2型糖尿病舌象特征研究述评

中医药在预防糖尿病前期、调节血糖及延缓糖尿病并发症等方面作用确切,但尚缺乏客观化、定量化的中医评价指标。随着图像处理、人工智能等技术应用于糖尿病舌诊客观量化研究中,舌象特征与糖脂代谢指标相关性、糖尿病中医证候、糖尿病及其并发症的风险预警等方面研究取得了一定进展。本文对近年来糖尿病舌象特征研究进行概述并提出展望,为相关研究及临床诊断提供参考。     

自动舌诊技术的研究进展

近年来,舌诊的客观化发展如自动采集、舌图处理和分析等技术均有了长足进步,且相关研究成果正逐步应用于临床进行辅助诊断,促进了中医诊断客观化的发展。本文通过文献调研和对比分析等方法,从自动化舌诊的硬件采集设备和舌象特征分析技术两方面对中医舌诊的客观化研究进展进行了系统性的探讨与总结,并讨论了当前存在的一些问题以及对发展前景的展望,从而为后续临床研发提供理论基础,并为自动化舌诊技术的进一步发展提供参考。     

中医舌诊客观化识别技术的现代研究

从舌诊的现代研究入手 ,综述了舌诊的现代研究成果和存在的问题 ,提出了中医舌诊客观化识别技术的现代研究方向将以多种智能技术为基础 ,融合模式识别、图像处理、神经网络、人工智能技术及可拓学方法等多种智能信息识别技术 ,并与临床应用结合进行 ,建立以舌的特征表达信息为基础的集合模型和关系模型 ,使舌诊的现代智能研究能真正指导临床诊断、治疗。     

中医舌诊客观化识别技术的现代研究

从舌诊的现代研究入手。综述了舌诊的现代研究成果和存在的问题。提出了中医舌诊客观化识别技术的现代研究方向将以多种智能技术为基础，融合模式识别、图像处理、神经网络、人工智能技术及可拓学方法等多种智能信息识别技术，并与临床应用结合进行，建立以舌的特征表达信息为基础的集合模型和关系模型，使舌诊的现代智能研究能真正指导临床诊断、治疗。     

肿瘤舌象信息研究进展＊

信息技术引入到肿瘤舌诊的研究与应用中，让肿瘤的中医舌诊辨治逐步走向客观化、定量化和标准化。在近几年的研究中，各类肿瘤不同临床阶段的舌象特点逐渐显现，证明舌象信息对肿瘤具有一定的辅助诊治价值。人工智能、大数据等最新信息技术与中医的传统理论相结合，利用现代化科技手段采集、分析、自我学习和自我判断肿瘤患者舌象信息，找寻中医肿瘤舌象数据的内在规律，提升中医舌诊诊治肿瘤地精确性和指导性。     

中医数字化舌象客观特征分析研究现状分析

采用计算机科学技术演绎推导中医学理论是中医学客观化发展,进而推动其国际化发展的强有力的技术方案。本文针对中医学特色诊法之一——中医舌诊在进行客观化研究过程中,以中医舌诊辨识舌象的相关内容及指标为依据,对应现阶段实现数字化舌象客观特征分析过程中所涉及到的计算机相关科学技术,即数字图像处理技术及数据库技术在该研究领域内的应用现状进行梳理分析。     

基于舌诊客观化技术的冠心病患者舌象特征研究进展

冠心病（CHD）发病率及致死率高,严重影响人们的身心健康。舌诊是极具中医特色的诊法之一,中医学认为心与舌关系密切,心的病理变化可通过舌象反映出来。随着科学技术的发展,基于图像处理和计算机、数据挖掘等学科理论和技术的舌诊仪研究取得了一定的进展,舌诊客观化技术在临床诊断中得到一定的应用。文章围绕舌诊客观化技术的研究方法,综述了CHD不同类型、不同证型、不同合并症情况下的舌象特征,以期为舌诊客观化及其临床应用研究提供一定的思路和客观依据。     

