【摘 要】
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本研究立足于各类人工智能算法的数学原理，阐述了人工智能在中医诊断中的应用现状及问题。其中传统机器学习算法，如支持向量机、贝叶斯算法等因其小样本学习的特性，在闻诊、问诊等场景具备较高的精度与稳健性；而近年来新兴的深度学习算法则可以处理如图像、音频信号、文本等非结构化数据，与望诊、切诊等场景相契合；多模态深度学习则可以充分挖掘望闻问切数据中的信息，并在特征空间中进行隐式的四诊合参。人工智能的引入可以进
【基金项目】
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国家自然科学基金（81973683）；
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本研究立足于各类人工智能算法的数学原理，阐述了人工智能在中医诊断中的应用现状及问题。其中传统机器学习算法，如支持向量机、贝叶斯算法等因其小样本学习的特性，在闻诊、问诊等场景具备较高的精度与稳健性；而近年来新兴的深度学习算法则可以处理如图像、音频信号、文本等非结构化数据，与望诊、切诊等场景相契合；多模态深度学习则可以充分挖掘望闻问切数据中的信息，并在特征空间中进行隐式的四诊合参。人工智能的引入可以进一步推动中医的客观化、定量化发展，但其数据驱动的特性要求进一步规范现行的中医数据库建立流程。
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