基于机器学习的中医诊断客观化和证候量化方法探讨

中医药的现代化发展离不开中医诊断客观化与证候量化方法的研究。随着当今信息技术的迅速发展、大数据与人工智能的普及,四诊尤其是脉诊和望诊的客观化研究得到了极大进展。问诊的客观化研究主要集中在证候的量化上,然而现有的证候量化模型很难与复杂的中医辨证思维过程完全拟合。机器学习算法能在小数据集上构造满意的模型,在中医诊断中的应用正逐步深入,是提高量化诊断模型性能的可行途径。本文参考近年来有关中医证候量化方法与技术的文献,结合跨学科信息技术的发展趋势,提出将机器学习算法用于中医证候量化的方法学新思路。