科创中国

行业领域

生物产业,生物医药产业

需求背景

拟通过突破中医基础理论数字化、中医诊断数据化，构建数字化的中医药知识库，重点研究中医诊疗思维“本体”，建立从疾病、症状/体征到证候再到方药的“算法模型”，研发基于人工智能的临床诊疗决策支持机器人，支持中医辨证论治智能辅助系统应用，解决因中医知识体系庞杂造成中医师数量少、群众看病难等问题。

需解决的主要技术难题

中医内容繁冗复杂，需要博闻强记，学习数年。本项目致力于研究讲中医经典理论和机器学习进行结合，利用现代计算机技术，对中医文献、方剂进行有效的格式化处理，并应用机器学习、深度学习相关算法进行内容的优化，生成653NLP 中医知识图谱。高度抽象出中医核心“辩证论治”元数据：证型、证素、证候，以症为据，从症辨证。患者采用自助回答中医证素问题，检测出患者的体质类型，给出治疗、养生治疗建议。利用机器学习将外部环境、辨症和论治，论治三个步骤进行结合，通过拆解病例的matter-service-task算法模型，根据医学知识，得到当前证型的相应治法，使用XGBoost 算法，调用治法数据库，为患者自动生成康复养生方案，提高诊断准确率。通过本系统可以产生一个较为准确的诊断，为患者提供科学、方便的诊病指导服务，既便于患者在日常生活中养成康复的习惯，又兼顾了分证论治、对证治疗的严谨性，以期对患者康复进展、生活质量、节约费用等方面起到积极作用。

期望实现的主要技术目标

1、证型： 根据模型计算的结果在700+的证素辩证组成的名称中，通过 RNN 神经网络计算模型得到概率最高10个结果辩证名称进行显示。并提供辅助治疗的中医治疗方式、方剂配伍、使用方法。

2、结构：采用症状-证型-治法三级结构。

3、证型：采用决策树算法，通过向现有数据学习，构建模型对未来数据进行预测，完成证型分类任务。

4、人机交互：通过人工智能语音机器人交互，实现自然语言处理技术提取知识、机器学习方法智能诊断，完成主654诉症状的输入。

需求解析

解析单位：“科创中国”专利大数据技术竞争情报专业科技服务团（中国知识产权研究会） 解析时间：2022-12-03

周俊

中国知识产权研究会

项目主管

综合评价

需求方希望引入 AI 人工智能技术进行中医诊疗，提升中医诊疗的数字化水平。由于智能化技术涉及的技术众多，包括通信技术、人工智能技术、云平台技术、物联网技术等，需要广泛借鉴相关领域的创新方案，了解竞争者在产品智能化转型过程中采用的技术方案。因此，可以通过对智能化产品的全球专利信息的分析，为需求方提供技术研发和技术突破的支撑情报信息。

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