大數(shù)據(jù)時(shí)代給予人工智能跳躍式發(fā)展的平臺(tái),已經(jīng)廣泛滲透到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,并極大地促進(jìn)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展,決定了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展模式。四診信息的數(shù)據(jù)化采集、辨證論治數(shù)據(jù)化分析及輸出等中醫(yī)特征數(shù)據(jù)化后同樣可以應(yīng)用人工智能的方法進(jìn)行研究,通過(guò)監(jiān)督式學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式,可以解析經(jīng)典古籍、總結(jié)名老中醫(yī)醫(yī)案,協(xié)助中醫(yī)臨床診療,借助大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)促進(jìn)名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的傳播、學(xué)習(xí)和應(yīng)用,提高整體的中醫(yī)診治準(zhǔn)確性,是走向精準(zhǔn)中醫(yī)的墊腳石。 

【文章來(lái)源】：中華中醫(yī)藥雜志. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
AI的研究方法
    1.虛擬分支
        1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
        1.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
        1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    2.深度學(xué)習(xí)
    3.物理分支
AI傳承中醫(yī)的可行性
    1.四診信息的數(shù)據(jù)化
    2.辨證論治的數(shù)據(jù)化
    3.疾病特征的數(shù)據(jù)化
AI加速傳承名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)
    1.闡述古籍經(jīng)典
    2.總結(jié)醫(yī)案
    3.協(xié)助臨床診療
小結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種中醫(yī)四診信息采集新模式的探索[J]. 張婧雯,溫川飆.  時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥. 2019(03)
[2]基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的辨證論治神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建思路[J]. 丁琪,溫川飆.  世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘. 2018(92)
[3]基于氣-質(zhì)聯(lián)用技術(shù)的慢性腎功能衰竭濕證患者尿液代謝組學(xué)研究[J]. 白冠鋒,郝一鳴,錢鵬,王憶勤,金亞明.  中華中醫(yī)藥雜志. 2018(04)
[4]基于中醫(yī)古籍特點(diǎn)的數(shù)字化策略研究[J]. 朱云.  中醫(yī)藥導(dǎo)報(bào). 2018(05)
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的和解劑新定義研究[J]. 胡淵龍,羅偉康.  中醫(yī)藥導(dǎo)報(bào). 2017(24)
[6]劉鳳斌教授治療胃食管反流病的病例系列挖掘分析和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)[J]. 侯政昆,李吉平,陳卓群,劉鳳斌.  中國(guó)中藥雜志. 2018(06)
[7]基于支持向量機(jī)的高血壓中醫(yī)證候與血脂、血尿酸、空腹血糖關(guān)系的研究[J]. 許明東,馬曉聰,岳桂華,溫宗良,唐莎莎,楊小英,黃萬(wàn)眾,劉勇軍.  時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥. 2016(12)
[8]基于大數(shù)據(jù)偏序結(jié)構(gòu)生成原理探討“精準(zhǔn)化中醫(yī)”可行模式[J]. 劉超男,鄧燁,李賽美,洪文學(xué),張楠.  中華中醫(yī)藥雜志. 2016(05)
[9]基于數(shù)據(jù)挖掘的《臨證指南醫(yī)案》治療泄瀉用藥規(guī)律分析[J]. 甘永康,劉華一,劉惠.  中國(guó)中醫(yī)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)雜志. 2016(01)
[10]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的名老中醫(yī)診治肺癌認(rèn)知模型構(gòu)建方法[J]. 龐博,劉剛,周雪忠,王玉亮,樸炳奎,花寶金.  北京中醫(yī)藥. 2015(12)

碩士論文
[1]人臉望診輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李兆龍.天津大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3464856