风寒外感人工智能诊断

21/24风寒外感人工智能诊断第一部分风寒外感中医诊断标准 2第二部分风寒外感人工智能识别方法 4第三部分舌脉象纹综合评判 8第四部分气血津液平衡失调评估 10第五部分表证与里证的计算机判别 12第六部分风寒外感辅助人工智能影像 15第七部分多模态数据融合分析 18第八部分风寒外感治疗方案智能推荐 21

第一部分风寒外感中医诊断标准关键词关键要点症状表现

1.发热恶寒，寒战身痛，鼻流清涕，头痛身痛，筋骨酸楚。

2.舌淡红或淡白，苔薄白或白腻。

3.脉浮缓或浮紧。

病因病机

1.外感风寒之邪，阻遏卫气，使营卫失和，气血不通，经脉不利。

2.风寒之邪侵袭机体，导致气滞血瘀，阻碍经络运行，产生一系列症状。

3.寒凝气滞，气血运行不畅，抵抗力下降，易使病邪侵入。

诊断分类

1.风寒表证：以上症状明显，恶寒发热，头身疼痛，鼻流清涕，苔薄白，脉浮缓。

2.风寒束表证：恶寒重于发热，外邪束缚于体表，头身疼痛，苔薄白，脉浮紧。

辨证要点

1.辨证主要以症状表现、舌苔脉象为主，结合患者病史及体格检查。

2.风寒外感多为急症，发病较急，病程短，治疗应以驱散风寒为主。

3.治愈标准：症状消失，舌苔正常，脉象恢复平和。

中药治疗

1.辛温解表药为主，如荆芥、防风、羌活、独活等。

2.解肌止痛药，如川芎、当归、芍药等。

3.发汗解表药，如麻黄、桂枝等（需注意用量和适应症）。

预防保健

1.注意保暖，避免受寒，尤其在冬季和早晚。

2.加强体育锻炼，增强体质，提高免疫力。

3.居住环境保持通风，避免密闭空间。风寒外感中医诊断标准

1.症状

*恶寒发热，无汗或微汗

*头痛身痛，周身酸楚

*鼻塞流涕，清涕较多

*咽喉肿痛，咳嗽痰白稀

*舌苔薄白，脉浮紧

2.病机

风寒之邪侵袭人体，阻遏气机宣发，导致卫表不固，气血运行不畅，出现恶寒发热、头痛身痛、鼻塞流涕等症状。

3.辨证要点

*外感风寒：恶寒发热、无汗或微汗、鼻塞流涕、咳嗽痰白稀、舌苔薄白、脉浮紧。

*卫表不固：恶寒重于发热、无汗或微汗，说明卫表防御功能薄弱，邪气易于侵袭。

*气血运行不畅：头痛、身痛、肢体酸楚，提示气血运行受阻，气滞血瘀。

4.舌脉诊断

*舌苔：薄白，反映外邪尚浅，正邪相争。

*脉象：浮紧，浮主邪在表，紧主风寒束表。

5.诊断依据

根据上述症状、病机、辨证要点、舌脉诊断，结合临床表现，综合判断是否为风寒外感。

6.鉴别诊断

*风热外感：恶寒发热，汗出恶风、头痛咽痛，鼻塞流黄涕、咳嗽痰黄稠、舌苔薄黄、脉浮数。

*暑热外感：发热恶热，汗出较多、头晕恶心，口渴喜冷饮、小便短赤、舌苔薄黄或黄腻、脉濡数或滑。

*湿热外感：发热重倦怠，汗出粘腻、头重胸闷，肢体困重、舌苔黄腻、脉濡滑。

7.治法

*疏风解表，宣肺止咳。

*常用中药：麻黄、桂枝、杏仁、甘草、生姜、大枣等。第二部分风寒外感人工智能识别方法关键词关键要点基于中医舌诊图像识别

1.利用深度学习技术提取舌诊图像中的特征信息，如舌质、舌苔、舌形。

2.通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模式识别，建立舌象与风寒外感症状之间的关联模型。

3.应用人工智能算法对舌诊图像进行分类，输出患病概率，辅助临床诊断。

文本语义理解

1.利用自然语言处理技术，对患者的病历和主诉进行分析，提取与风寒外感相关的症状和体征。

2.构建文本特征库和症状词典，通过词频分析、词性标注等方法提取术语并与风寒外感疾病关联。

3.应用贝叶斯分类器或支持向量机（SVM）等机器学习算法，将文本语义转化为风寒外感诊断概率。

中药处方数据挖掘

1.收集历代中医文献和电子病历中的中药处方数据，构建药物数据库。

