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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。

1)在医生诊疗时,同步采集患者脉搏波信息和舌象等原始信息以及医生给出的处方;2)人工智能学习中医处方,通过端到端的深度学习方法,得到该医生对应的人工智能模型;3)作为医生的人工智能助手,该人工智能模型可提供辅助诊断治疗方案;4)整合信息,建设名老中医传承病案数据库。采用互动游戏达到调节情绪、提升专注力的目的。通过脉诊仪实时跟踪与监控人体健康信号指数等，通过基础训练调节软件，达到调节情绪、缓解压力、提升专注力的目的。脉诊仪、舌诊仪、四诊仪、微信舌诊小程序等采集前端可独使用，也可配合云服务平台，实现中医客观化传承、名老中医诊疗经验的复制，实现中医“治未病”及慢病管理，适宜大范围推广，投放到基层医疗机构使用，为全科医生赋能，疑难病症可通过云服务平台请专家远程复核。云服务平台面向广大中医医师和科研机构，提供人工智能科研服务支持，应用前景广阔。

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。

1. 人脸识别引擎：提供面部形态分析结果，准确定位面部88个关键点，采用模式识别方法与深度学习方法双核心，提供针对用户关注的实际病症的深入学习优化；通过面部颜色分析，获取人体心率信号；合并人脸识别功能，实现无接触测温，准确度达±0.2°；进行罕见病筛查等。

2. 舌象识别引擎：从舌照图像直接推理出深层次身体异常状况概率，给出人体健康判断并推荐OTC处方药。通过学习大夫或流派的案例，生成该诊断风格的AI模型，完成舌像诊断。支持手机、相机等多种输入方式，质量合格的照片均可使用。

3. 脉搏波识别引擎：具有精准的脉搏波采集技术及系统的脉搏波研究方法，采用光感元件记录信号采集器，获取心脏搏动及血管容积周期性变化信号，保证信息采集的准确性。采用非侵入式PPG光电测量技术，从精准度、系统性层面全面提炼脉搏波波形，面向未来的脉搏波算法研究，提供多层级的指标，全面支持各领域相关的科学研究与数据分析。

4. 呼吸波识别引擎：对呼吸睡眠暂停/失眠等问题进行全面监护，拥有自主可控的柔性传感器核心；家庭咳喘监测，防控呼吸疾病，为新冠肺炎疫情防控提供数据支撑；采用智能反馈调节法，达到身心共振调节。

TH-Health开放云平台通过学习知名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验整合，学习每个传承医生的用药习惯，得到对应医生的AI模型，形成人工智能在线平台，完成疾病特征客观化提取、药方自动生成、相近病例搜索等服务。

数据服务支撑针对临床数据、科研数据、网络数据、居家数据，提供数据研究支撑，面向所有对人体生理信号（脉搏、呼吸、人脸、舌象等）研究感兴趣的医生或机构，提供智能化数据分析服务、以及远程科研支持服务等，让研究者实现基于自身应用场景的数据，迅速获得AI中医智能研究技术支持，实现各行业独特的场景应用。

电子系杨昉团队研发的“电力线和可见光融合的通信方法及系统”由清华大学宽带多媒体传输团队完成。该项目创新性地将光电信号进行协同融合处理，利用可见光通信和电力线通信技术构建深度融合的异构传输网络，实现融合照明、定位和通信的一体化，解决了电力线通信的移动和可见光通信的网络接入难题，为构建信息通信基础设施提供重要的支撑。电力线和可见光融合的通信方法及系统第15届北京发明创新大赛收到报名项目1866项，经三轮专家评审、两次网上公示，评选出发明创新奖项目230项，入围奖项目751项；其中71个项目同时获得了专项奖，15家项目推荐单位获得大赛项目组织奖。