摘要目的 本研究通过构建专用大语言模型Qwen-TCM-Dia,开发了中医泄泻临床决策与处方生成系统,用于标准化泄泻的辨证诊断与处方产出.方法 研究构建了 2 个主要数据集:评估基准数据集和微调数据集,后者包括泄泻基础知识、医案和思维链推理数据集.在对 16个开源大语言模型进行推理时间、准确率和输出质量的初步评估后,Qwen2.5因其更优的整体性能而被选作基础模型.研究采用两阶段低秩适应(LoRA)微调策略,将基于领域特定知识的继续预训练与使用思维链增强的临床医案相结合进行指令微调,在将临床逻辑(症状 →病机 →治则 →处方)嵌入模型的推理能力中,由此得到的针对中医泄泻的微调模型被命名为 Qwen-TCM-Dia.研究通过准确率、精确率、召回率和F1 分数评估了模型在疾病诊断和证型鉴别方面的性能,并与已有的开源中医大语言模型进行对比评估了处方生成质量.结果 Qwen-TCM-Dia的性能优于基础模型Qwen2.5 和其他 5个开源中医大语言模型,其疾病诊断准确率为 97.05%,F1分数为 91.48%;证型鉴别准确率为 74.54%,F1分数为 74.21%.与现有的开源中医大语言模型(BianCang、HuangDi、LingDan、TCMLLM-PR和ZhongJing)相比,Qwen-TCM-Dia在重构"症状→病机→治则→处方"逻辑链方面表现出更高的保真度,能够提供完整的处方,而其他模型常常遗漏剂量或生成不匹配的处方.结论 研究通过整合继续预训练、思维链推理和两阶段微调策略,构建了中医泄泻临床决策和处方生成系统,证明了继续预训练强化领域表征与思维链激活逻辑推理具有协同效应.研究不仅为泄泻的规范化诊疗提供了关键技术支持,也为中医专家经验的数字化传承和中医智能化转型提供了一种可扩展的范式.