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“TH-Health中医客观化传承系统”是集舌脉等人体生理信号高质量采集、中医健康指标客观化计算、处方搜索与推荐于一体的人工智能辅助诊疗、辅助学习的软硬件一体化系统。通过创新的人工智能学习算法，直接建立起原始测量信号到中医专家处方的推理模型，给出客观化的多维数字特征向量及其对应的健康状态描述，使中医病案可通过数值计算进行比较。 该项目成果使中医诊疗原始信息被全面记录和管理，可学习得到每个待传承专家个性化的人工智能模型，为解决中医传承客观化、智能化、可推广普及等实际需求问题提供了独特的解决方案。"该项目成果使中医诊疗原始信息被全面记录和管理，可学习得到每个待传承专家个性化的人工智能模型，为解决中医传承客观化、智能化、可推广普及等实际需求问题提供了独特的解决方案。

集舌脉等人体生理信号高质量采集、中医健康指标客观化计算、处方搜索与推荐于一体的人工智能辅助诊疗、辅助学习的软硬件一体化系统。通过创新的人工智能学习算法，直接建立起原始测量信号到中医专家处方的推理模型，给出客观化的多维数字特征向量及其对应的健康状态描述，使中医病案可通过数值计算进行比较。

智能图文信息处理研究室隶属于清华大学电子工程系，也是北京信息科学与技术国家研究中心、以及智能技术与系统国家重点实验室的一部分。承担多项国家973、国家863、国家自然科学基金项目以及国际合作项目等，先后荣获国家科技进步二等奖3次（1999年、2003年、2008年）、三等奖 1 次（1993年），以及十多次省部级奖励。 研究室在人工智能领域深耕30余载，首先聚焦自然场景中最重要的目标（文字、人脸）进行主动识别，构建了TH-OCR文字识别和TH-ID身份识别两大体系。取得多项国际领先水平的研究成果并成功进行了产业化推广，在市场上具有广泛影响。典型应用有，人脸识别系统在深圳、珠海、北京、上海等出入境口岸四百多条“旅客自助查验通道”，是我国首个大规模人脸识别成功应用案例。 自2012年起围绕客观化中医人工智能诊疗重点展开，在无生命目标识别获得成功并充分沉淀技术创新的基础上，开展人体健康主动识别，努力探索有生命的对象，初步构建了TH-Health健康识别第三大研究体系。从TH-OCR到TH-ID再到TH-Health，既识字-识身份-识健康，由浅入深地构建了非接触式信号采集识别的研究体系。

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