基于大数据的中医智能辅助系统

1、基于大数据的中医智能辅助系统中医发展人才困局的解决之道：中医智能辅助国医大师9国家级名老 中医 中医专家万人中医医师14万人中医从业人员54万人中医人才缺口达中医人才成才周期70万以上2年国务院中医药发展“十三五” 规划要求：所有社区卫生服务中心 所有乡镇卫生院70%村卫生室具备中医药服务能力培养难，传承难大医加中医临床智能助手Step.6step.5Step.4Step.3Step.2Step.1知患患者画像知病四诊信息知医医生画像知道中医AI知天地环境画像中医智能辩证论治中医智能辨证论治架构中医NLP症状关联推荐中医智能辨证中医智能论治辨证论治结果 智能评价中医处方合理 性智能审核推荐结果

2、中医医生病历文本名家医案库名家医案相似度计算推荐名家医案结 果 不 理 想常见证候约占75%少见证候约占25%基于指南及名家经验的推荐基于名家验案的推荐中医智能辨证论治核心关键技术中医自然语言处理中医关联规则分析中医证候推荐名家医案 相似度计 算方法：基于LSTM+CRF模型，叠加双向最大匹配效果：F值，96%方法：基于关联规 则模型效果：实现症状、药品关联推荐方法：基于多标签KNN模型效果：实现证候推荐方法：基于词向量 的TF-IDF和余弦相 似度计算效果：实现相似名家医案推荐中医智能辨证论治示例1快速准确识别病历内容输入症状自动动态联想实现系统对接和病历文本识别辅助医生筛选合适药方中医智能

3、辨证论治示例2智能推荐相似名家医案、协助医生对少见证候的辩证论治相似名家 医案精准 推荐医学自然语言处理（LSTM+CRF+综合结果择优)LSTM+CRF训练语料测试语料双向最大匹配原始语料结果1评测算法结果2优化算法中医分词的结果比较各大分词软件及自研方法对中医症状抽取的比较抽取了 2000 条的中医症状进行了人工标注，其中 1500 条用于训练模型(北大工具支持训练，结巴分词和斯坦福分词器不支持训练),剩下 500 条数 据用于评估，与自研分析方法进行对比。精确率召回率F-值结巴分词84.6%73.6%78.7%斯坦福分词器75.5%71.0%73.2%北大 PKUNLP（训练后）94.3

4、%94.3%94.2%自研方法96.4%97.1%96.7%中医关联规则应用：症状关联、药品关联关联规则挖掘是一种在大型数据库中发现变量之间的有趣性关系的方法，目的是利用一些有趣性的量度来识别数据库中发现的强规则。发现医案中的普遍用药规律，相当于一个 frequent pattern mining 的问题，即 在数据库中找到高频率出现的用药规则发现症状之间的关联性是一个发现布尔关联规则 (Boolean association rules) 问 题基于多标签方法的中医证候预测多标签预测多重填补MICE(multiple imputation by chain equation )缺失值填补不均

5、衡数据处理ECC, ML-KNN等方法Smote过采样+Tomek link方法中医医案相似度计算过程医案预处理将症状标准 化词向量转换将症状转换 为500维向 量提取症状特征潜在语义分 析模型症状相似计算计算症状特 征向量的余 弦距离症状标准术语 库名家医案库名家医案词向量库患者病历医案相似度排 序计算相似度排序结 果一站式中西医结合知识平台15大类：疾病 证候 症状临床指南方剂中药饮片 中草药 中成药 名家医案 针灸穴位 西药图书文献 名医经验 检查检验 手术中医智能辅助混合云平台机构用户个人用户中医A I引擎健康小病中医中成养生药中医智能中成药智调理推荐能推荐大病死亡中医二级三级馆医院医

6、院中医智中医智能名医医案 能分诊辅助决策智能推荐中医A I应用场景全面覆盖健康管理各个阶段康复中医智能辅助+智能复 诊机器人，提高医生水 平和效率，为中医赋能未病先调，小病自疗， 有效提升个人健康大病导医病后康复未病 调理小病自疗智能复诊 机器人患者 画像大数据 分析中医理论 知识图谱大数据 采集建立三大闭环，促进中医服务升级大健康闭环智能辅智能名医助辨治验案推荐诊疗闭环大数据 加工研究闭环提高健康水平减少就医次数提高中医水平提升诊疗效率提高沟通效率改善医患关系挖掘中医药规律 助力中医学科发展互联网+中医：中医智能健康管理助手就要康医生智能推荐智能辨证推荐中成药自动查中医体质在线疗效跟踪公司介

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