基于神经网络的中医处方推荐系统设计与实现

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@小白创作中心

基于神经网络的中医处方推荐系统设计与实现

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CSDN

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随着信息技术的快速发展，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛。中医作为中国传统医学的重要组成部分，其处方推荐一直是临床治疗的关键环节。然而，传统的中医处方推荐往往依赖于医生的经验和知识，存在主观性较强、效率低下等问题。因此，开发一种基于神经网络的中医处方推荐系统具有重要的研究价值和实际应用意义。

本文设计并实现了一种基于神经网络的中医处方推荐系统。该系统首先通过收集中医典籍、病历资料等大量数据，构建了丰富的中医知识库。然后，利用神经网络模型对中医处方进行特征提取和学习，建立了处方与病情之间的映射关系。在此基础上，系统能够根据输入的病情信息，自动推荐合适的中医处方。

具体而言，系统采用了深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）对中医处方进行建模。CNN用于提取处方中的局部特征，而RNN则能够捕捉处方中的时序信息。通过融合这两种神经网络的优点，系统能够更准确地理解处方与病情之间的复杂关系。

在实现过程中，系统还考虑了中医处方的个性化需求。通过引入患者个体差异、体质类型等辅助信息，系统能够针对不同患者推荐更加精准的处方。此外，系统还提供了友好的用户界面，方便医生使用和查看推荐结果。

实验结果表明，基于神经网络的中医处方推荐系统具有较高的推荐准确率和稳定性。与传统方法相比，该系统能够显著提高处方推荐的效率和准确性，为中医临床治疗提供了有力的支持。

本项目所设计的中医处方推荐分析可视化系统用户为负责中医处方推荐分析人员及网络平台产品经理等制定处方分析人员，传统的中医处方推荐分析分析处理后的数据会产生一些比较复杂且难以理解的数据，直接将这些数据提供给处方分析人员或者产品经理将是非常不友好的。所以需要将分析好的数据以可视化界面的方式去展示给处方分析人员及网络平台负责策略调整的产品经理。在中医处方推荐分析可视化系统的可视化展示功能中主要分为六个模块，分别是Davinci登录模块、中医处方推荐分析预测、用户管理和数据，如图3-2所示。

图3-2 系统功能模块图