【摘 要】
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随着人工智能的迅速发展,深度学习在医学领域的应用越来越广泛,甚至改变了部分研究的发展局面,在此背景下,国家提出推进中医现代化、信息化、智能化的目标。虽然目前已有一些人工智能和中医结合的应用研究,但对中医智能处方模型的研究非常少,仅有的一项研究最终效果不理想。然而智能处方模型研究是中医智能化目标中非常重要的任务,因此,本研究针对中医智能处方模型的构建、多种处方模型的效果比较、模型语义特征提取及中医古
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随着人工智能的迅速发展,深度学习在医学领域的应用越来越广泛,甚至改变了部分研究的发展局面,在此背景下,国家提出推进中医现代化、信息化、智能化的目标。虽然目前已有一些人工智能和中医结合的应用研究,但对中医智能处方模型的研究非常少,仅有的一项研究最终效果不理想。然而智能处方模型研究是中医智能化目标中非常重要的任务,因此,本研究针对中医智能处方模型的构建、多种处方模型的效果比较、模型语义特征提取及中医古籍证治规律的可视化分析这三方面内容做了重要的探索工作。已有的中医智能处方模型研究中,因缺少模型预训练方案以及训练数据庞杂,导致效果不佳。本研究批判的继承了上述研究的优劣,并且结合中医理论特点,确立研究方向为:采用迁移学习策略、使用语言预训练模型及深度学习模型、使用中医领域公认的经典内容作为训练数据。因此,本研究最终开展了以下工作:(1)依据中医基础理论选择了《伤寒论》、《金匮要略》作为基础数据集,《注解伤寒论》、《金匮要略浅注》、《订正仲景全书金匮要略注》作为补充数据集,《黄帝内经素问》、《灵枢经》、《难经》作为微调数据集。其中针对基础数据集进行EDA数据增强处理。(2)预训练策略选择基于四库全书的词嵌入模型、基于中文维基百科的BERT模型、以及基于中文维基百科和通用数据库的Ro BERTa模型。同时,通过微调数据集对BERT模型进行微调预训练,成为TCM-BERT模型。(3)基于预训练策略构造多个深度学习智能处方模型,并针对基础数据集和补充数据集进行多次实验比较,最终得出Ro BERTa-large分类模型为最佳处方模型,其评估结果为:基础数据集测试集精确率92.22%,召回率86.71%,F1值89.38%,十折交叉验证精确率94.5±2.5%,召回率90.47±4.1%,F1值92.38±2.8%。补充数据集测试集精确率80.82%,召回率71.50%,F1值75.87%,十折交叉验证精确率81.85±4.4%,召回率71.28±3.2%,F1值76.14±3.1%。(4)基于训练好的Ro BERTa-large模型对《伤寒论》部分典型条文进行语义特征提取和可视化分析,并探索其中规律。结果发现,模型并非单纯记忆其中的症状组合,而是将其按照不同含义进行智能分层处理,每层内部规律为重要症状之间的关联、病证与症状之间的关联、条文中的标点间隔,层与层之间的规律为递进关系或动态症状转变。因此,基于深度学习语义特征提取的分层分析方法可以进一步深入剖析《伤寒论》。本研究虽然对中医智能处方模型的构建做了重要的探索工作,但是仍存在不足之处。未来的研究方向应该着重将中医知识图谱与BERT系列预训练模型结合,可以为模型带来更好的效果。此外,应进一步将基于深度学习的语义特征提取和可视化分析方法用于中医古籍的探索研究中。
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