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期刊信息/Journal information
南京中医药大学学报
南京中医药大学学报

范欣生

双月刊

1672-0482

xbnjutcm@126.com

025-85811769，85811934，85811935

210046

南京市仙林大道138号

南京中医药大学学报/Journal Journal of Nanjing University of Traditional Chinese MedicineCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是全国有影响的综合性中医药学术刊物，1959年创刊，由南京中医药大学主办。设有学术探讨、临床研究、方药研究、针灸推拿、医史文献临床报道、经验交流等专栏。
正式出版
收录年代

    人工智能赋能中医学高质量发展面临的问题与挑战

    杨涛任海燕周作建朱学芳...
    1285-1290页
    查看更多>>摘要：中医学高质量发展是新时代中医学发展面临的重要课题。人工智能作为新质生产力的代表之一，有望为中医学的传承、创新与发展提供强力动能。通过聚焦智能中医预警与诊断、智能中医治疗与康复、智能中医科研与教学三大方向，梳理人工智能赋能中医学存在的问题和挑战。在智能中医预警与诊断方面存在着中医理论本身的规范化和标准化问题，开放优质的大规模中医标注数据资源不足，智能方法设计缺乏中医理论及思维指导等问题;在智能中医治疗与康复方面，存在着反馈和调节机制尚未健全，多学科协同创新深度不足，技术安全和法律法规不够完善等问题;在智能中医科研与教学方面，存在中医隐性知识的挖掘和阐释不足，中医专家思维的学习和模拟不足等问题。基于以上问题提出相应的解决思路，为"人工智能+中医学"交叉学科领域研究开拓思路，为中医学传承创新高质量发展提供参考。

    中医学人工智能高质量发展问题与挑战

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    智能时代背景下的智慧中医研究思考

    任海燕王维广许林黎晖...
    1291-1302页
    查看更多>>摘要：探讨智能时代背景下人工智能(AI)技术赋能中医领域的必要性、智慧中医的内涵及任务，及相关研究落地转化进展，紧扣国家导向、刚需及问题，进行顶层设计，提出未来可用于中医领域的热门AI技术以及智慧中医未来重点关注的研究方向，以期为进一步促进多学科交叉创新融合，助力实现中医药现代化传承创新发展奠定基础。

    智能时代智慧中医研究进展未来展望人工智能辅助诊疗大语言模型

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    国医大师周仲瑛辨治重大慢性疾病经验学习决策支持系统的构建与应用

    周静汶李柳叶放
    1303-1307页
    查看更多>>摘要：在开展国医大师病机辨治重大慢性疾病临床经验传承研究的基础上，基于智能技术构建国医大师周仲瑛教授辨治重大慢性疾病经验学习决策支持系统。首先将周仲瑛教授 80 年代以来保存的门诊纸质病案电子化，然后对电子数据库进行数据挖掘并形成结构化数据库及知识元模块网络，最后就挖掘出来的结果方案进行名医访谈。该系统在临床中的推广应用，获得了一种原创性传承学习国医大师周仲瑛教授辨治重大慢性疾病经验的新方法，极大地提高了中、青年中医师在应对个性化复杂多变的重大慢性疾病的诊疗思路，突破传统"师带徒"一对一的带教模式，形成了规模化的中医传承教育新模式。

    决策支持系统国医大师智能技术辅助诊疗周仲瑛教授重大慢性疾病名医经验

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    数字中医药的历史溯源及发展趋势

    鲁姗周小青王枭冶晏峻峰...
    1308-1314页
    查看更多>>摘要：通过对数字中医药溯源，梳理其萌芽形态和发展阶段、数字中医药名词的提出、现阶段的概念演变，以及人工智能在中医药中的发展应用，以期给相关研究者在领域内的整体认识和研究启发，由此全面推进数字中医药的基础研究和体系构建。

