Som en kompletterande och alternativ medicin på det medicinska området har traditionell kinesisk medicin (TCM) ägnat stor uppmärksamhet på det inhemska området och utomlands. I praktiken ger TCM en ganska tydlig metod för patientdiagnos och behandling jämfört med västerländsk medicin (WM). Syndrom (ZHENG eller mönster) differentieras genom en uppsättning symtom och tecken som undersöks från en individ med fyra huvudsakliga diagnostiska metoder: inspektion, auskultation och olfaction, förhör och palpation som återspeglar de patologiska och fysiologiska förändringarna av sjukdomens förekomst och utveckling. Patientklassificering är att dela upp patienterna i flera klasser baserat på olika kriterier. I detta dokument, ur maskininlärningsperspektiv, kommer en enkät om patientklassificering att sammanfattas i tre huvudaspekter av TCM: teckenklassificering, syndromdifferentiering och sjukdomsklassificering. Med hänsyn till olika diagnostiska data analyserade med olika beräkningsmetoder presenterar vi översikten för fyra delfält av TCM-diagnos, respektive. För varje delfält utformar vi en rektangulär referenslista med tillämpningar i horisontell riktning och maskininlärningsalgoritmer i längdriktningen. Enligt den nuvarande utvecklingen av objektiv TCM-diagnos för patientklassificering, en diskussion om forskningsfrågor kring maskininlärning tekniker med tillämpningar till TCM-diagnos ges för att underlätta ytterligare forskning för TCM patientklassificering.
Från ett maskininlärningsperspektiv, Zhao et al. REF gav en omfattande översikt över patientklassificeringen för TCM med avseende på de fyra diagnosmetoderna för TCM.
Advances in Patient Classification for Traditional Chinese Medicine: A Machine Learning Perspective