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第60章
实践学习
随着人工智能技术的飞速发展,草药协会敏锐地察觉到其为传统医药带来的巨大机遇,遂启动“传统医药
ai
赋能计划”
。
旨在借助人工智能的强大算力与算法,解决传统医药在诸多领域面临的难题,推动传统医药的现代化发展。
在药材鉴定领域,传统的药材鉴定主要依赖人工经验,存在鉴定效率低、主观性强以及对专业鉴定人员依赖度高的问题。
协会与人工智能科研团队合作,开发基于图像识别与深度学习的药材鉴定系统。
通过收集海量的药材图像数据,涵盖不同产地、生长阶段、炮制方法的药材样本,让算法学习药材的形态特征、纹理结构等信息。
然而,在数据收集过程中,面临着数据来源分散、图像质量参差不齐以及部分珍稀药材样本获取困难等问题。
协会组织专业人员深入各地药材市场、种植基地进行数据采集,同时与各大科研机构、药企合作,整合各方数据资源。
针对图像质量问题,采用先进的图像处理技术进行优化。
对于珍稀药材样本,通过与保护机构协商,在合法合规的前提下获取有限样本,并运用数据增强技术扩充样本数量。
经过不懈努力,初步的药材鉴定系统得以建立,但在实际应用中发现,该系统对于一些形态相似的药材仍存在误判情况。
为提高鉴定准确率,研究团队引入多模态数据,除图像信息外,结合药材的气味、化学成分等数据,构建更加全面的鉴定模型。
同时,利用迁移学习技术,将在大量常见药材数据上训练得到的模型参数,迁移到珍稀药材鉴定任务中,减少对珍稀药材样本数量的依赖。
在药物研发方面,传统医药的新药研发周期长、成本高,且成功率较低。
协会借助人工智能的虚拟筛选技术,对海量的中药成分进行快速筛选,预测其与疾病靶点的相互作用,找出具有潜在活性的成分。
但在构建准确的药物
-
靶点相互作用模型时,面临着数据不完整、作用机制复杂等挑战。
协会整合国内外多个药物数据库、生物信息数据库的数据,同时结合传统医药典籍中关于药物功效与应用的记载,丰富数据维度。
针对作用机制复杂的问题,采用深度学习算法,挖掘隐藏在数据中的复杂关系。
此外,人工智能在中医临床辅助诊断方面也具有巨大潜力。
协会开发的中医临床辅助诊断系统,通过分析患者的症状、体征、病史等信息,依据传统中医理论给出诊断建议和治疗方案。
然而,中医诊断语言具有模糊性和主观性,如何将这些信息准确转化为计算机可识别的特征是一大难题。
协会组织中医专家对大量临床案例进行标准化标注,建立中医诊断知识库。
同时,运用自然语言处理技术,对中医诊断语言进行解析和特征提取,提高系统对中医诊断信息的理解和处理能力。
未来,协会计划进一步深化传统医药与人工智能的融合,拓展应用场景,如利用人工智能优化中药制剂工艺、开展药物不良反应监测等。
同时,加强相关人才培养,打造既懂传统医药又熟悉人工智能技术的复合型人才队伍,为传统医药的智能化发展提供坚实支撑。
草药协会关注到城市居民对健康管理的需求日益增长,决定将传统医药理念与方法全面融入城市社区健康管理,开展“传统医药社区健康行项目”
。
项目启动之初,面临着如何让城市居民了解并接受传统医药健康管理理念的挑战。
城市居民长期接触现代医学,对传统医药的认知相对有限。
协会在各社区举办传统医药健康讲座,邀请中医专家深入浅出地讲解传统医药在养生保健、疾病预防等方面的知识与方法,如中医体质辨识、四季养生等。
同时,设立社区传统医药咨询点,为居民提供免费的健康咨询服务,解答他们对传统医药的疑问。
为了让居民切实体验到传统医药的益处,协会在社区内开展传统医药适宜技术推广活动,如艾灸、推拿、穴位按摩等。
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