    数字中医药微观辨证学中医证素辨证中医计量诊断中医人工智能数智中医药

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    中医望诊形态特征提取研究思路与方法

    徐安迎杨涛王天舒胡孔法...
    1315-1322页
    查看更多>>摘要：传统中医望形态判断通常依赖于医生的主观认知和经验累积，客观性不足，如何实现中医望诊客观化对于疾病诊断、疗效评估具有重要作用。随着计算机视觉技术发展，形态特征提取方法在中医望诊领域具有广泛的应用，通过对中医望诊形态特征提取方法的研究可以进一步提高中医望诊的客观性和准确性。文章对面、舌和全身形态特征含义和作用进行了系统性的梳理，提出了中医望诊形态特征提取方法的研究思路，分析总结中医望诊形态特征提取方法，以期为中医望诊智能化研究提供参考。

    中医望诊形态特征特征提取面诊舌诊视觉技术

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    基于机器学习的阴阳二十五人手诊体质辨识模型探索

    张晓维娄彦梅周炜翔王豪...
    1323-1330页
    查看更多>>摘要：目的 结合机器学习的手诊图像分析，探索阴阳二十五人体质辨识模型的构建，以期丰富体质辨识特征输入。方法 基于阴阳二十五人理论，采用自主研发的手诊采集设备，对542 名心血管科就诊患者的手部图像进行标准化采集。通过Medi-apipe手掌关键点算法提取手部关键点，利用几何学分割手掌区域，得出不同部位的长度和色域特征，并由具有资质的医师根据电子病历确定患者的阴阳二十五型体质，对比随机森林、逻辑回归、Xgboost算法和LightGBM，对患者进行体质辨识。结果 成功构建了基于手部特征的中医体质辨识模型，能够辨识包括金木、金火、金水、金土、木火、木水、木土、水火、水土和火土在内的十种基础体质类型。在样本均衡化处理后，随机森林模型在体质辨识中表现最佳，准确率达到了 0。69，这一结果显著优于其他模型。结论 基于手部特征的中医手诊体质辨识模型能够实现中医五行人体质辨识，但是由于仅使用中医望诊之一的手诊数据，准确率有待提升。相较于传统的体质量表更加具有客观性，具有便捷、高度稳定、一致性强的特点。未来可与面诊、全身躯体望诊等进行多模态融合，促进中医体质辨识技术的精准性、智能化和多维度评估能力。

    手诊阴阳二十五人中医体质辨识深度学习机器学习

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    基于人体三维关键点的中医望诊步态特征定义和提取

    管爱华沈纪龙王子琰张琪...
    1331-1339页
    查看更多>>摘要：目的 分析心脑血管疾病患者与正常人步态特征差异，探索中医全身望诊新的客观化特征。方法 使用单目相机采集受试者正面行走视频，以中医师的诊断结果为疾病标注数据;利用深度学习模型估计关键点三维坐标;定义并基于下肢关键点三维坐标计算步态特征;统计并验证心脑血管疾病人群的步态特征差异。结果 自动提取下肢关键点三维坐标并计算了步宽、步长、抬脚高度、双肢夹角、左右髋关节角度和左右膝关节角度 8 类中医望诊步态特征，对比发现心脑血管疾病人群与健康人群特征存在显著性差异(P<0。05)。结论 所提取的中医望诊步态能够有效区分心脑血管疾病患者与健康人群，拓展了中医全身望诊的研究范畴，为心脑血管疾病的早期检测和预防提供了新的思路。

