机器学习算法在中医诊疗中的研究综述

被引：26

作者：

张晓航 ^{[1
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石清磊 ^{[3
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王斌 ^{[4
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王炳蔚 ^{[1
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王永吉 ^{[1
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陈力 ^{[1
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吴敬征 ^{[1
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机构：

[1] 中国科学院软件研究所协同创新中心

[2] 中国科学院大学

[3] 西门子医疗系统有限公司北京分公司临床科研部

[4] 中国中医科学院中医临床基础医学研究所

[5] 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室

来源：

计算机科学 | 2018年 / 45(S2)卷 / S2期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

机器学习; 深度学习; 中医;

D O I：

暂无

中图分类号：

R24 [中医临床学]; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

100502 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

机器学习算法包括传统机器学习算法和深度学习算法。传统机器学习算法在中医诊疗领域中的应用研究较多,为探究中医辩证规律提供了参考,也为中医诊疗过程的客观化提供了依据。与此同时,随着其在多个领域不断取得成功,深度学习算法在中医诊疗中的价值越来越多地得到业界的重视。通过对中医诊疗领域中使用到的传统机器学习算法与深度学习算法进行述评,总结了两类算法在中医领域中的研究与应用现状,分析了两类算法的特点以及对中医的应用价值,以期为机器学习算法在中医诊疗领域的进一步研究提供参考。

引用

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共 18 条

[1] 中医脉诊信号的无监督聚类分析研究 [J].