BJUT赵亮
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人工智能自动组方实习笔记1—工作记录

本系列文章将记录在某中医人工智能公司实习期间所作的工作内容，如果有哪位小伙伴在做相关内容，可以发邮件联系（[email protected]）与我互相学习
以下为该项目的系列文章
工作记录
萤火虫算法
FCM模糊C聚类
爬虫及python代码
数据预处理
中医分类及python代码
数据预处理python代码
基于字典的最大正向匹配
基于欧式距离的方剂推荐
基于方剂相似性的方剂推荐
GitHub地址

自动组方

本次实习在某中医人工智能公司实现对于中医妇科病的自动组方功能。在中医妇科中奖疾病分为几个大的类别如月经病、带下病等，月经病下又有月经不调、痛经等疾病，每个疾病下又分为类似于气血两虚、肾阳虚等病机，在每个病机下有具体的病症，每个病机对应着治疗该病机的药方。具体结构如下图：
人工智能自动组方实习笔记1—工作记录_第1张图片
则自动组方的方法是通过对输入的病症集通过模型操作得到其对应的药方，所以重点是在于模型的搭建如何准确的得到其所对应的药方。

工作流程

  • 通过对病人的病症描述，得到该病症所对应的中药药方，基于人工智能下实现自动组方功能
  • 工作前期收集所需要的数据信息，包括中医的药材、药方、疾病、病例等相关信息
  • 对数据进行预处理，得到模型对应使用的数据集
  • 搭建模型，计算正确率，找到最合适的模型计算方法最终得到自动组方功能
  • 模型类型
    1. 基于分类方法，输入病症得到该病症所对应的病机分型，通过统计方法得到该病机所对应的药方
    2. 基于统计学方法，输入病症集在数据集中找到与输入重合程度最高的结果
    3. 基于聚类算法，对数据集计算病症之间的互信息熵，将数据集聚类成为K个标准类别，找到对于输入病症集与K个标准类别最为接近的类别作为结果
    4. 将得到最终结果，在web网页上展示出来

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