换一批基于迁移学习构建李素卿治疗反复呼吸道感染智能处方模型
Study on Constructing an Intelligent Prescription Model for LI Suqing's Treatment of Recurrent Respiratory Tract Infections Based on Pre-training Transfer Learning
摘要目的 通过迁移学习方法构建李素卿教授治疗反复呼吸道感染智能处方模型.方法 首先使用李素卿教授的大量医案数据作为源域知识数据,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的端到端(Sequence to Se-quence,seq2seq)算法,融合了症状和药物关注的两种注意机制,对模型进行预训练,再以李素卿教授典型医案作为目标域知识数据进行迁移学习训练.结果 图灵测试结果显示各类参与评估的中医医生的误差率均超过30％,其中长期跟诊李素卿教授的医生误差率最低.进一步的定性与定量评价显示,采用迁移学习方法的模型平均分为6.14,与李素卿教授原始处方模型得分6.50非常接近,而单一的LSTM模型评分较低.结论 预训练迁移学习方法在模拟名老中医的处方用药思路上表现出色,为中医人工智能辅助决策系统提供了有效的解决方案,展示了深度学习在传统医学领域的巨大应用潜力.
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分类号
R256.1（中医内科）
栏目名称
DOI
10.13193/j.issn.1673-7717.2025.04.003
发布时间
2025-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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