使用人工智能机器学习和深度学习策略开发和应用传统中医药
Danping Pan1, Yilei Guo1, Yongfu Fan1
1School of Basic Medicine Sciences, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310053, P. R. China.
The American journal of Chinese medicine
|May 7, 2024
概括
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在通过提供诊断和治疗的客观标准来现代化中国传统医学 (TCM). 这些先进技术为探索和整合TCM提供了新的机会.
科学领域:
- 综合医学是一个整体的医学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 医疗信息学医学信息学
背景情况:
- 传统中医 (TCM) 为复杂疾病提供有效的治疗方法,副作用最小.
- 传统中医学的进步受到其抽象的诊断方法和理论缺乏客观标准的阻碍.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等新兴技术为现代化中医提供了机会.
研究的目的:
- 审查ML和DL在传统中医学的应用和整合.
- 突出实践例子,并讨论ML/DL在TCM中的成就,挑战和未来潜力.
主要方法:
- 应用到TCM的ML和DL方法的概述.
- 分析TCM诊断和治疗中的实际应用.
- 讨论融合的成功和挑战.
主要成果:
- ML和DL正在成功地应用于TCM领域,如舌头和脉冲诊断.
- 这些技术为探索TCM理论框架提供了新的途径.
- 早期的成功表明了TCM客观标准化的潜力.
结论:
- 通过提供客观标准,ML和DL的整合正在推进TCM.
- 随着ML/DL技术的不断发展,TCM领域的进一步创新有望出现.
- 应对当前的挑战将释放人工智能驱动的TCM的全部潜力.


