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中医在一定程度上是基于医生的经验，是否可以通过大数据和神经元网络算法来优化新入行医生的经验问题

当然可以，但是首先你要有大数据。
■网友
不行，电脑对图像和视频进行通用智能算法是难题，中医需要望闻问切，对电脑来说维度太高了，加个大规模采集数据也是难题，目前只能做到电脑辅助诊断。
■网友
你问了一个好问题。我对这个问题有一定的思考，有空写成文章。现在简要列一些观点如下：中医治病的步骤分为：一、度量人体。用医生的眼耳口鼻手去收集病人的宏观表现。二、归纳出证型。医生根据上述信息，结合脑里的中医理论，归纳出病证。三、开方。医生根据病证开出药方。四、药后反馈。重复上面第一步。其中，标准化程度从小到大依次排列。第三步，目前各大医院的系统中已经做到了，这就是基础方。一个证型（即：疾病模式）对应一个或数个基础方，只要中医判断了证型，就可以调出推荐的基础方直接抄出来用药。这些基础方基本上可以七八成准确地治愈对应的证型。第二步，即是题主说的大数据需要解决的地方。也就是说，如何根据四诊的结果，自动的推理并诊断出病人的证型。这个想法是可行的。因为医生大脑中的工作原理正是正儿八经的神经网络。经过训练的医生，在大脑中已经形成了各种深度的神经网络，只要输入适当的四诊结果（即：输入参数），就可以输出代表这个医生经验的诊断结果，即证型。虽然不同医生训练出来的神经网络不相同，但如果可以移植的话，这些诊断经验可以马上就能够为他人复用。也就是说，把这些经验做成神经网络进行移植，与把这些经验写成书，由他人学习后完成移植，效果是一样的。因此如果有这样的大数据系统，能够在不同医生的训练下形成可用的神经网络系统，那就相当于这个系统学习了若干个医生的诊治经验了。这一步并不是很难，难是难在下一步。第一步，即系统的输入。在整个题目中，这一步最不可靠，也是研究最浅的一个领域，也是无限前途的一个领域。微博上的中医博士 @罗大伦 ，他的博士论文就是中医舌诊标准色卡。这个领域中，对于病人宏观信息的收集，目前仍只能依赖于人，无法标准化，这也是中医所有领域当中，最难复制的一个地方，也是好中医与差中医差异最大的地方，这也是老师带徒弟最重要的重点－－训练徒弟眼耳口鼻手，即中医的仪器：度量系统。假设将来，机器的模式识别算法能足够代替人脑，代替眼耳口鼻手，能够准确且标准化地收集病人的宏观信息，则：结合上面的第二步研究成果，系统完全可以完成中医诊断，并且能自我学习和自我完善。随着系统上的病例越来越多，这个系统完全可以做到代替中医进行诊断和开方。以上观点如果要展开，可以写一大篇文章，暂时罗列在此。以上内容所有权利保留，禁止任何形式的转载。欢迎讨论。
■网友
哦 这么跟你说吧 中医里虽然结论很多都是靠经验但是中医的望闻问切，前面三种做数据统计不难，难的是切切，关于切你还是自己百度吧，我才疏学浅回答恐有疏漏
■网友
你的思路用在现代医学上倒是可以，不如说已经做了，看看IBM的超级AI。但是，玄学怎么用经验？还不如像电脑算命和程序员黄历一样掷骰子随机一个结果。


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