中医智能化发展思考

随着人工智能技术在中医四诊等领域的成功应用,中医智能化发展已成为必然。本文从技术发展的角度归纳总结了中医智能化相异于传统中医在传承发展、诊疗模式、诊疗方式方面的显著差异,分析了中医智能化发展面临的诊疗市场发展难、诊疗方法融合难、指标体系建立难、数据资源拓展难等现实困难与挑战。为破解上述难题,需打造中医智能化发展环境、夯实中医智能化数据基础、搭建中医智能化发展平台、大力推广中医智能化诊疗模式。

中医智能化问诊系统开发及应用前景

问诊需要医生对病人和陪诊者进行有针对性的询问,进而基本掌握患者疾病发展过程、症状表现以及所有与疾病有关的情况,对确诊疾病提提供参考。问诊主要以语言为主,通过有效的交流收集到有价值的临床资料。据相关资料统计,在比较常见的六百多个病症中,通常有75%以上的病症是依靠问诊获得的,所以问诊在中医临床诊疗中具有重要意义,对于一些没有明显体征的情况就需要将病人的主观感受作为参考。问诊在四诊中非常关键,拥有高超的信息采集方式并且简单容易操作。使用现代技术可将问诊体系进一步完善,其具有重要的医学价值。

基于SWOT分析法探讨中医智能化在医养结合中的应用

高质量的医养结合服务是应对我国养老事业发展不平衡不充分的有效举措,中医智能化为医养结合的养老模式带来新的变革。目前,我国中医智能化与养老相结合的新型医养模式正处于探索初期,尚缺乏相关的分析性研究。文章基于SWOT分析法,对中医智能化在医养结合的应用从优势、劣势、机会、挑战四个维度进行分析,并从加快实现中医诊疗标准化、优化产业行业布局、加强政策引导与政府监管和复合型创新人才培养等方面进行探讨,为充分发挥中医在老年群体医养结合中的优势、把握人工智能带来的新机遇、更好地服务于医养结合提供有益借鉴。

人工智能辅助中医辨证的关键问题与技术挑战

中医辨证论治是传统医学体系的核心,几千年来为中华民族的健康发展发挥着不可或缺的作用。近年来,在多部门的协同推进下,我国中医科技创新能力持续提升。中医辨证与人工智能、大数据等多学科交叉融合,取得新的进展,工程化前沿方法和技术为突破中医辨证理论瓶颈提供了有效路径。本文以新时代中医诊断现代化、智能化发展为背景,总结中医辨证的基本原理,概括人工智能辅助中医辨证的基本过程以及多模态数据融合、症状关联性分析、证候量化、证候推理、中医药大模型等关键问题,总结了每个环节的研究思路和发展现状,进而根据现有不足分析当前发展面临的可利用公开数据较少且质量参差不齐,辨证模型单一、普适性不佳,辨证模型的可解释性不足且存在差异,辨证模型结果评价存在局限、缺乏可信度等挑战。研究建议,加强数据整合与质量把控,深度融合人工智能技术与中医辨证思维、加强模型可解释性,发展中医药细分领域的大语言模型,加强智能中医人才队伍建设、鼓励多领域专家合作,完善国际标准和法律法规、加强国际合作与交流等,以期为智能中医诊疗的技术探索和科技创新提供参考。

人工智能与中医智能化

Alpha Go人机围棋大战的成功给中医学提供了极大的启发,中医学将可能借助基于大数据的新人工智能走上以智能化、机器化、自动化为标志的现代化之路。提出借助于智能感知、互联网、云存储等新技术,将中医药典籍和中医诊疗过程等一切中医知识、经验转化为数据,所形成的中医大数据将为中医智能化提供丰富的经验基础;深度学习、人工神经网络和蒙特卡洛搜索树等机器学习技术将为中医智能化提供可行的技术手段;在新一代人工智能的支持下,中医将沿着中医智能辅助、中医机器人和智慧中医三个由低到高的阶段走上智能化之路。

基于中医智能化问诊系统的皮肤病中医证候临床流行病学调查智能化系统的开发思路

将中医证候临床流行病学调查研究方法引入中医皮肤病学研究,有利于认识皮肤病证候分布及演变规律。而以中医智能化问诊系统为基础研制可用于皮肤病中医证候临床流行病学调查的智能化系统是快速实现这一目标的有效途径之一。文章就建立这一新系统的思路和方法作一介绍。

县级城市推进中医药信息化建设研究——以浙江海盐县中医智能化建设为例

在国家有关"互联网+中医药"政策的指引下,借助互联网技术和人工智能系统,浙江省海盐县不断推进中医智能化建设并取得显著成果。本文对基层中医化、应用智能化的"海盐模式"进行深入探讨与分析,对"海盐模式”的重要借鉴和推广意义进行了相应分析总结。

面向区域的中医电子处方智能化建设研究与实践

在国家大力提倡发展中医药的背景下,以"赋能基层中医"为核心理念,充分发挥大数据、人工智能等先进技术优势,以市、县级中医医院为核心,构建区域化的中医处方智能化平台,以"智能中医处方、远程中医审方"为抓手,实现"县、乡、村"三级联动的中医药信息化服务体系,真正实现基层中医药服务100%全覆盖.