人工智能在中医舌诊中的应用探讨

舌诊作为一种非侵入式诊察手段,在中医临床诊疗中有重要地位,但受医生主观经验和光照环境影响较大。目前人工智能技术在影像学和医学专家系统的应用较成熟,舌诊客观化研究主要依赖图像识别技术,将标准化收集的舌象经过图像校正、图像去噪、舌体分割、舌质舌苔分割等预处理,通过对舌质、舌苔的颜色和形态特征分析总结,发现基本符合传统中医理论。但当前舌诊客观化研究与中医临床脱节,只有通过多学科合作才能更好地实现中医人工智能现代化研究。     

冠心病不同证候舌诊信息特征研究＊

目的 探讨冠心病患者不同证候的舌诊参数的变化特征，寻找出舌象信息与冠心病心血管状态之间的关系,以期客观地评估舌诊信息在冠心病辅助诊疗评价中的有效性和实用性，为发展无创的中医诊断技术提供理论支持。方法 运用上海中医药大学自行研制的中医舌面一体仪采集冠心病患者中医舌诊信息,并运用方差分析统计冠心病患者不同证候下舌诊参数的差异性。结果 冠心病不同证候舌象参数变化有一定的规律性。结论 冠心病不同证候之间舌象参数有显著性差异，提示舌象参数可以作为该病临床诊断的客观依据之一。     

现代化舌诊在临床研究中的应用

传统舌诊是中医辨证论治的重要依据之一。计算机技术的发展为舌诊现代化开辟了新途径。现代化舌诊应用于临床研究的目的是为诊断、中医辨证分型、评价病情、评估疗效等提供客观依据。本文就近年来现代化舌诊在临床研究中的应用现状进行分析,总结舌色、舌质地、舌形、舌齿痕、舌下络脉、舌微循环、舌光谱技术在临床研究中的应用现状及存在的问题,为进一步相关研究提供参考。     

人工智能与中医诊断技术

人工智能技术将有助于推动中医诊断技术的发展与进步,尤其在解决中医四诊信息客观化采集和术语规范化研究瓶颈问题上。文章阐述了人工智能技术与中医四诊以及四诊合参的研究现状和问题,论述了课题组利用人工智能技术进行诊断术语规范化的研究进展,并进一步总结提出中医诊断人工智能化的发展方向和研究重点。     

中医四诊客观量化的研究进展

中医学是以哲学为理论基础的经验医学,在历经数千年的发展后在中国及周边地区取得了不可替代的地位。整体观念是中医学的核心指导思想,但由于人体本身的生理病理机制极其复杂,故采用现代分析医学方法难以探究其诊治本质。近年来大数据及人工智能的快速发展再一次为智慧中医发展带来契机,文章通过全面检索中英文数据库文献并借助中医学、中医工程学、中医信息学以及现代科学技术的相关理论来简要介绍中医四诊客观量化的研究进展,分析目前存在的不足,结合相关领域发展现况对未来中医四诊辅助技术进行展望。     

人工智能在名老中医学术传承中的应用探讨＊

中医药学是中华民族灿烂文化的重要组成部分,传承与创新相结合,是延续中医药事业的根本途径。名老中医的学术思想和临床经验在中医药发展中至关重要,其传承模式也随着时代发展而逐渐多元化。然而,大量隐性知识存在于中医临床诊疗过程中,极大地增加了名老中医学术传承的难度。人工智能技术目前在现代医学诊疗中已有了初步应用,它可以拓展人类局限的数据存储和计算分析能力。与人工智能相结合的中医传承模式,可以深度挖掘名老中医学术思想,为中医学的传承发展贡献力量。本文主要介绍名老中医学术传承现状,探讨并展望人工智能在名老中医学术传承中的应用以及前景。     

案例推理对中医临床案例研究的认识和启示

中医医案作为专家经验的载体,对指导中医临床实践、提升中医学者临证水平具有重要意义,人工智能领域案例推理技术有望弥补现有中医医案研究情境化特征缺失的遗憾.但由于不同类型的中医医案研究要点不同,因此,本文通过分析中医医案的分类、特点及研究现状,并通过考察案例推理的理论内涵及在中医医案方向的应用现状,探讨案例推理对中医临床案...     

