随着我国人口老龄化问题的日益加剧,人们对于优化医疗技术、增强健康的需求变得更为迫切,在新一轮的科技革命和产业变革中,人工智能作为重要驱动力量为社会各领域的发展带来契机。中医只有借助新一轮科技的力量才能焕发新的活力,与新一代人工智能的先进技术结合是时代需要与必然趋势。目的:凝练《伤寒论》诊疗的中医思维与现代逻辑,基于中医状态辨识方法建立具有《伤寒论》特点的中医规范化诊疗电子数据集,并构建一个体现《伤寒论》诊疗特点的中医智能化辅助诊疗模型,实现从中医症状数据到临床用药的计算机智能化推荐过程。方法:1.通过文献书籍、中国知网等数据库进行文献学研究,以“伤寒论”或含“伤寒杂病论”或含“张仲景”或含“经方”并且“思维”为主要关键词进行文献检索,并参考百度学术、卫生主管部门等相关文件资料,对含有《伤寒论》条文与经方研究的书籍与文献进行挖掘梳理,凝练出《伤寒论》的中医诊疗思维规律。2.通过现代逻辑学方法研究,对《伤寒论》经文进行深度挖掘,进一步厘清《伤寒论》所潜藏的现代诊疗逻辑规律。3.通过中医状态辨识方法和光学字符识别等技术,对《伤寒论》经文中含有方药的条文进行逐一筛选,分纲别目,进一步明晰经文中的病位、病性信息,进而建立规范化《伤寒论》电子诊疗数据集。4.依据计算机图神经网络算法（GNN）和多层感知机技术（MLP）构建中医诊疗算法模型,实现从中医症状数据到临床用药的计算机智能化推荐,并以精确率、召回率和F1分数三个评价指标对所建模型进行性能评估。结果:1.《伤寒论》的中医诊疗思维主要有汤方辨证思维、平脉辨证思维、症状辨证思维、动态辨证思维以及状态辨识思维。具体地,汤方辨证思维为最核心的诊疗思维。平脉辨证思维有证似脉异、证异脉同、一证多脉之分。症状辨证思维有症状相关、症状比较和症状真假之分。动态辨证思维有脉症动态和时相辨证之分。状态辨识思维是对人体不同疾病阶段所表现出的病证信息进行辨识,以病位与病性信息为最终辨识结果。2.《伤寒论》中主要潜藏了定义逻辑、归纳与演绎逻辑、分析与综合逻辑以及具体与抽象逻辑。各类逻辑往往在同一条文中同时出现,互为前提,共为一体,难以分割。3.所建《伤寒论》诊疗数据集共计358条,包含中医症状数据1407个、中医证型数据416个、状态要素（病位、病性）数据1823个、中药数据1846个,4个维度信息共计数据5492个。4.构建了一个基于多图神经网络的中医智能诊疗模型,主要涵盖中医数据特征聚合模块和中药预测模块。GNN模块的隐藏层数量最优设置为800,对于MLP模块的隐藏层数量最优设置为1000,对于特征提取模块,Se图中的N值最优设置为3,图卷积层数最优设置为1。5.基于多图神经网络的中医智能诊疗模型性能最优,K值为5时的精确率为63.04%,K值为10时的精确率为39.04%,K值为5时的召回率为74.10%,K值为10时的召回率为87.05%,K值为5时的F1分数为68.07%,K值为10时的F1分数为53.84%。结论:1.通过文献研究,凝练了《伤寒论》的中医诊疗思维,具体涵盖汤方辨证思维、平脉辨证思维、症状辨证思维、动态辨证思维以及状态辨识思维。五种辨证思维均体现了《伤寒论》以六经分纲判定病位、以八纲别目判定病性的普适性中医诊疗规律。2.通过现代逻辑学研究,梳理了《伤寒论》的现代逻辑方法,具体涵盖定义逻辑、归纳与演绎逻辑、分析与综合逻辑以及具体与抽象逻辑。3.通过中医状态辨识方法,建立了一个规范化的《伤寒论》电子诊疗数据集。4.通过计算机算法技术,构建了一种基于多图神经网络的中医智能诊疗模型,主要涵盖中医数据特征聚合模块和中药预测模块。5.通过模型评价指标间的对比,基于多图神经网络的中医智能诊疗模型性能优于传统中医诊疗模型。