T/HNQAP 0005-2025 张仲景经方 AI 大模型设计规范

以下是《T/HNQAP 0005-2025 张仲景经方AI大模型设计规范》的详细内容总结：

​​一、范围​​

规范规定了张仲景经方AI大模型设计的技术要求，包括：

• 经方数据库构建
• 中医临床决策支持
• 大数据科研支撑
• 系统安全性与稳定性
  适用于模型的设计、开发与评估。

​​二、技术架构（分层设计）​​

​​1. 应用层​​

• ​​功能模块​​：
  • 中医实训教育（知识库、辨证思维训练）
  • 临床决策支持（六经辨病、八纲辨证辅助诊疗）
  • 大数据科研（经方理论验证、疾病规律挖掘）
  • 大健康管理（体质辨识、未病防治）
• ​​权限控制​​：按用户资质分级开放功能（如医师可开方，学习者仅限教育模块）。

​​2. 数据输出层​​

• ​​核心模型​​：
  • 辨证分析模型（决策树、神经网络）
  • 健康管理模型
  • 知识库模型
• 提供辨证逻辑可视化及治疗建议。

​​3. 数据更新层​​

• 动态更新知识图谱、临床数据及疗效跟踪数据。

​​4. 数据处理层​​

• ​​技术应用​​：机器学习、深度学习、数据挖掘
• 用于分析诊疗数据的规律与趋势。

​​5. 数据存储层​​

• ​​系统支持​​：关系型数据库、Hadoop、Spark
• 满足结构化与非结构化数据存储需求。

​​6. 数据预处理层​​

• ​​步骤​​：清洗、归一化、缺失值处理
• 确保数据质量。

​​7. 源数据层​​

• ​​数据来源​​：
  • 《伤寒论》《金匮要略》等经典文献
  • 名医临床病案（电子病历、处方等）
  • 名医实践经验。

​​8. 安全隐私层​​

• ​​措施​​：数据加密、访问控制、匿名化处理
• 符合GB/T 39725-2020等安全标准。

​​三、数据中心设计​​

​​1. 标准规范数据中心​​

• 基于中医四诊、六经、八纲体系构建标准化框架。

​​2. 经方大数据中心​​

• ​​覆盖科室​​：内科、外科、妇科等7大领域
• ​​内容​​：病症体系、诊断依据、经方处方（如龙胆泻肝汤应用场景）。

​​3. 运营数据中心​​

• ​​数据范畴​​：病历、机构服务能力、处方用药、疗效
• ​​分析功能​​：环比/同比分析、中医服务占比可视化。

​​4. 科研数据中心​​

• ​​研究方向​​：
  • 疾病核心药物分析
  • 经典名方新药研发
  • 中西医协同诊疗方案。

​​四、模型设计要求​​

​​1. 数据标准体系​​

• ​​数据类型​​：
  • 经方数据（方剂组成、剂量等）
  • 临床数据（多维度病例信息）
  • 名医经验数据（辨证思维、用药规律）。

​​2. 标准化规范​​

• ​​辨证路径​​：遵循六经辨病、方证对应理论
• ​​处方安全​​：配伍禁忌提醒（十八反、十九畏）
• ​​健康管理​​：个性化饮食、运动、情志调摄方案。

​​3. 模型构建​​

• ​​技术选型​​：CNN、RNN/LSTM
• ​​多模态融合​​：整合文本、图像等数据提升诊断准确性。

​​4. 训练方法​​

• ​​监督学习​​：症状-经方映射训练
• ​​强化学习​​：基于疗效反馈优化推荐策略
• ​​思维模拟​​：六经辨证逻辑模拟。

​​五、临床应用场景​​

​​1. 辅助诊疗​​

• ​​功能​​：多维度病情分析、疾病风险预测
• ​​处方生成​​：个性化经方推荐及动态调整。

​​2. 医疗服务拓展​​

• 基层医疗支持（弥补人才不足）
• 远程诊疗（突破时空限制）。

​​3. 科研与传承​​

• 临床数据规律挖掘
• 名医经验数字化传承。

​​4. 标准化推动​​

• 统一诊疗路径与质量控制标准。

​​5. 教育支持​​

• 提供教学案例库及模拟辨证训练。

​​六、功能性要求​​

1. ​​数据交互​​：
   • 支持患者四诊信息采集
   • 兼容舌诊/脉诊设备数据接入
   • 符合WS/T 370-2022医疗数据交换标准。
2. ​​安全稳定​​：
   • 724小时运行（年故障<1天）
   • 数据传输加密（如数字水印、数字签名）。
3. ​​可扩展性​​：
   • 多平台访问支持
   • 二次开发接口开放。

​​七、参考文献​​

引用7项行业标准（如T/CIATCM 104-2023经方基本数据集、智慧中医技术要求等）。

​​核心价值​​：
通过AI技术实现张仲景经方的标准化应用、个性化诊疗及名医经验传承，推动中医药现代化与国际化发展。