CN112562822A - 一种中药经方确定方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供中药经方确定方法，包括建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型、第一特征类型的第一量化标准和/或第二特征类型的第二量化标准，将映射模型、第一特征类型、第一量化标准、第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上，通过用户端获取患者的特征数据，服务器响应与用户段的操作信息，读取获取的患者的特征数据，基于映射模型，第一量化标准和/或第二量化标准，以确定对症患者的中药经方；所述中药经方确定方法，基于同一的量化标准，使得医师能够对患者的病情进行准确的诊断判断确定的患者的特征类型，对症的进行辨证论治，确定对症患者病情的中药经方，使用方便，有效的改善通过中医药进行疾病治疗的效果。

Description

一种中药经方确定方法及其系统

技术领域

本申请涉及中医药技术领域，尤其涉及一种中药经方确定方法及其系统。

背景技术

在中医药行业，有两大从业基本功：辩证和用药；辩证能力的提高需要从业者在临床上进行长期的实践和积累；用药的过程也称为论治，中医药行业发展到今天有几千种中药、几万首方剂，难以完全被从业者掌握，对于病情相似的病症，不同的医生能够开出多种不同的中药处方，用药机理难以量化。由于中医临症基本功要求高，想要从业者都能到达这么高的要求非常困难，且中医诊断和评价体系难以量化，和西医属于完全不同的两个体系，而目前的中医在医疗活动中，对疾病的诊断标准和疗效评价体系仍处于构建阶段，不够完善和全面，往往需挂靠西医评价体系，使用的量化标准与中医药工作机理不适应，不能令中医药医生精准的掌握患者的病情，从而难以开具对症患者病情的中药经方。

发明内容

有鉴于此，本申请解决的技术问题之一在于提供一种中药经方图确定方法，使得行医者能够对患者的病情进行统一的中医药辩证量化诊断，以便于中医药医生开具适应症患者病情的中药经方，改善治疗效果。

第一方面，本申请实施例提供一种中药经方确定方法，包括：

建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型，以及所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准；

将所述映射模型、所述第一特征类型、所述第一量化标准、所述第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上；

通过用户端获取患者的特征数据，将所述特征数据通过传输端口传输到存储器上；

所述服务器响应与所述用户端的中医药经方确定操作信息，读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述映射模型、第一量化标准和/或第二量化标准，确定对症所述患者的中药经方。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述映射模型、第一量化标准和/或第二量化标准，确定对症所述患者的中药经方，包括：

读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述特征数据、所述第一量化标准和/或第二量化标准，确定所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型；

根据所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型，以及所述映射模型，确定对症所述患者的中药经方。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述通过用户端获取患者的特征数据，包括：

所述用户端根据预设的特征数据提取方法，获取所述患者的特征数据。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述用户端根据预设的特征数据提取方法，获取所述患者的特征数据，包括：

服务器确定所述第一特征类型包含的特征数据的第一提取方法和/或所述第二特征类型包含的特征数据的第二提取方法；

所述用户端根据所述第一提取方法和/或所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述用户端根据所述第一提取方法和/或所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据，包括：

所述用户端根据通过所述第一提取方法提取的所述患者的特征数据，确定所述第二提取方法；

所述用户端根据所述第一提取方法和所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据。

可选地，在本实施例的一种实施例中，在建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型、所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准之前，还包括：

收集第一医学病历，将所述收集到的医学病历作为第一样本数据，存储至存储器上，所述服务器根据所述存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据，确定所述第一特征类型，根据所述样本数据中包含的所用中医药的特征数据，确定所述第二特征类型。

在本实施例的实际应用场景中，为了提高第一特征类型和第二特征类型能够具有更普遍的适用性，可以通过基于大数据分析的方法，确定第一特征类型和第二特征类型，以使得本实施例提供的中药经方确定方法具有更大的适用范围和更好的实用性。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型、所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准，包括：

确定所述样本数据中对症患者疾病效果良好的中医药经方，根据所述中医药经方、与所述中医药经方对应的患者的第一特征类型和/或第二特征类型，建立所述第一特征类型和/或所述第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型；

根据所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型包含的特征数据，确定所述第一量化标准和/或第二量化标准。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述方法还包括：

收集第二医学病历，将所述第二医学病例作为第二样本数据，存储到所述存储器上，根据所述第二样本数据对所述第一样本数据进行更新；

根据所述更新后的第一样本数据，对所述映射模型、所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

可选地，在本实施例的一种实施例中，所述根据所述更新后的第一样本数据，对所述映射模型、所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化，包括：