2.利用关联规则挖掘算法发现中药与风寒外感疾病之间的相关性，识别具有治疗作用的有效方剂。

3.建立中药方剂与风寒外感诊断之间的预测模型，为临床用药提供参考和推荐。

脉象波形分析

1.利用传感器采集脉搏信号，获取脉象波形数据。

2.应用傅里叶变换、小波变换等信号处理技术提取脉象波形特征，如峰值、波幅、频率。

3.构建脉象波形分类模型，通过判别分析或决策树等算法将脉象类型与风寒外感症状关联，辅助诊断。

声纹识别

1.采集患者咳嗽或言语的声音样本，提取声纹特征，如音高、音色、音量。

2.训练声纹识别模型，将声纹特征与风寒外感症状相关联，建立诊断模型。

3.在临床实践中，通过收集患者的声音样本，分析声纹特征，辅助判断风寒外感疾病的严重程度和预后。

基因组学分析

1.收集风寒外感的患者基因组数据，进行基因变异分析和基因表达谱分析。

2.识别与风寒外感易感性或治疗反应相关的基因突变和基因表达异常。

3.开发基因组学风险评估模型，预测个体患风寒外感的风险，指导个性化诊疗。风寒外感人工智能识别方法

1.症状分析

1.1畏寒怕风：患者自觉畏寒、怕冷，尤其在风吹后症状加重。

1.2鼻流清涕：鼻涕稀薄清澈，量较多，呈水样。

1.3喷嚏较多：风寒袭表时，肺气失宣，卫表不固，易引发喷嚏。

1.4头痛无汗：头痛较轻，伴有发热，但不流汗。

1.5肢体酸痛：患者自觉肢体无力、酸痛，不愿活动。

2.体征检查

2.1脉象：浮缓或浮紧

2.2舌苔：薄白或薄白微黄

2.3咽喉：咽喉部红肿，舌后瘀斑较轻

2.4鼻黏膜：苍白或淡粉红色

3.中医辨证

3.1表证：卫表不固，外邪侵袭

3.2寒证：寒邪入里，阻滞气机

3.3湿证：湿邪内蕴，困阻卫气

4.实验室检查

4.1血常规：白细胞计数正常或略增

4.2C反应蛋白（CRP）：正常或轻度升高

4.3降钙素原（PCT）：正常或轻度升高

5.影像学检查

5.1X线：肺纹理轻度增强，可见支气管走行

5.2胸部CT：支气管和肺泡壁轻度增厚

6.人工智能算法

基于以上临床数据，人工智能算法通过机器学习或深度学习模型进行风寒外感识别。常用的算法包括：

6.1支持向量机（SVM）：一种二分类算法，通过建立超平面将两个类别的数据分开。

6.2决策树：一种树形结构模型，通过对特征进行递归分割，形成决策规则。

6.3随机森林：一种集成学习算法，由多个决策树组成，通过投票或平均预测结果。

7.诊断流程

7.1收集患者症状、体征和实验室检查结果

7.2中医辨证

7.3将数据输入人工智能算法

7.4判断风寒外感诊断结果

8.评价指标

风寒外感人工智能识别方法的评价指标包括：

8.1准确率：正确诊断为风寒外感的概率

8.2灵敏度：识别为风寒外感的真实病例中，被正确诊断的比例

8.3特异度：识别为非风寒外感的病例中，被正确诊断的比例

9.优势

风寒外感人工智能识别方法具有以下优势：

9.1客观性：算法基于客观数据，避免主观因素影响

9.2准确性：机器学习模型经过训练，识别准确率高

9.3效率性：算法处理速度快，提高诊断效率

9.4可拓展性：算法可更新迭代，拓展识别范围

10.局限性

风寒外感人工智能识别方法也存在一定的局限性：

10.1受训练数据影响：算法识别能力受训练数据质量和数量的影响

10.2不能代替中医师诊断：中医诊断涉及综合分析和辨证论治，算法只能辅助决策

10.3伦理问题：算法需要收集和处理患者数据，存在隐私和伦理方面的考虑

11.总结

风寒外感人工智能识别方法通过机器学习或深度学习算法，分析临床数据进行诊断。它具有客观性、准确性、效率性和可拓展性，但受训练数据影响，不能代替中医师诊断，需谨慎应用和注意伦理问题。第三部分舌脉象纹综合评判关键词关键要点【舌质】：

