目的:中医临床数据信息化是中医现代化发展的必经之路。本文利用真实有效的中医妇科病例,构建中医妇科临床数据库,并通BP神经网络模型对有效病例进行学习训练和预测,探讨发现中医妇科症状定量处理方式。方法:本研究从2018年10月1日-2020年1月31日在广东省中医院中医妇科门诊跟诊学习并收集病例,根据纳入排除标准筛选病例,选取其中的中医妇科症状与证型构建中医妇科临床数据库,通过将数据库中的症状定量处理和不定量处理,利用BP神经网络构建中医妇科证候分类模型,比较和分析中医妇科症状的量化方法对中医妇科证候分类结果的影响。结果:本研究纳入病例中共有11个中医妇科症状进行了定量(量化)处理,经过BP神经网络模型学习训练后,中医妇科证型分类准确率为68.31%。1.症状月经量不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为64.79%;2.症状月经周期不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为66.2%;3.症状月经色不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为71.13%;4.症状月经夹血块不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为66.9%;5.症状痛经不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为59.86%;6.症状带下色不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为66.2%;7.症状舌色不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为73.24%;8.症状苔色不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为67.61%;9.症状苔质不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为72.54%;10.症状脉象不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为58.45%;11.症状怕冷不定量处理,中医妇科证候分类模型的准确率为73.53%。结论:1.中医临床症状定量的的前提是其中医诊断或治疗的有效性;2.中医妇科临床症状“月经量”、“月经周期”、“月经夹血块”、“痛经”、“带下色”、“苔色”以及“脉象”的定量处理可以提高中医妇科证候分类模型的准确率。3.中医妇科临床症状的量化方法可在中医其他疾病的症状信息处理中推广。