基于AI中医大模型的经络健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了包括十二正经与任督二脉在内的十四条核心经络的标准化数据。通过智能化分析,生成了各经络的能量态势得分与综合评估报告,精准揭示经络气血的虚实证候。该成果主要应用于中医健康状态辨识与“治未病”场景,将传统“号脉”与经络诊断经验转化为客观、可量化的数字指标,实现了对人体整体健康状态的快速、无创筛查与动态监测,有效提升了健康管理的预见性与个性化水平。它为中医经络评估建立了现代化的数字基准,可赋能医疗机构、养生机构及个人用户进行科学精准的健康评估,推动中医诊断的客观化与标准化,具有引领行业变革与开拓健康消费市场的巨大潜力。1. 数据来源
通过中医智能硬件设备采集用户的人体电信号数据,并将其转换为数字信号,生成人体14条经络的指标采集值(value)上传平台,从中获取上传时间、目标经络、采集值(value)等字段数据。
2. 数据处理
(1) 采用拟合函数算法对各条经络的指标采集值(value)进行处理,获得基准值(balance);
(2) 对采集值(value)、基准值(balance)加以计算得到中间值tob,tob = abs(value)/balance,其中,abs()是对括号中数值取绝对值;之后通过分区算法将tob值转换为指标得分,该算法基于中间值 tob 计算指标得分,tob 值越大代表偏离基准越远,健康状况越差,其采用单向递减映射逻辑,将 tob∈[0,+∞) 映射为 0-10 分;
(3) 基于指标得分进行14条经络健康状态评估:
指标得分 ≥ 9,评估状态为健康状态;6≤ 指标得分 < 9,评估状态为亚健康状态;指标得分 < 6,评估状态为警惕风险状态。
3.数据应用
将上述处理结果应用到中医健康评估场景下,实现了对经络数字化评估的效果。
基于AI中医大模型的脊柱健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了人体颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎共5大区块33个节段的标准化数据。通过智能化分析,生成了各节段的健康得分与综合评估报告,精准定位脊柱失衡与潜在风险。该成果主要应用于中医治未病与健康管理场景,将传统经验转化为客观、可量化的数字指标,实现了对脊柱健康的快速、精准筛查与动态监测,有效提升了评估效率和健康干预的针对性。它为中医脊柱健康评估建立了数字化“金标准”,赋能健康管理机构、医疗机构及个人进行科学决策,推动中医诊疗的标准化与智能化进程,具有显著的行业引领与市场应用价值。1. 数据来源
通过中医智能硬件设备采集用户的人体电信号数据,并将其转换为数字信号,生成人体颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎5大区块33个节段的指标采集值(value)上传平台,从中获取上传时间、目标脊柱节段、采集值(value)等字段数据。
2. 数据处理
(1) 采用拟合函数算法对各个脊柱节段的指标采集值(value)进行处理,获得基准值(balance);
(2) 对采集值(value)、基准值(balance)加以计算得到中间值tob,tob = abs(value)/balance,其中,abs()是对括号中数值取绝对值;之后通过分区算法将tob值转换为指标得分,该算法基于中间值 tob 计算指标得分,tob 值越大代表偏离基准越远,健康状况越差,其采用单向递减映射逻辑,将 tob∈[0,+∞) 映射为 0-10 分;
(3) 基于指标得分进行33个脊柱节段健康状态评估:
指标得分 ≥ 9,评估状态为健康状态;6≤ 指标得分 < 9,评估状态为亚健康状态;指标得分 < 6,评估状态为警惕风险状态。
3.数据应用
将上述处理结果应用到中医健康评估场景下,实现了对脏腑数字化评估的效果。
基于AI中医大模型的气血津液健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了与气虚、气滞、血虚、血瘀、阴虚、阳虚、寒、热、津液亏虚、津液停聚相关的多维度体征数据。通过智能化分析,生成上述10大关键证候的量化得分与综合辨证报告,精准揭示人体气血津液的失衡状态与根本病机。该成果主要应用于中医辨证与个体化健康干预场景,将传统“望闻问切”的抽象诊断转化为客观、可量化的数字指标,实现了对核心生理物质与功能的精准评估,为治未病与健康调理提供了科学依据。它为中医核心病机(气血津液)建立了现代化、标准化的评估体系,可赋能医疗机构、康养平台及个人进行精准的健康状态辨识与效果追踪,极大地推动了中医临床与健康管理的数字化进程,市场应用前景广阔。1. 数据来源
