ABSTRACT Traditionell kinesisk medicin (TCM) är effektivt för att förebygga och behandla alla typer av sjukdomar, som har införlivats i den senaste globala medicinska översikten (Ver.2019) av Världshälsoorganisationen (WHO). Som en av de viktigaste egenskaperna hos TCM, syndrom differentiering (SD) ger botande effekt försäkran. SD är en högdimensionell komplex funktion med symptom/tecken som ingång och syndrom typ som utgång. Artificiellt neuralt nätverk (ANN) ger en all-purpose data-driven lösning för att passa hög-dimensionell komplex funktion, vilket gör ANN ett lovande tillvägagångssätt för modellering intelligent SD (ISD) för TCM. I detta dokument valde vi kronisk obstruktiv lungsjukdom (KOL) som ett exempel för att undersöka ISD för TCM baserat på ANN. Först byggde vi en helgrupps ANN-modell som kombinerar ANN med helgruppsdatauppsättningar bestående av 18 471 verkliga kliniska poster. Dessutom byggde vi fyra extra modeller med ANN och fyra undergruppers datauppsättningar. Som jämförelse byggde vi ytterligare fyra modeller med fyra traditionella maskininlärningsalgoritmer och helgruppsdataset. Vi använde noggrannhet och F1-poäng för att utvärdera modellernas prestanda. Med en noggrannhet på 86,45 % och en F1-poäng på 82,93 % överträffade fullgruppen ANN-modellen de fyra jämförelsemodeller som byggts av traditionella maskininlärningsalgoritmer, men de fyra undergrupperna uppnådde bättre prestanda än fullgruppen ANN-modellen. Vi drog slutsatsen att ANN potentiellt kan ge ett sätt för ISD för TCM, och vår undergrupp modellerar föreslår idéer för att ytterligare optimera ISD. INDEX TERMS Artificiell neural nätverk, traditionell kinesisk medicin, KOL, intelligent syndrom differentiering, subgrupp modellering.
Xu och al. REF använde den kroniska obstruktiva lungsjukdomen (KOL) som ett exempel för att konstruera en TCM-syndrom typing modell av sjukdomen med hjälp av ANN.
Intelligent Syndrome Differentiation of Traditional Chinese Medicine by ANN: A Case Study of Chronic Obstructive Pulmonary Disease
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}