1.色泽：一般风寒外感时舌质偏淡、苔薄白，病情较重时舌质会发青或发紫。

2.舌体：外感风寒时舌体常较薄，并伴有齿痕。病情较重时，舌体可出现萎缩或震颤。

3.舌苔：风寒外感时常伴有薄白苔，若病情较重或伴有热证，苔质可转为黄或黄腻。

【舌苔】：

舌脉象纹综合评判

舌脉象纹综合评判是中医诊断风寒外感的重要方法，通过观察舌苔、脉象、纹理等体征，综合评估患者的病症特点，为辨证施治提供依据。

一、舌象

*舌质：淡红或淡白，质地偏嫩。

*舌苔：薄白或微黄，苔质腻润或干薄。

二、脉象

*浮脉：浮取于表，多见于初起风寒。

*迟脉：脉率较慢，多见于风寒已入营血。

*浮缓脉：脉浮而缓，多见于风寒化热。

三、纹理

*寸口纹理：主表证，可见指纹细密、苍白、两脉均见。

*关冲纹理：主里证，可见指纹粗糙、红绛、左脉重于右脉。

四、综合评判

1.风寒表证

*舌淡红，苔薄白，脉浮。

*寸口纹理细密，苍白，两脉均见。

*关冲纹理无明显异常。

2.风寒化热表证

*舌淡红，苔薄黄，脉浮缓。

*寸口纹理细密，苍白。

*关冲纹理粗糙，红绛，左脉重于右脉。

3.风寒入营血证

*舌淡白，苔薄白或腻润，脉迟。

*寸口纹理细密，苍白，两脉均见。

*关冲纹理粗糙，红绛，左脉重于右脉。

4.风寒入里证

*舌淡白，苔薄黄或腻润，脉沉细。

*寸口纹理细密，苍白，两脉均见。

*关冲纹理粗糙，红绛，左脉重于右脉。

五、其他辅助诊断

*畏寒发热：风寒表证常见。

*头痛身痛：风寒入营血证常见。

*鼻塞流涕：风寒表证常见。

*咽喉肿痛：风寒入里证常见。

综合舌脉象纹症状，可进一步明确风寒外感的病证类型，指导临床用药分型，如：

*风寒表证：以辛温解表药为主，如柴胡桂枝汤。

*风寒化热表证：以辛凉解表药为主，如银翘散。

*风寒入营血证：以温经散寒药为主，如荆防败毒散。

*风寒入里证：以温里散寒药为主，如附子理中丸。

舌脉象纹综合评判作为中医诊断风寒外感的重要方法，具有简便、直观、准确的优势，为临床诊疗提供了宝贵的依据。通过综合分析舌苔、脉象、纹理等体征，可有效辨别风寒外感的病证类型，为实现个体化治疗奠定基础。第四部分气血津液平衡失调评估关键词关键要点【气血阴阳辨证】

1.气血阴阳失衡的辨证要点：辨别是气虚还是血虚、是阳虚还是阴虚，以确定治疗原则。

2.气血阴阳失衡的常见症状：气虚表现为乏力、自汗、畏寒等；血虚表现为面色苍白、头晕、心悸等；阳虚表现为畏寒、肢冷、小便清长等；阴虚表现为潮热、盗汗、口干咽燥等。

3.气血阴阳失衡的治疗原则：气虚补气、血虚补血、阳虚温阳、阴虚滋阴，以恢复气血阴阳平衡。

【气机升降失常辨证】

气血津液平衡失调评估

中医理论认为，人体健康的基本物质基础是气、血、津液，它们构成了一个动态平衡的系统。外感风寒后，气血津液失衡是常见病理表现。评估气血津液失衡，有助于指导辨证论治。

气虚证

气虚证表现为卫气不固，表不摄汗。外感风寒后，卫气受损，腠理疏松，汗液外泄，称为自汗。气虚卫外不固，亦可致腠理不密，感受寒邪而出现恶寒。其他症状还有：体倦乏力、声低气短、脉虚弱等。

