中医智能辨证诊断技术的演进与问题探讨＊

本文通过对国内中医智能辨证诊断研究历程的梳理，系统总结了不同阶段中医智能辨证诊断的技术特点，并对基于经验知识的推理到基于机器学习的数字辨证模型构建的代表性成果进行了阐述，对技术演进过程涉及的主要技术在未来中医智能辨证诊断研究中的前景、难点和挑战提出了一些观点及相关设想，以期为未来中医智能辨证诊断在方法、模型、技术方面的进一步研究提供思路。     

以医药信息知识大赛助力医药高校计算机基础教学改革

介绍医药信息知识（MEDINFO）大赛的策划背景和组织模式,阐述大赛特色和创新之处,指出大赛对课程教学改革具有助力作用,总结大赛举办经验,包括争取学校政策、平台及经费支持,组建稳定的竞赛组织团队等方面。     

病历形态的转变:从模板化到网格化

当前病历的主流形态是电子病历(EMR)模板式形态。分析模板病历的问题,提出从人工智能(AI)思路与技术视角,对比阐述一种新的病历形态,即网格病历形态;并以同步临床决策支持(CDS)为条件,论述建构网格病历的基本方法、基本形态、基本操作和主要优势,展示其解决临床问题的多种能力。     

支持向量机基础上的银屑病辅助诊断方法研究

介绍基于支持向量机的银屑病辅助诊断方法实现流程，包括数据收集和预处理、构建数据库群、特征提取、建立基于支持向量机的辅助诊断模型。通过实验验证该方法的有效性，其诊断精度较高，可以为银屑病数据分析、疾病预防提供技术支持。     

中医诊断学辨证知识图谱构建研究与实践

阐述中医诊断学辨证知识图谱构建方法和过程,包括知识梳理、知识图谱结构模型构建、命名实体获取、关系提取、图谱表示、可视化等方面,实现中医诊断学辨证知识地图Web服务,在利用知识图谱技术开展中医智能辅助辨证研究方面进行探索和初步实践。     

基于深度学习的中医古籍缺失文本修复研究

目的：基于构建的高质量中医古籍文本语料库及深度学习语言模型,训练出可以应用于中医古籍缺失文本修复的模型,为中医古籍修复工作提供帮助。方法：分别训练和测试N-gram模型、LSTM模型、BiLSTM模型、RoBERTa模型,对比筛选出最优模型,并将筛选出的最优模型运用到文本修复场景中。结果：BiLSTM模型优于LSTM模型,LSTM模型明显优于N-gram模型,而RoBERTa模型效果最优,将RoBERTa模型运用到《黄帝内经》的修复中,达到了63.36%的hit@1,82.57%的hit@5。结论：将深度学习技术应用于中医古籍缺失文本修复中具有较好的效果,能够为中医古籍修复提供帮助。     

基于数据挖掘的冠心病辨证用药规律研究

目的基于数据挖掘技术研究分析冠心病辨证用药规律。方法首先搜集整理名家医案处方,对数据进行规范化处理,构建冠心病处方数据库;再借助统计学软件IBM SPSS Statistics 20.0对药物频次、病位证素频次及病性证素频次的分布进行统计;最后应用Apriori关联规则算法等进行数据挖掘,分析潜藏的用药配伍规律。结果对遴选出的145首处方进行分析,涉及216味常用中药、8个病位证素和12个病性证素;挖掘出用药频次大于平均频次的药物46味,使用频次前5位的中药分别为丹参、甘草、栝楼、半夏、川芎,病位证素以心、肾、脾、肝为主,病性证素以血瘀、气虚、痰、阳虚、气滞、阴虚为主;当满足最小支持度为15%且最小置信度为70%时,关联规则分析结果显示共得到药对关联规则15条,3味药组关联规则26条,其中置信度前3位的药对规则分别为薤白→栝楼、五味子→麦冬、郁金→丹参,置信度前3位的3味药组关联规则分别为薤白+半夏→栝楼、丹参+薤白→栝楼、薤白+甘草→栝楼。结论中医治疗冠心病辨证用药主以活血化瘀、行气导滞、补气益气、涤痰行气为法,与其主要病性证素血瘀、气虚等相符,药物大多归心经,与其主要病位证素相一致。基于数据挖掘技术分析冠心病组方用药规律,对于临床用药指导与应用具有重要价值。     

基于重叠社区的“方-药”网络经方配伍规律分析

针对传统数据挖掘技术难以揭示海量方剂配伍复杂性的问题,借鉴复杂网络思想构建"方-药"网络并基于重叠社区分析其组方配伍规律。首先将方剂内包含的药物抽象为节点、药间关系抽象为边、药物共现频次表示为边的权重,构建"方-药"网络模型,引入"药物影响力"的概念识别网络中的重要药物节点;其次提出一种基于重叠社区的"方-药"网络划分方法进行社区发现;最后分析划分后社区中蕴含的组方配伍规律。在基于《伤寒论》112首方剂构建的模型中,药物影响力大的药物符合张仲景"寒温并用、辛甘苦同行"的用药原则,结合FCM(fuzzyC-means)算法可发现隐藏在《伤寒论》整体模型中的常用药组;在基于《伤寒论》少阴病证构建的模型中,药物影响力大的药物符合少阴病证"温经扶阳、利水渗湿"的用药特点,并得到了分类明显的药物配伍社团。"方-药"网络模型中蕴含着高质量的重叠社区结构,分析社区中蕴含的内在规律可为方剂组方配伍及用药规律的探究提供新的依据。