第225集：中医AI竞赛（2/2）

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赛事采用“基础研究+应用创新”双轨制，设置四大核心赛道，形成从理论到实践的完整创新链：

赛道名称 核心目标 技术重点 典型任务

智能诊断赛道 构建中医辨证论治AI系统 多模态医学影像分析、辨证逻辑推理 基于舌象、脉象、症状的中医证型识别

药物研发赛道 加速中药创新与经典方剂优化 方剂配伍规律挖掘、虚拟筛选模型 基于“君臣佐使”理论的抗新冠方剂优化

健康管理赛道 开发个性化中医治未病方案 体质辨识模型、动态干预推荐 基于“九种体质”的节气养生方案生成

理论创新赛道 探索中医核心理论的计算表达 知识图谱构建、复杂系统建模 “经络-脏腑”关联的图神经网络建模

（二）关键技术赛道深度解析

1. 智能诊断赛道的多模态融合挑战

参赛团队需处理三类非结构化数据：

- 舌象分析：突破传统RGB图像的局限，采用高光谱成像技术获取舌体200-1100nm的光谱信息，某获奖团队通过注意力机制强化对舌苔润燥（光谱反射率差异）的识别，使湿热证诊断准确率提升至92.3%；

- 脉象采集：自研柔性压力传感器阵列，同步采集寸关尺三部九候的压力波形与振动频谱，某团队利用小波变换提取脉象“浮、沉、迟、数”的特征参数，结合LSTM网络实现28种病脉的分类，F1-score达0.89；

- 症状语义理解：针对中医症状的模糊性（如“潮热”“脘闷”），构建包含3000+中医术语的语义网络，采用BERT-Chinese预训练模型进行症状向量表征，使“口苦咽干”与“肝胆火旺”的关联推理准确率达87.6%。