血虚证

血虚证表现为血不荣于肌肤。风寒外感后，血虚肌肤失养，卫外不固，易受寒邪侵袭。血虚之人，自汗亦多，但汗出后皮肤腠理闭合欠佳，易致恶寒。其他症状还有：面色苍白、唇甲淡白、脉细弱等。

津液亏虚证

津液亏虚证表现为津不濡润肌肤。津液亏虚，肌肤失养，腠理不密，易受寒邪侵袭。津液亏虚之人，自汗亦多，但汗出后津液不足，不能外润肌肤，腠理不密，易致恶寒。其他症状还有：口渴、咽干、皮肤干燥等。

气血两虚证

气血两虚证表现为气虚兼血虚。气虚卫外不固，血虚不能荣养肌肉。气血两虚之人，自汗恶寒兼见，且较之前述各证更为明显。其他症状还有：头晕心悸、面色苍白、脉虚弱等。

气血津液并亏证

气血津液并亏证表现为气虚、血虚、津液亏虚兼见。气血两虚，腠理疏松，营卫不和，自汗恶寒均较明显。津液不足，不能濡润肌肤，致腠理不密，进一步加重自汗恶寒。其他症状还有：口渴、咽干、皮肤干燥、脉虚弱等。

评估方法

评估气血津液平衡失调证候，可采用以下方法：

*自觉症状：询问患者自汗、恶寒、口渴、咽干、皮肤干燥等症状。

*体格检查：观察患者面色、唇甲、皮肤等外在表现，以了解气血津液的盛衰状况。

*脉诊：通过脉象的虚实强弱、浮沉迟数等变化，进一步判断气血津液的盈亏情况。

*辅助检查：必要时，可结合血常规、电解质等辅助检查，以排除其他疾病导致的气血津液失衡。

准确评估气血津液平衡失调证候，对于辨证论治风寒外感至关重要。通过辨证施治，可针对性地选择扶正固表、益气健脾、养血益阴、滋阴润燥等治法，从而恢复气血津液平衡，改善患者症状。第五部分表证与里证的计算机判别表证与里证的计算机判别

一、基本概念

表证和里证是中医辨证论治的重要概念，表现在外而里在内，表证浅在、症状轻微，里证深在、症状较重。计算机判别表证与里证的目的是辅助中医师进行辨证，提高诊断的准确性。

二、表证与里证的计算机判别方法

1.症状评分法

根据表证和里证的典型症状，赋予不同的评分，通过计算总分来判断是否为表证或里证。评分标准如下：

|症状|表证评分|里证评分|

||||

|发热|+1|+2|

|恶寒|+1|+2|

|头痛|+1|+2|

|鼻塞|+1|+2|

|流涕|+1|+2|

|咳嗽|+1|+2|

|胸闷|+1|+2|

|腹胀|+1|+2|

|腹泻|+1|+2|

|呕吐|+1|+2|

|口干舌燥|+1|+2|

|脉浮数|+1|+2|

|苔白|+1|+2|

2.专家系统法

基于中医专家的知识和经验，建立专家系统，将表证和里证的诊断标准转化为计算机语言，通过输入患者的症状和体征，计算机可以模拟中医专家的思维过程，得出表证或里证的诊断。

3.机器学习法

利用大量的中医临床病例数据，训练机器学习模型，通过对症状和体征数据的分析和学习，模型可以判别疾病是否为表证或里证。

三、表证与里证的计算机判别流程

计算机判别表证与里证的流程一般如下：

1.收集患者的症状和体征数据。

2.根据症状评分法或其他方法计算总分。

3.根据总分或专家系统或机器学习模型的输出，判断是否为表证或里证。

4.结合其他中医诊断方法（如望、闻、问、切），综合分析患者的情况，得出最终诊断。

四、计算机判别的优势与不足

优势：

*客观性：计算机判别不受主观因素的影响，结果更加客观公正。

*效率性：计算机判别速度快，可以快速提供初步诊断结果。

*一致性：计算机判别基于标准化的知识和算法，结果具有较高的可重复性和一致性。

不足：

*缺乏全面性：计算机判别只能根据输入的数据进行判断，可能会遗漏一些重要信息。

*缺乏动态性：计算机判别是静态的，无法实时反映患者病情变化。

*缺乏中医思维：计算机判别不能完全模拟中医专家的思维过程，在一些复杂的情况下可能会出现偏差。

五、应用前景

表证与里证的计算机判别技术在中医临床中具有广泛的应用前景，可以辅助中医师进行辨证，提高诊断的准确性和效率，促进中医现代化和国际化。第六部分风寒外感辅助人工智能影像关键词关键要点【胸部X线影像】

