基于深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)藥方生成模型

近日，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在中醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用取得進(jìn)展，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能中醫(yī)藥方生成方法，相關(guān)成果于近日發(fā)表于國(guó)際期刊IEEE ACCESS。

隨著傳統(tǒng)中醫(yī)醫(yī)學(xué)在全球范圍內(nèi)的逐步推廣，越來(lái)越多的國(guó)家對(duì)中醫(yī)了解和認(rèn)可。特別是近年來(lái)，基于傳統(tǒng)中醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)提取的各類有效的純植物藥物更加鞏固了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要性。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能方法在各個(gè)領(lǐng)域取得了巨大突破，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也有了長(zhǎng)足進(jìn)步。而在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)方面，特別是智能中醫(yī)的診斷、治療，尚處于起步階段。

在題為AttentiveHerb: A Novel Method for Traditional Medicine Prescription Generation的研究論文中，沈陽(yáng)自動(dòng)化所大數(shù)據(jù)智能技術(shù)組提出了一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能中醫(yī)藥方生成方法。該方法基于中醫(yī)診療過(guò)程的核心思想——“辨證論治”，利用深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)患者的癥狀信息進(jìn)行特征提取，并在考慮患者不同病癥嚴(yán)重性程度的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同癥狀動(dòng)態(tài)生成藥方中的每一味對(duì)癥中藥，實(shí)現(xiàn)智能中醫(yī)自動(dòng)化診療，并成功模擬中醫(yī)個(gè)性化診療這一特點(diǎn)。此外，相較于之前的智能中醫(yī)研究，該方法完全基于學(xué)習(xí)方法，無(wú)需事先人為設(shè)計(jì)任何規(guī)則，表現(xiàn)出良好的自適應(yīng)性。該工作不僅是智能中醫(yī)研究中的新探索和突破，也為未來(lái)應(yīng)用人工智能技術(shù)在門診診療的研究提供了研究思路。