中医处方自动化：基于案例推理和多策略相似性检索

"这篇论文探讨了如何利用案例推理和多策略相似性检索技术在中医领域实现处方自动生成，特别是针对新安医学防治中风病的诊疗。研究中，选取新安医家的诊疗医案和方药作为数据基础，通过多策略相似性检索进行中医辨证，再结合案例推理的智能决策方法实现自动化的处方用药。这种方法既符合医学诊断的实际流程，也具有现实意义和可行性，旨在提升医生诊断效率，推动中医研究的信息化和现代化进程。该研究得到了多项基金的支持，并由三位研究者共同完成，他们在各自领域有深厚的学术背景。" 本文的研究核心是将现代信息技术应用于传统中医，以案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和多策略相似性检索技术为手段，探索中医处方自动生成的可能性。案例推理是一种人工智能方法，它依赖于过去的经验案例来解决新问题。在中医领域，这意味着通过检索和分析历史医案，找出与当前病情最相似的案例，然后根据这些案例的处理方式来生成处方。这种技术对于中医辨证有着重要的应用价值，因为辨证是中医诊断和治疗的关键步骤。 多策略相似性检索技术在此过程中起到了关键作用。由于中医诊疗信息复杂多样，包括病史、症状、脉象等多个维度，多策略检索能更全面地比较和匹配病例，确保找到最合适的参考案例。这一检索过程可能包括对症候特征、病程、疗效等方面的综合评估，以提高匹配的准确性和处方的有效性。 此外，论文特别关注了新安医学，这是中医的一个重要流派，以其独特的理论体系和临床实践闻名。研究新安医家的诊疗医案和方药，不仅可以深入理解中医的理论与实践，还可以为自动化处方提供丰富的数据支持。通过这种方式，论文旨在推进中医研究的现代化，尤其是提高中医诊疗的自动化水平，减轻医生的工作负担，同时保持中医的个性化治疗特色。 这项研究展示了信息技术在传统医学中的创新应用，为中医处方的智能化生成提供了新的思路和技术支持。通过整合历史经验和现代计算方法，有望促进中医临床实践和研究的进一步发展，推动中医药的现代化进程。