通过中医智能硬件设备采集用户的人体电信号数据,并将其转换为数字信号,生成人体10个证候的指标采集值(value)上传平台,从中获取上传时间、目标证候、采集值(value)等字段数据。
2. 数据处理
(1) 采用拟合函数算法对各个证候的指标采集值(value)进行处理,获得基准值(balance);
(2) 对采集值(value)、基准值(balance)加以计算得到中间值tob,tob = abs(value)/balance,其中,abs()是对括号中数值取绝对值;之后通过分区算法将tob值转换为指标得分,该算法基于中间值 tob 计算指标得分,tob 值越大代表偏离基准越远,健康状况越差,其采用单向递减映射逻辑,将 tob∈[0,+∞) 映射为 0-10 分;
(3) 基于指标得分进行10个证候健康状态评估:
指标得分 ≥ 9,评估状态为健康状态;6≤ 指标得分 < 9,评估状态为亚健康状态;指标得分 < 6,评估状态为警惕风险状态。
3.数据应用
将上述处理结果应用到中医健康评估场景下,实现了对证候数字化评估的效果。
基于AI中医大模型的经络健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了包括十二正经与任督二脉在内的十四条核心经络的标准化数据。通过智能化分析,生成了各经络的能量态势得分与综合评估报告,精准揭示经络气血的虚实证候。该成果主要应用于中医健康状态辨识与“治未病”场景,将传统“号脉”与经络诊断经验转化为客观、可量化的数字指标,实现了对人体整体健康状态的快速、无创筛查与动态监测,有效提升了健康管理的预见性与个性化水平。它为中医经络评估建立了现代化的数字基准,可赋能医疗机构、养生机构及个人用户进行科学精准的健康评估,推动中医诊断的客观化与标准化,具有引领行业变革与开拓健康消费市场的巨大潜力。
基于AI中医大模型的脊柱健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了人体颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎共5大区块33个节段的标准化数据。通过智能化分析,生成了各节段的健康得分与综合评估报告,精准定位脊柱失衡与潜在风险。该成果主要应用于中医治未病与健康管理场景,将传统经验转化为客观、可量化的数字指标,实现了对脊柱健康的快速、精准筛查与动态监测,有效提升了评估效率和健康干预的针对性。它为中医脊柱健康评估建立了数字化“金标准”,赋能健康管理机构、医疗机构及个人进行科学决策,推动中医诊疗的标准化与智能化进程,具有显著的行业引领与市场应用价值。
基于AI中医大模型的脏腑健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了与心、肝、脾、肺、肾等五脏及大肠、小肠、胆、膀胱、胃等五腑相关的多维度体征数据。通过智能化分析,生成上述10大脏腑的功能状态得分与综合辨证报告,精准揭示人体核心脏腑系统的功能盛衰与相互关系。该成果主要应用于中医脏腑辨证与健康状态评估场景,将抽象的“藏象”理论转化为客观、可量化的数字指标,实现了对脏腑功能的精准洞察,为个性化健康干预与治未病提供了核心依据。它为中医脏腑功能评估建立了现代化的数字标准,可赋能中医诊疗、健康管理及新药研发等领域,实现从宏观经验到微观量化的跨越,对推动中医现代化与产业化具有重大意义。1. 数据来源
通过中医智能硬件设备采集用户的人体电信号数据,并将其转换为数字信号,生成人体10个脏腑的指标采集值(value)上传平台,从中获取上传时间、目标脏腑、采集值(value)等字段数据。
2. 数据处理
(1) 采用拟合函数算法对各个脏腑的指标采集值(value)进行处理,获得基准值(balance);
(2) 对采集值(value)、基准值(balance)加以计算得到中间值tob,tob = abs(value)/balance,其中,abs()是对括号中数值取绝对值;之后通过分区算法将tob值转换为指标得分,该算法基于中间值 tob 计算指标得分,tob 值越大代表偏离基准越远,健康状况越差,其采用单向递减映射逻辑,将 tob∈[0,+∞) 映射为 0-10 分;
(3) 基于指标得分进行10个脏腑健康状态评估:
指标得分 ≥ 9,评估状态为健康状态;6≤ 指标得分 < 9,评估状态为亚健康状态;指标得分 < 6,评估状态为警惕风险状态。
3.数据应用
