技術(shù)特征：

1.一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，在步驟s1中，采集數(shù)據(jù)信息包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，在步驟s2中，對步驟s1獲取的參與者信息數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標注，具體過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，在步驟s21中，體質(zhì)類別包括：氣虛質(zhì)、血瘀質(zhì)、陽虛質(zhì)、陰虛質(zhì)、濕熱質(zhì)、痰濕質(zhì)、氣郁質(zhì)、特稟質(zhì)、平和質(zhì)；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，在步驟s3中，訓練中醫(yī)證型智能預測模型，具體過程如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于：在步驟s4中，可行性評估采多種評價指標進行全面評估，包括前五準確率和準確率；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，其特征在于，在步驟s5中，根據(jù)中醫(yī)證型與體質(zhì)的映射關(guān)系，實現(xiàn)中醫(yī)體質(zhì)預測，具體過程如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于中醫(yī)體質(zhì)辨識技術(shù)領域，公開了一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，包括以下步驟：采集每位參與者的個人基本信息和常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)；對獲取的參與者信息數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標注；訓練中醫(yī)證型智能預測模型；評估基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)證型辨識方法的可行性；根據(jù)中醫(yī)證型與體質(zhì)的映射關(guān)系，實現(xiàn)中醫(yī)體質(zhì)預測。本發(fā)明采用上述一種基于常規(guī)檢驗數(shù)據(jù)的中醫(yī)體質(zhì)智能辨識方法，有效削弱了傳統(tǒng)量表法和醫(yī)生四診法中的主觀性影響，基于機器學習算法實現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的自動化處理與分析，縮短了體質(zhì)辨識的時間周期，確保了結(jié)果的準確性，提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，促進了不同研究和應用之間的數(shù)據(jù)無縫整合與比較分析，推動了中醫(yī)體質(zhì)研究的深入發(fā)展。

技術(shù)研發(fā)人員：陳超,宋彪,侯艷,王亞楠
受保護的技術(shù)使用者：內(nèi)蒙古衛(wèi)數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9