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中华中医药学刊2025年第06期:基于深度学习和医案相似度的古代方剂智能推荐方法研究

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作者:郭凤英;高晨曦;王一凡;杜鹏程;王若佳;翟兴;田甜;

单位:北京中医药大学管理学院;北京中医药大学中医学院;

摘要:目的 解决中医古籍中的中药计量规则复杂、方剂查找不便和缺乏针对古籍的现代智能应用的问题。方法 总结历代计量转换标准和特殊计器计量转换标准,提出一种基于“主证+方剂名称+中药组成”特征融合的医案相似度计算方法,采用基于深度学习的知识增强语义表示模型(Enhanced Representation from Knowledge IntEgration, ERNIE)模型进行模型训练;利用MySQL数据库和Django框架,设计开发一个基于深度学习推荐引擎的智能化古代方剂推荐和计量换算系统。结果 采用该方法得到的总体推荐准确率达到了89.55%、精确率为94.51%、召回率为83.97%,取得了较好的效果,系统能够实现方剂智能检索和中药计量单位转换,根据用户输入的症状推荐主治功效匹配度较高的系列古方信息,并将古方按不同朝代的换算规则显示方剂组成及符合现代标准计量的中药用量。结论 利用该方法进行方剂智能推荐和中药计量转换,达到了较为满意的效果,为古代方剂的智能推荐提供了一种新的思路,对中药用量的标准化具有一定的借鉴意义和临床用药参考意义。

关键词:深度学习;医案相似度;古代方剂;智能推荐;计量转换

基金资助:国家自然科学基金青年科学基金项目(82204963); 教育部中国高校产学研创新基金—蓝点分布式智能计算项目(2021LDA12004)