基于人工智能的不孕症中医辨证模型的构建与应用

作者：许梦白; 刘雁峰^*; 赵宗耀; 陈家旭^*

来源：中华中医药杂志, 2021, 36(09): 5532-5536.

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 不孕症
• 中医辨证模型
• 统计学注意力神经网络模型(SANN)

目的:建立基于人工智能的不孕症中医辨证模型,为不孕症中医智能辨证模型的构建与应用提供方法和依据。方法:检索中国期刊全文数据库、万方期刊数据库、中医智库、古今病案云平台,收集关于不孕症的中医名医病案300例,建立不孕症病案中医信息数据库,采用经过超参数调优的随机森林(RF)、支持向量分类(SVC)、K-近邻(KNN)、人工神经网络(ANN)及统计学注意力神经网络模型(SANN)对数据集进行量化分析,建立不孕症辨证模型,采用五折交叉验证对模型进行评价,评价指标包括Accuracy、Precision、Recall、F1。结果:不孕症中医四诊信息为输入变量共86项,输出变量为不孕症中医证型共6项。5种模型的拟合效果较好,Accuracy、Precision、Recall、F1值均在0.77以上;其中SANN模型的准确率、查准率与查全率最高,Accuracy、Precision、Recall、F1分别为0.90、0.90、0.91、0.90,均高于其他算法模型,其参数的中医解释基本符合中医诊断原理。结论:基于SANN算法模型建立的不孕症中医辨证模型具有良好的诊断能力,将人工智能应用于不孕症中医辨证模型的构建与临床应用方法学可行,且具有较高的准确率。

• 单位
  北京中医药大学东直门医院; 北京中医药大学; 青岛大学附属医院