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作者：骆长永;刘智;于河;闫雨柔;王俊宏;何冰;谷晓红;
单位：北京中医药大学东方医院;南京中医药大学;北京中医药大学;北京中医药大学东直门医院;
摘要：目的 通过迁移学习方法构建李素卿教授治疗反复呼吸道感染智能处方模型。方法 首先使用李素卿教授的大量医案数据作为源域知识数据，基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的端到端(Sequence to Sequence, seq2seq)算法，融合了症状和药物关注的两种注意机制，对模型进行预训练，再以李素卿教授典型医案作为目标域知识数据进行迁移学习训练。结果 图灵测试结果显示各类参与评估的中医医生的误差率均超过30%,其中长期跟诊李素卿教授的医生误差率最低。进一步的定性与定量评价显示，采用迁移学习方法的模型平均分为6.14,与李素卿教授原始处方模型得分6.50非常接近，而单一的LSTM模型评分较低。结论 预训练迁移学习方法在模拟名老中医的处方用药思路上表现出色，为中医人工智能辅助决策系统提供了有效的解决方案，展示了深度学习在传统医学领域的巨大应用潜力。
关键词：名医传承;迁移学习;李素卿
基金资助：国家自然科学基金项目(82205317); 中央高水平中医医院临床科研基金项目(K2023C14); 国家重点研发计划项目(2018YFC1704100,2018YFC1704101)