基于SWOT分析的中医人工智能现状与发展研究＊

人工智能技术如今已经广泛应用于各个领域，医学领域对人工智能设备开发和应用一直有着较高的关注，而中医药作为中国特色的医学资源，与人工智能技术和设备开发的联系日益紧密。目前，中医人工智能技术在四诊客观化研究等方面取得一定成果，但也存在产品实际效果不佳、数据库建立不规范、不合理以及相关专业人才匮乏等诸多问题。本研究通过文献评阅、专家访谈和SWOT分析法，总结中医人工智能技术的发展和应用现况，分析中医人工智能发展过程中存在的主要问题，并提出相应完善策略，为中医药人工智能设备的研发和政府决策提供参考依据。     

基于舌图信息及舌苔物质分析的慢性胃炎舌诊客观化研究概述

中药有效治疗慢性胃炎是建立在中医诊断明确的基础上，而舌诊对于慢性胃炎的中医诊断具有重要作用。以往基于研究者肉眼观察的慢性胃炎舌诊研究缺乏客观性，研究结果的精确度和重复性较差。因此，随着现代科学技术的日新月异，慢性胃炎舌诊客观化研究越来越被人们所重视。近年来，慢性胃炎舌诊客观化研究主要从患者的舌图信息特征和舌苔物质组分两方面进行分析。本文对这两方面近10余年的研究现状进行概述，指出了目前研究的不足，并提出了未来开展慢性胃炎舌诊客观化研究的方向和策略。     

中医面诊信息处理技术研究进展与展望

面诊是中医望诊的重要部分。近几年运用人工智能、图像处理技术进行舌、脉诊客观化研究一直是研究热点,而面诊的观化研究却较少。本文从人脸图像采集、面部检测定位、面部脏腑反射区域定位、面色提取识别以及其他面部特征的识别、面诊辨证推演等方面,系统地总结了目前中医面诊所采用的技术手段,对存在的问题进行了讨论,并对未来发展趋势进行展望。     

中医智能化诊断的研究现状与展望

对人工智能与中医诊断信息处理相结合的发展历程进行了简单的概括。总结了在每一个发展阶段中,人工智能技术应用在中医领域的特点。并基于中医智能化诊断的发展现状进行了展望,包括深化研究中医四诊诊断信息的获取与分析技术、建立中医基础理论数字模型、以"证"为研究单元的综合数据挖掘技术、重视"人工"和"智能"两方面的研究工作等,以期为中医智能化诊断的发展提供服务。     

中医人工智能辨证研究现状与发展＊

目的 总结中医人工智能辨证领域的研究历史与现状、应用状况、所面临的挑战，为中医辨证智能发展提供帮助。方法 检索中国知网（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）总库1980年-2020年人工智能与中医辨证相关文献，筛选出301篇，以时间为线索，从专家系统、机器学习、深度学习和知识图谱，对中医辨证算法研究进行分类；以地域为线索，结合文献计量学可视化分析，梳理出中医辨证人工智能地域发展态势。结果 通过三个阶段中医辨证算法的比较，机器学习的神经网络、决策树和贝叶斯等算法模型辨证准确率均值在90%以上，适用于中医辨证，未来深度学习与知识图谱在中医辨证方面极具潜力。结论 中医辨证信息化迅猛发展并处于持续深入的状态，但中医文本数据的处理和结构化工作滞后，缺乏评价系统来评判人工智能算法在辨证上的效果，需予以重视。