.5% 与53.0%，准确率分别为97.2%、99.0% 与75.6%。结论：针对多源非结构化文本的差异化AI 方案，可有效提升ADR 识别的敏感性与筛查效率。配套的人机协作与系统集成有助于实现主动监测与流程前移，降低漏报风险并强化合规性。