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。

中药材及饮片检测中人工智能应用探讨

目前,中药材及饮片的市场需求快速增长,其质量控制与安全保障更显迫切;传统的中药材及饮片检测手段存在主观经验依赖、检测精度有限、无法全面量化复杂成分等问题,难以满足中药材及饮片在准确分类与鉴别、精准成分测量等方面的需求,而人工智能技术的快速发展与广泛应用为中药材及饮片检测提供了新的解决方案。本文总结了中药材及饮片检测的现有方法及应用现状,系统梳理了人工智能技术在药材分类、真伪鉴别、产地溯源、有害成分测量、有效成分测量、药效测量等方面的典型应用,深入分析了当前面临的数据收集与标准化,检测数据共享机制,快速、无损、低成本检测技术需求,检测数据准确性,多模态检测数据融合等问题。研究认为,智能化、精准化、快速化是中药材及饮片检测未来的重点发展方向,需要持续完善检测标准与数据共享体系、深化人工智能技术研究与应用、强化多模态数据融合技术应用、引入新型传感技术、加强人工智能技术应用监管,以此推动我国中药材及饮片检测高质量发展,保障中医药产业的持续健康发展。

基于元路径卷积的异构图神经网络算法

现有异构图嵌入方法在多层图卷积计算中,通常将每个节点表示为单个向量,使得高阶图卷积层无法区分不同关系和顺序的信息,导致信息在传递过程中丢失。为解决该问题,提出了基于元路径卷积的异构图神经网络算法。该方法首先利用特征转换自适应调整节点特征;其次,设计了元路径内卷积挖掘节点高阶间接关系,捕获目标节点在单元路径下与其他类型节点之间的交互关系;最后,通过自注意力机制探索语义之间的相互性,融合来自不同元路径的特征。在ACM、IMDB和DBLP数据集上进行广泛实验,并与当前主流算法进行对比分析。实验结果显示,节点分类任务中Macro-F1平均提高0.5%~3.5%,节点聚类任务中ARI值提高了1%~3%,证明该算法是有效、可行的。

无人机群分簇路由算法研究

阐述无人机群的分簇路由算法.介绍了无人机分簇路由算法的相关概念和路由生成方法,基于群智能的分簇路由算法的相关概念和发展现状,基于强化学习的分簇路由算法的相关概念和发展现状,展望下一步研究方向.