漢方臨床診断・治療データベースの構築

大規模言語モデルの技術原則は、伝統的な中国医学 (TCM) の経験的な医学原則と一致しており、大規模モデル技術の台頭は TCM の進歩を大きく促進する可能性があります。 しかし、現在、TCM 人工知能 (AI) の大規模モデルをトレーニングするための TCM 特性を備えた臨床診断および治療データベースが不足しています。

現時点では、一般的なTCMの舌の外観をモデル化するための大規模な舌画像データベースはまだ確立されていないため、TCM診断の精度と一貫性が確保され、TCM診断開発の客観的な標準化が促進されます。

中医体質調査のアンケートは量が多く、時間がかかり、主観的な問題があるという臨床現場の被験者からのフィードバックを考慮し、中医体質調査のプロセスを最適化するために大規模な臨床観察研究を実施する予定です。識別。

伝統的な中国医学 (TCM) の医師と患者の対話と医療記録の作成は、TCM の診断と治療のプロセス中に生成される重要な要素です。 医師と患者の対話に基づいた相談、医療記録の作成、治療計画の推奨を支援することには、臨床上および研究上の重要な価値があります。 そこで、医師と患者の対話や外来診療記録を大量に収集して医師と患者の対話データベースを構築し、対話型の大規模中医学モデルの最適化に向けた準備を事前に行う予定です。

要約すると、中医学の臨床診断と治療のデータベースを構築する研究には重要な臨床的および科学的研究価値があります。 これは、中医学の診断と治療の標準化と正規化を改善するのに役立ち、また中医学の近代化と国際化もサポートします。 ビッグデータ分析と人工知能技術を適用することにより、TCMの診断と治療情報をより深く掘り下げることが可能になり、TCMにおける臨床意思決定と科学研究の探索のためのより豊富で正確なデータリソースを提供します。