中医学是中国传统文化的宝贵传承,拥有一套完整的诊断理论体系,为人类的健康生存发展付出了难以估量的贡献。中医独特的诊疗模式为现代医学提供了很多具有参考价值的诊断依据,受到世界各国人民的欢迎,引起了医学研究者们的广泛关注。但是,传统中医独特的诊疗方法也给中医学的传播带来了困难,中医诊断方式难以客观量化表述,诊断过程也跟中医生的主观经验密切相关,中医各种语言以及辨证辨病原理靠经验传承,缺少既定标准。鉴于以上中医现代化的种种困难,现代信息科学技术的发展,给中医辨证辨病智能化带来转机。中医诊疗的核心是诊断分型,如何将中医的难以具体描述的辨证诊疗过程,转化为可供普通医生辨别理解的语言,搭建辅助诊疗模型为中医生看病提供参考是本文解决的主要问题。1.搭建了基于人工蜂群优化BP神经网络算法的中医辨证模型。辨证是中医诊断的重点之一,将中医的症状经过辨证分型的诊疗方式,得出患者的病症证型。BP神经网络是一种反向传播神经网络,利用群智能算法中的人工蜂群算法优化BP神经网络,该模型能学习和存贮输入输出模式可以映射中医症状到中医证型之间的关系,实现中医辨证,为中医生看病提供参考依据。2.搭建了基于卷积循环神经网络算法的中医辨病模型。循环神经网络是全连接网络的一种,网络框架具有记忆学习的功能。通过卷积神经网络中的卷积层对中医四诊症状进行特征提取,提取出具有丰富上下文信息的中医症状特征,利用循环神经网络中的长短时记忆算法,找到中医症状特征与中医病症类的对应关系,从而实现中医辨病。3.设计并实现了中医辅助诊疗系统。利用已有的中医辨证和中医辨病系统模型,通过诊断模式和功能框架的设计,在开发过程中设计并搭建数据库,以中医辨病辨证诊断的实现为目的,实现系统的框架搭建设计。