基于状态辨识的中医智能化四诊技术集成与应用研究

四诊信息采集技术是中医诊断设备研发的基础。然而,由于缺少统一的信息分类工具,中医诊断设备研究存在以下问题:①四诊设备成熟度不同;②信息分类标准不统一;③无法实现量化测量;④智能化程度不够。因而,现有中医诊断设备存在“不好用、不实用、不爱用”的问题,严重制约了中医药现代化、产业化的进程。

基于规则+词典+条件随机场的中医医案实体识别研究

目的:针对中医医案中实体具有边界不清晰、类别易混淆等难点,提出了基于规则、词典、条件随机场相结合的实体识别模型。方法:构建中医术语词典,分析医案文本规则,构建特征函数,使用jieba工具对中医医案进行分词,人工标注医案中的5类实体作为训练集和验证集,实现基于条件随机场的医案实体识别研究;最后采用准确率、召回率、F1值对模型进行评价,以探究词典、不同实体类别、文本特征对实体识别结果的影响。结果:模型F1值达到了83.5%,实现了较好的识别效果;词典的加入对实体识别有着显著的促进作用;上下文特征对于模型识别效果影响最大;不同类别的实体识别结果差异较大,其中“方药”的识别效果最好,其次是“治法”和“体征”,“证型”与“症状”的识别效果最差。结论:本研究提供了一个有效的实体识别模型,这种方法能够极大地提高中医医案实体识别的准确度,也为未来的研究提供了有价值的参考。

图像智能处理方法在中医中的应用与挑战

为了便于对图像处理技术在中医领域进行更加深入有效的探索和更加广泛的应用,系统描述了相关研究进展。首先,从图像处理技术的发展与应用出发,理清了该技术在中医图像处理领域的主要研究与应用方向,落脚于中医望诊、中药材鉴别以及数字经络三维重建3个模块,并对模块内各种研究子类进行总结,展示了传统方法与深度学习算法在中医图像处理领域的优缺点以及面临的问题和挑战。其次,总结了中医图像智能处理领域现阶段面临的主要问题,并对未来的研究方向做出了展望。基于计算机图像处理技术的中医智能图像处理与分析虽然取得了一系列有意义的研究成果,但还需要根据临床的实际需求,整理出一套统一的、标准的、标签完善的中医图像数据集,将人工智能与经典的数字图像处理算法多模态中医四诊数据结合起来,真正实现中医诊疗技术的信息化与智能化。

新时代我国医药卫生领域工程科技发展研究

近年来,我国医药卫生领域工程科技发展迅速,政策推动效果显著,全面增强了疾病防治与健康产业的科技支撑,在多个方面取得了显著成效。但与国际先进水平相比,仍存在基础研究薄弱、精准医疗水平不高、新药技术创新缺乏、重大突发疫情识别和应对能力不足、医疗装备关键核心技术研发存在差距、中医药效果评价方法不完善等问题。基于此,本文深入分析了国际医药卫生领域工程科技发展态势,探讨了我国医药卫生领域工程科技的发展形势与面临的挑战,并提出推动我国医药卫生领域工程科技发展的对策建议。研究建议:强化医药卫生战略与制度建设,打造全生命周期健康服务体系;加速药品创新与成果转化,强化全生命周期管理;改革疾病预防控制体系,建立公共卫生保障管理办法;推动医学技术革新与标准化,构建关键技术平台;强化中医药发展战略,促进科技创新与基层服务提升;优化人才培养与学科交叉,创新资助评价与激励机制,旨在推动我国医药卫生领域工程科技水平迈向新高度,更好地满足人民的健康需求。

中医病案信息智能化服务在科研中的作用

目的:研究智能化中医病案信息服务,有助于临床科研效率的提升。方法:利用对中医HIS深加工及智能提取等技术,达到便捷检索查阅、自定义筛选、数据导入与统计等高效获取信息目的,用来帮助临床收集科研病例、进行科研设计及成果验证。分析智能化中医病案信息服务于临床科研的价值。结果:智能化中医病案信息服务不仅能够满足快速、全面查询,同时能够确保信息数据安全、准确,更好地帮助医务人员开展科研。结论:智能化中医病案信息有助于提升病案服务于临床科研的效率。

四诊合参智能化发展现状及实现路径

为确保中医诊断的正确性,除了要求单诊信息的准确性和客观性外,更重要的是四诊合参。中医四诊信息客观采集和分析系统的研究不断取得突破,为开展四诊客观信息的融合研究奠定了基础,但不同诊法设备分类标准不统一,信息来源存在差异,制约了四诊合参的融合。通过梳理近年来有关中医四诊包括望诊、闻诊、问诊、脉诊等方面的智能化研究,结合四诊合参智能化研究尚处起步阶段的现状,提出尝试从多源数据融合角度,借助协同训练法、多核学习法、基于子空间学习法提升四诊合参的融合度及准确性,探寻四诊合参智能化的可能实现路径。