将上述处理结果应用到中医健康评估场景下,实现了对脏腑数字化评估的效果。
基于AI中医大模型的健康评估分析数据本数据基于AI中医大模型,系统整合了脏腑、气血津液、经络、脊柱四大维度的64项核心指标。通过综合性智能分析,生成统一的“健康指数”与“健康评估等级”,实现对个人健康状况多维度、系统性的量化评估。该成果应用于中医健康评估领域,将分散的体征信息转化为一体化的健康结论,为用户提供清晰、全面的健康状况总览,实现了中医整体观念下的数字化与标准化健康评估。它首次将中医四大核心理论体系进行量化融合,为行业建立了综合健康评估的数字化范式,可广泛赋能医疗机构、健康管理平台及保险机构,推动健康评估从单一、模糊走向系统、精准,具有巨大的产业整合与市场引领价值。1. 数据来源
采集用户人体脏腑、气血津液(证候)、经络、脊柱4大维度的64项指标得分。
2. 数据处理
(1) 对上述64项指标得分进行加和计算,得到总分s1;
(2) 对总分s1进行计算得到健康指数score,score= (s1/64)*10;
(3) 基于健康指数进行健康状态评估,分为5个等级:
健康指数 ≥ 90,健康评估等级为健康;
85≤ 健康指数 < 90,健康评估等级为轻度亚健康;
75≤ 健康指数 < 85,健康评估等级为中度亚健康;
65≤ 健康指数 < 75,健康评估等级为重度亚健康;
健康指数 < 65,健康评估等级为警惕风险。
3. 数据应用
将上述处理结果应用于中医健康评估领域,能够有效实现对个人健康状况的总体评估。
面向中医智能辅助诊断的大规模舌象多模态标注与分析数据本数据可以应用在AI舌诊大模型的训练与微调,实现自动识别舌体形态(如胖大、瘦小、裂纹、齿痕)、舌色(淡红、绛紫、青紫等)、苔色(白、黄、灰、黑)、苔质(厚腻、薄润、剥脱、燥裂)等核心舌象特征。此外,还可以集成在健康管理APP、基层医疗辅助系统中,为用户提供体质辨识、亚健康筛查以及养生建议等服务。1、加工前的数据说明
原始数据为用户上传的舌部图像,主要来源于智能手机摄像头或具备标准光源的便携式舌象采集设备。图像格式为常见的 JPEG 或 PNG,分辨率通常不低于 1920×1080 像素。
2、处理规则
处理过程采用分阶段的图像分析流程:
①首先,对原始图像进行基础预处理,包括白平衡校正、亮度/对比度调整和简单背景分割,以减少拍摄环境差异对识别结果的影响;
②随后,使用基于深度学习的目标检测模型(以 YOLOv8 为基础架构)定位舌体区域,并同步识别多项舌象特征;
③最后,结合中医诊断规则库(参考《中医诊断学》及行业共识),将模型输出的视觉特征转化为结构化的舌诊描述,例如“舌质淡红、苔薄白”或“舌红少苔、有裂纹”等,并基于分类模型将概率最大的体质类型作为初步判断的体质倾向(如湿热、气虚等),其概率值作为体质辨识结果的置信度评分,数值范围在0至1之间,该评分越高,判断结果越可靠。整个处理逻辑遵循临床舌诊的基本原则。
3、数据内容描述
最终形成的数据集合包含以下内容:舌象图像、结构化舌诊文本描述、体质类型建议及其置信度评分。
所有自动分析结果均经过中医师抽样复核或多人交叉验证,确保其在临床语境下的合理性和一致性,数据集质量很高。本数据集可用于训练、测试和优化中医舌诊相关的AI模型,也可作为教学或科研的标准化参考资源。
基于AI中医大模型的脏腑健康分析数据本数据基于AI中医大模型,系统采集了与心、肝、脾、肺、肾等五脏及大肠、小肠、胆、膀胱、胃等五腑相关的多维度体征数据。通过智能化分析,生成上述10大脏腑的功能状态得分与综合辨证报告,精准揭示人体核心脏腑系统的功能盛衰与相互关系。该成果主要应用于中医脏腑辨证与健康状态评估场景,将抽象的“藏象”理论转化为客观、可量化的数字指标,实现了对脏腑功能的精准洞察,为个性化健康干预与治未病提供了核心依据。它为中医脏腑功能评估建立了现代化的数字标准,可赋能中医诊疗、健康管理及新药研发等领域,实现从宏观经验到微观量化的跨越,对推动中医现代化与产业化具有重大意义。
基于AI中医大模型的健康评估分析数据本数据基于AI中医大模型,系统整合了脏腑、气血津液、经络、脊柱四大维度的64项核心指标。通过综合性智能分析,生成统一的“健康指数”与“健康评估等级”,实现对个人健康状况多维度、系统性的量化评估。该成果应用于中医健康评估领域,将分散的体征信息转化为一体化的健康结论,为用户提供清晰、全面的健康状况总览,实现了中医整体观念下的数字化与标准化健康评估。它首次将中医四大核心理论体系进行量化融合,为行业建立了综合健康评估的数字化范式,可广泛赋能医疗机构、健康管理平台及保险机构,推动健康评估从单一、模糊走向系统、精准,具有巨大的产业整合与市场引领价值。