中医有着千年的历史文化积淀,在漫长的诊疗实践活动中,最终形成了一套蕴藏中华民族文化、历史,具有独特诊病模式的医疗体系,在临床上发挥着重要的作用,而且不断地丰富和发展。我国地大物博,地域差异显著,人文和自然环境等因素导致了医疗水平发展极不平衡,人民群众的健康需求亟待解决。西医诊断依赖于精密的检验检查仪器,对于资金匮乏、人员素质偏低的基层医疗单位有诸多束缚,中医在诊疗方面具有“源于中华,适于中华”得天独厚的发展优势,根据我国的国情、民情,大力发展中医药事业已成为我国卫生事业发展的重要环节,政府也把中医药事业发展提高到了国家战略发展前所未有的高度。然而作为一种传承性的经验医学,它具备了高维、模糊、不确定等一系列特点,缺乏明确、有效的规范和科学化的学习传承方式,严重制约了中医药事业的整体发展。本文旨在通过智能技术的运用从传统中医视角出发对中医证候诊断进行研究,引入群体智能理论,为中医辨证过程设计一个具有规范性和客观性的整体框架,并以中医中风病为研究对象建立集辅助诊断与学习传承为核心,具有广泛使用和推广价值的群体智能中医辨证诊断系统,为中医智能化、现代化和健康中国的总体布局提供具有现实意义的方法和手段。本文将在中医辨证诊断研究发展现状和相关智能技术的基础上,提出适宜中医临床现状(尤其是边远、医疗资源匮乏地区),符合中医发展的智能化中医辨证诊断方法及临床诊断系统的实现。1.基于人工智能的中医临床辨证诊断思路与方法探讨西医诊断元素的不断渗透使得大量中医智能化诊断研究以中西医结合的形式开展,虽然在分析过程和诊断结果方面有其优越性,但却忽略了中医自身发展和临床现实意义的问题。在充分分析研究中医临床辨证诊断规律和现实问题的基础上,提出了“中医病名+中医证候+中医症状”的智能化中医辨证诊断研究思路,为中医临床辨证诊断的智能化研究提供切合现实的方向和指导。2.基于群体智能的中医辨证诊断方法学研究应用于智能化医学诊断的技术各有千秋,优缺点并存,根据中医辨证诊断的特点,在进行多方法对比研究后,引入基于群体智能的人工蜂群算法,通过对算法种群初始化、搜索策略和搜索行为的若干改进,提出了一种改进算法CS-ABC(Complex System Artificial Bee Colony Algorithm),加以仿真实验证明,其进化速度、收敛精度和鲁棒性等方面表现突出,尤其对于高维函数寻优的过程中表现出对群体规模极强的鲁棒性,对照中医诊断中出现的高维复杂问题有着高度的契合性。3.在中医辨证诊断模型中建立一种“存疑虑”指标通过对中医临床病例数据特殊方式的“筛选”、“过滤”、“整形”“降维”等预处理,完成症状、证候的模糊化处理和主、次、兼证划分,综合运用CS-ABC算法、BP算法、模糊理论及神经网络构建了中医辨证诊断模型,在以1167例中风病临床病例诊断结果作为原始数据的仿真实验中,与其他智能和非智能方法加以对比,结果表明,该模型不仅提高了主证诊断准确率,次证和兼证诊断中其准确率也明显要优于其他方法,并在研究中提出了一种评价诊断的“存疑率”指标,这一指标可以在一定程度上辅助中医临床医师发现中医诊断普遍化规律,为中医辅助诊断和中医标准化研究提供了一种方法和思路。4.中医中风病辨证分型辅助诊断(学习)系统的研发在对中医辨证过程及其方法的研究基础上,利用已提出的群体智能中医辨证诊断模型,通过诊断模式和功能构架的设计,以开发过程中数据库管理、访问、实现等技术为内容,以JDBC中间件模型设计及连接池复用技术为保障,以诊断和学习功能的实现为目标,实现了系统的研发,并可使系统在新样本增加中,对模型不断完善。