• 07-17 2025
    后台管理员
    核心研究成果与准确率表现 关键实验数据与算法性能 XGBoost算法最优准确率达98.71%:伊拉克中等技术大学与南澳大利亚大学的研究团队通过5260张舌头图像训练机器学习模型,在对60张异常舌象图片的测试中,XGBoost算法成功识别58张,准确率显著优于其他算法(朴素贝叶斯91.43%、支持向量机等95%-97%区间)。 跨疾病识别能力验证:该系统可通过舌色特征诊断糖尿病(蓝色舌体、黄色舌苔)、癌症(紫色舌体、厚舌苔)、贫血(白色舌体)、肝胆疾病(黄色舌体)及新冠感染(轻症淡粉、中度深红、重症酒红色伴溃疡)等多种病症,且在中东两家教学医院的临床样本中实现“几乎所有病例匹配”。 技术迭代与历史演进 2023年初步成果:早期研究采用计算机辅助系统诊断糖尿病、肾衰竭等疾病,准确率为94%。 2024年技术突破:通过优化颜色空间模型(融合RGB、YCbCr、HSV等五种模式)和光照补偿算法,将准确率提升至98%以上,验证了中医舌诊“色诊”理论的科学性。   技术实现与临床应用特点 诊断流程标准化设计 1.图像采集:患者需坐在距离摄...
  • 07-17 2025
    后台管理员
    核心技术升级与性能优化 中医机器人舌诊技术通过智能化设备与算法迭代实现了传统舌诊的标准化革新,主要进展体现在以下方面: 1.硬件设备精密化:采用定制图像采集器(如瑞科高维度“中医智能舌诊仪”)搭配光源控制系统,确保舌象采集的光源统一性和图像高精度,消除传统舌诊中环境光线干扰的问题。 2.AI算法专业化:基于数万份临床舌象数据训练的深度学习模型,诊断精度已达“老专家水平”,可量化分析舌质、舌苔颜色、形态等特征,支持体质辨识、疾病风险评估等功能。 3.多模态数据融合:部分系统(如安徽省针灸医院研发的AI舌诊仪)结合面部图像采集与智能问诊,实现“舌象+症状”协同分析,10秒内可输出包含106种体质状态的检测报告,准确率超98%。   产品应用与市场落地情况 研发主体 核心产品 应用场景 市场进展 瑞科高维度 中医智能舌诊仪(含“小魔盒”) 中医诊疗、健康体检 获工信部“人工智能揭榜挂帅”项目优胜奖,已进入加拿大、新加坡等国际市场1。 安徽省针灸医院+合肥云诊科技 中医AI舌...
  • 07-17 2025
    后台管理员
    智能化核心功能实现 中医机器人通过多技术融合实现传统中医诊疗流程的数字化与智能化,具体体现在以下维度: 望诊智能化:采用高清摄像头捕捉面部、舌部细微特征,结合图像识别算法对舌质、舌苔颜色、形态等进行多维度定量化分析,取代传统主观观察1。 闻诊数字化:集成语音交互模块与声纹分析技术,通过解析用户语音特征及描述症状,辅助判断体质类型与潜在病症。 问诊自动化:构建智能问答系统,基于中医理论自动生成症状采集问卷,快速完成“十问歌”等辨证要素提取,形成结构化数据。 切诊客观化:通过脉诊仪采集寸、关、尺三部脉象信号,运用智能网络算法分析脉象的幅度、频率、波形特征,实现脉象自动判读与定量化描述。   关键技术融合与算法能力 中医机器人的智能化水平依赖于多学科技术的深度整合: 深度学习与中医理论结合:融合深度学习技术与中医理论,在完成四诊数据采集后,可自动进行体质判断、脏腑辨证,输出个性化调理方案,包括中成药、中药方剂、食疗及理疗建议,形成“检测-诊断-干预”的健康管理闭环。 中西医数据协同处...
  • 07-16 2025
    后台管理员
    国家层面政策支持 明确关键领域定位 国家药监局发布的《关于发布优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展有关举措的公告》(以下简称《公告》)明确将医用机器人等视为塑造医疗器械新质生产力的关键领域。虽然《公告》未直接提及“中医机器人”,但其涵盖的医用机器人范畴为中医机器人的研发与应用提供了政策基础,中医机器人作为医用机器人的细分方向,有望受益于这一政策定位。 优化审批与监管机制 《公告》提出优化特殊审批程序、完善分类和命名原则、持续健全标准体系等措施,为包括中医机器人在内的高端医疗器械创新提供了全生命周期的监管支持。这些措施有助于加速中医机器人从科研成果到临床应用的转化过程,降低创新产品的上市门槛。 前沿技术协同推动 政策围绕人工智能、机器人等前沿核心技术领域创新提出具体要求,强调推动科研成果转化。中医机器人融合了中医理论与人工智能、机器人技术,符合政策鼓励的技术创新方向,未来有望在政策引导下获得更多资源倾斜。   地方层面政策响应 重点方向布局 地方政府积极出台配套政策,例如深圳市发...