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机器学习驱动中医诊断智能化的发展现状、问题及解决路径

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本文对人工智能(artificial intelligence,AI)技术的机器学习算法,特别是传统机器学习和深度学习分析中医四诊信息以实现诊断智能化的应用和局限进行概述,并结合多源多模态信息处理、智能辨病辨证等探讨了智能诊断的发展现状,为智能决策的辅助诊疗提供基础.基于AI应用于中医诊断的适用性,分析目前中医诊断智能化赋能的技术难题,如缺乏四诊采集标准和大型带标注的先验数据集,缺乏多算法共建智能诊断模型的研究,以及对智能诊疗模型的疗效评价研究等,并详细分析解决路径,以期为中医诊断智能化应用提供发展方向.

佘楷杰、袁艿君、马庆宇、岳广欣、陈家旭

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暨南大学中医学院方证研究中心,广州 510632

广州市中医方证重点实验室,广州 510632

中国中医科学院中医基础理论研究所,北京 100700

北京中医药大学中医学院,北京 100029

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人工智能 机器学习 深度学习 中医诊断 智能决策

国家自然科学基金面上项目广东省重点领域研发计划项目广州市中医方证重点实验室

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2024

中国中医基础医学杂志
中国中医研究院基础理论研究所

中国中医基础医学杂志

CSTPCD
影响因子：0.779
ISSN：1006-3250
年,卷(期)：2024.30(3)
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