1.表现为双肺纹理增粗、间质模糊，伴有肺门淋巴结肿大，提示肺部炎症。

2.随着病情进展，可出现肺实质片状斑片影、小叶性肺炎或肺大叶性肺炎。

3.重症患者可出现肺水肿、肺不张或胸腔积液。

【鼻窦CT影像】

风寒外感辅助人工智能影像

风寒外感是中医经典辨证之一，指因感受风寒邪气而引起的疾病。辅助人工智能影像技术在风寒外感的诊断中发挥着至关重要的作用。

辅助人工智能影像在风寒外感诊断中的应用

辅助人工智能影像技术应用于风寒外感的诊断主要包括以下方面：

1.胸部X线影像

*肺部表现：肺纹理增多、支气管壁增厚、肺泡间隙模糊。

*胸膜表现：胸膜增厚或积液。

2.胸部CT影像

*肺部表现：肺泡实变、间质增厚、支气管扩张、血管收缩。

*纵隔表现：纵隔增宽、淋巴结肿大。

3.超声影像

*甲状腺表现：甲状腺肿大、回声不均、血流信号减少。

*脾脏表现：脾脏肿大、回声不均、门静脉血流减慢。

4.其他影像检查

*核磁共振成像（MRI）：显示肺部炎症、纵隔肿大、淋巴结病变。

*正电子发射断层扫描（PET）：显示肺部炎症代谢增高、纵隔淋巴结病变。

辅助人工智能影像在风寒外感诊断中的优势

辅助人工智能影像技术在风寒外感诊断中的优势主要在于：

*准确性高：人工智能算法可识别并分析影像中的细微变化，提高诊断的准确性。

*效率高：人工智能系统可快速分析影像数据，缩短诊断时间。

*客观性强：人工智能算法不受主观因素影响，诊断结果更加客观。

*标准化高：人工智能系统可根据统一的技术标准进行诊断，保证诊断结果的一致性。

提高辅助人工智能影像诊断准确性的措施

提高辅助人工智能影像诊断准确性的措施包括：

*高质量的影像数据：收集清晰无伪影的影像数据，是提高人工智能诊断准确性的基础。

*先进的算法模型：采用深度学习等先进算法模型，提高人工智能系统的识别和分析能力。

*大数据训练：使用大量标注准确的影像数据训练人工智能系统，增强其对风寒外感的识别能力。

*临床验证：通过临床验证的方式，评价人工智能系统的诊断性能，并不断完善和优化。

辅助人工智能影像在风寒外感治疗中的应用

辅助人工智能影像技术不仅在风寒外感诊断中发挥着重要作用，还可用于治疗中的疗效评估，包括：

*疗效评价：通过对比治疗前后影像的变化，评估治疗效果。

*预后预测：根据影像表现，预测患者预后，指导临床决策。

*个体化治疗：根据影像表现，制定个体化的治疗方案，提高治疗效果。

结语

辅助人工智能影像技术为风寒外感诊断和治疗提供了一个强大的工具，通过提高诊断的准确性、效率和客观性，辅助临床医生做出更加精准的决策，改善患者预后。随着人工智能技术的不断发展，辅助人工智能影像在风寒外感中的应用将更加广泛，为中医现代化和发展做出更大贡献。第七部分多模态数据融合分析关键词关键要点主题名称：多模态特征提取

1.通过深度学习模型从不同模态数据（如文本、图像、语音）中提取特征。

2.采用注意力机制识别不同模态数据中与风寒外感相关的关键信息。

3.探索多模态特征之间的关联，形成更全面的风寒外感表征。

主题名称：表征学习和融合

多模态数据融合分析在风寒外感人工智能诊断中的应用

多模态数据融合分析是一种将来自不同来源和格式的数据集成和分析的技术。它旨在通过协同利用不同数据模态的优势，获得更全面、更准确的诊断结果。在风寒外感人工智能诊断中，多模态数据融合分析具有重要作用。