    步态特征三维骨架全身望诊辅助诊断深度学习心脑血管疾病早期诊断早期预防

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    基于人体三维重建的痰湿与阴虚质辨识模型研究

    王子琰杨涛周作建胡孔法...
    1340-1347页
    查看更多>>摘要：目的 提出一种基于单目光学摄像头拍摄的人体全身二维图像，通过人体三维重建算法得到人体三维形态参数，并基于此对痰湿、阴虚与其他体质进行智能辨识。方法 采集受试者自然状态下标准静态站姿图像，并让受试者填写体质量表或由主任中医师判断以得到其体质信息，以体质作为数据标注，利用参数化人体三维重建算法提取人体三维形态特征，并通过合成少数类过采样技术(SMOTE)改善样本的分布，利用神经网络建立人体形态与体质之间的联系。结果 基于人体三维重建的痰湿、阴虚质辨识模型精度和F1 分数分别达到 86。16%和 79。35%。在使用SMOTE之后，精度和F1 分数进一步提升至89。91%和 84。33%。这说明该辨识模型具备良好的可行性和准确性。结论 基于人体三维重建提取的人体形态特征可以有效辨识痰湿、阴虚质。相较于已有方法，该方法更加便捷，能够快速发现个体存在的偏颇体质隐患。通过提前干预、纠正以达到"治未病"的目的，在门诊和健康体检等临床场景中具有一定的应用潜力和价值，为中医体质辨识的智能化、客观化提供了新思路。

    中医体质辨识痰湿质阴虚质人体三维重建合成少数类过采样技术

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    基于人工智能的新安医学智能辅助诊疗系统研究

    唐书宣徐永祥周洁张璐瑶...
    1348-1356页
    查看更多>>摘要：目的 构建基于人工智能的新安医学智能辅助诊疗系统，以应对新安医学古籍医案在现代临床应用中的挑战。方法 通过结构化和标准化处理新安医学古籍医案，构建新安医学数据库，并利用数据标注、实体关系提取及数据挖掘技术，形成新安医学知识库。进一步，通过知识获取、融合、存储和图谱问答技术，实现新安医学知识图谱的构建，提高知识的组织和检索效率。采用LangChain框架，将新安医学知识库接入大语言模型，实现基于模型的本地知识库问答。结果 成功构建了新安医学古籍医案知识库，实现了知识的系统化与标准化。通过知识图谱技术，有效展示了新安医学的知识结构，并开发了智能问答模块，显著提高了知识检索与管理的效率。基于大模型的本地知识库问答系统，依托新安医学理论和实践经验，为临床提供精确诊疗支持，促进了新安医学的传承与创新。结论 证实了传统医学文献现代化处理的可行性，为中医药领域的知识创新与临床实践提供了新途径，具有重要的学术价值和临床应用前景。

    新安医学智能辅助诊疗人工智能知识图谱大语言模型

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    基于相对位置自注意力机制的《伤寒论》实体识别

    徐弘民李红岩郎许锋周作建...
    1357-1365页
    查看更多>>摘要：目的《伤寒论》是中医学"四大经典"之一，其中富含大量的医疗实践经验以及用药规律，针对《伤寒论》古籍文献数据挖掘中不充分，尤其是古籍文献上下文语义关系复杂，难以全局把握其中关联等问题，对《伤寒论》进行命名实体识别，有助于深入挖掘其潜在知识。方法 根据《伤寒论》古籍文本专业术语多、句式简练的特点，构建双向编码器表征法(Bert)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)-相对位置自注意力(RPRSA)-条件随机场(CRF)模型，通过添加相对位置自注意力(RPRSA)层构造命名实体识别模型以识别《伤寒论》中的实体并学习不同层次的信息，从而提高对《伤寒论》中医古籍实体识别的准确度。结果 通过实验验证，提出的命名实体识别模型在《伤寒论》数据集上的F1 分数(F1-Score)、精确率与召回率分别能够达到88。24%、88。48%与 88。00%，通过对比发现其表现优于其他常见命名实体识别模型。结论 基于相对位置自注意力机制的模型相较于其他模型在《伤寒论》实体识别任务中表现更佳，为《伤寒论》乃至各类中医古籍信息抽取以及数据挖掘提供基础和助力，为中医智能辅助诊疗提供了有效手段。

    相对位置自注意力命名实体识别《伤寒论》双向长短期记忆网络

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