数据来源和类型

风寒外感人工智能诊断所涉及的多模态数据通常包括：

*电子病历数据：患者的就诊记录、化验结果、影像资料等，提供疾病的客观证据。

*中医诊脉数据：中医师通过把脉获取患者脉象信息，反映脏腑经络气血运行状况。

*中医舌诊数据：中医师通过观察患者舌苔颜色、形态等，判断身体气血津液变化。

*中医问诊数据：中医师通过询问患者症状、既往史等，收集主观病情信息。

*环境数据：患者所在地区的温度、湿度、风速等，影响风寒外感的发病和症状。

数据融合方法

为了有效融合这些异构数据，需要采用适当的数据融合方法。常用的方法包括：

*数据预处理：对不同来源的数据进行标准化、归一化等处理，保证数据一致性。

*特征提取：从各数据模态中提取与风寒外感诊断相关的特征，包括病理特征、中医证候特征等。

*特征融合：将不同数据模态提取的特征进行融合，形成综合特征集，提高诊断信息丰富度。

*分类或回归模型：基于融合后的特征集，建立分类或回归模型，用于风寒外感的诊断或严重程度预测。

应用实例

在实际应用中，多模态数据融合分析已展示出在风寒外感人工智能诊断方面的优势。例如：

*电子病历与中医诊脉数据融合：利用电子病历中的化验结果和中医诊脉数据，构建风寒外感中医证候诊断模型，提高诊断准确率。

*中医舌诊与环境数据融合：结合中医舌诊与患者所在地区的温度、湿度等环境数据，分析风寒外感不同证型的病理机制，指导临床治疗。

*电子病历、中医诊脉、中医问诊数据融合：将电子病历、中医诊脉和中医问诊数据融合，构建风寒外感严重程度预测模型，辅助临床医生判断病情危重程度。

优势和挑战

多模态数据融合分析在风寒外感人工智能诊断中具有以下优势：

*提高诊断准确率：通过融合不同数据模态的信息，弥补单一数据源的不足，全面反映患者病情。

*丰富诊断信息：提供更为详细的诊断信息，包括中医证候、病理机制等，便于临床医生制定更精准的治疗方案。

*辅助临床决策：通过建立预测模型，辅助临床医生判断病情严重程度，指导临床决策。

然而，多模态数据融合分析也面临一些挑战：

*数据异构性：不同数据模态在格式、结构和语义上存在差异，需要进行有效的融合处理。

*特征提取难度：从异构数据中提取与诊断相关的特征是一项复杂的任务，需要深入的医学知识和数据挖掘技术。

*模型优化：融合后的数据量和维度较大，需要针对具体问题选取合适的分类或回归模型并进行优化，以保证诊断结果的可靠性。

总结

多模态数据融合分析通过整合来自不同来源和格式的数据，增强了风寒外感人工智能诊断的准确性、丰富性。随着医学数据和人工智能技术的不断发展，多模态数据融合分析在风寒外感乃至其他疾病的人工智能辅助诊断中将发挥越来越重要的作用。第八部分风寒外感治疗方案智能推荐关键词关键要点症状识别与分型

1.运用自然语言处理技术，通过分析患者描述的症状，自动识别风寒外感类型，如表证、里证、气虚、血虚等。

2.基于机器学习算法，根据症状组合构建分类模型，实现对风寒外感分型的智能诊断。

3.利用专家知识库，对识别结果进行规则验证和修正，提高诊断准确性。

中药处方智能推荐

1.建立中医药知识图谱，涵盖中药药性、君臣佐使关系、配伍禁忌等丰富信息。

2.采用基于图神经网络的处方推荐算法，根据患者症状、体质等信息，智能推荐个性化中药处方。

3.融入中医理论，考虑药性平衡、经络归属、阴阳调和等原则，确保处方科学合理。

中成药推荐

1.构建中成药数据库，收录不同证型的中成药信息，包括适应证、禁忌症、用法用量等。

2.基于相似度匹配算法，根据患者症状匹配适用中成药，辅助医生进行中成药选择。

3.提供中成药疗效评估功能，收集患者使用反馈，不断优化推荐策略。

辨证论治指导

1.运用自然语言生成技术，根据患者症状、分型结果，自动生成辨证论治指导信息。

2.提供循证医学证据，参考中医药经典和现代研究，支持辨证论治的合理性。

3.融入专家共识，汇集