根据更新后的第一样本数据，通过决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、K均值算法、Adaboost、神经网络和马尔科夫中的至少一种方法，对所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

第二方面，基于本申请第一方面提供的中药经方确定方法，本申请还提供一种中药经方确定系统，包括：处理器、存储器和总线，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一项可执行指令，所述可执行指令使得所述处理器执行本申请第一方面所述的任意一种中药经方确定方法。

本申请实施例提供中药经方确定方法，包括建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型、第一特征类型的第一量化标准和/或第二特征类型的第二量化标准，将所述映射模型、所述第一特征类型、所述第一量化标准、所述第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上，通过用户端获取患者的特征数据，服务器响应与用户段的操作信息，读取获取的患者的特征数据，基于映射模型，第一量化标准和/或第二量化标准，以确定对症患者的中药经方；本申请提供的中药经方确定方法，通过统一的第一量化标准和第二量化标准，确定患者的第一特征类型和第二特征类型，基于确定的映射模型，能够快捷准确的确定适合不同患者的中药经方，有效的改善患者通过中医药进行疾病治疗的效果，医用掌握和使用，也使得医生能够方便快捷进行中医诊疗活动的正常开展。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种中药经方确定方法的流程图；

图2为本申请实施例提供中药经方确定装置的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种用于中药经方确定的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。

下面结合本申请施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。

实施例一、

本实施例提供一种中药经方确定方法，包括：

S101、建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型，以及第一特征类型的第一量化标准和/或第二特征类型的第二量化标准。

在本实施例的一种实际应用场景中，通过第一特征类型和/或第二特征类型这两种特征类型，对患者进行归类，例如第一特征类型可以是患者的体质类型，第二特征类型可以是患者适合长期服用何种特性的药材，通过不同的角度建立第一特征类型和/或第二特征类型和已有的中药经方的映射模型，以提高确定对症患者中药经方确定效率和准确性。

在本实施例的一种实际应用场景中，为了便于确定患者的第一特征类型和第二特征类型，还可以对第一特征类型和第二特征类型进行具体的量化，例如指定第一特征类型的第一量化标准和第二特征类型的第二量化标准，从而使得对患者的病症判能够基于相同的判断基础，提高判断患者疾病的准确性，也便于中药诊疗活动的开展。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，如图2所示，图2为本申请实施例提供的另一种中药经方确定方法的流程图，在步骤S101之前，所述重要经方确定方法还包括：

S100、收集第一医学病历，将收集到的医学病历作为第一样本数据，存储存储器上；服务器根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据，确定第一特征类型，根据样本数据中包含的所用中医药的特征数据，确定第二特征类型。

在本实施例的一种具体应用场景中，为了提高确定的第一特征类型和第二特征类型的准确性，可以广泛的收集通过中药经方进行治疗的医学病例，将收集到的医学病历作为样本数据，存储在存储器上，然后通过服务器基于大数据统计和分析的方式，对存储器上存储样本数据从不同角度，如两个不同的角度对第一特征类型和第二特征类型进行归类，从而使得确定的第一特征类型和第二特征类型能够覆盖更多的患者，提高本实施例提供的中药经方确定方法的适用性。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型、第一特征类型的第一量化标准和/或第二特征类型的第二量化标准，包括：

确定样本数据中对症患者疾病效果良好的中医药经方，根据中医药经方、与中医药经方对应的患者的第一特征类型和/或第二特征类型，建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型；

根据患者的第一特征类型和/或第二特征类型包含的特征数据，确定所述第一量化标准和/或第二量化标准。

在本实施例的一种实际应用场景中，如从秦汉时期的方、药，发展到当今时代，已经有几万首方剂，几千种中药，其排列组合是一个天文数字，不利于行医者掌握，在中医药发展的历史中，中医专家门经过多年不捐的探索和研究，在前人行医的基础上，总结出了很多具有较高的疗效的中药经方。而中医药的服务治疗对象主要是慢性病患者，慢性病的治疗原则是以调整优化人身体的体质状态为主，服用药物的周期较长，如果不能针对体质准确的用药，常常会出现许多副作用，经过长期的临床实践观察，专家们总结出对不同的体型、不同体貌患者在用药上的不同点，将临床诊疗的思路从单纯的症状辨别以及对病论治转向辨体论治，从而总结出了不同的身体体质，通过不同的身体体质对患者进行分类，即本申请中所述的第一特征类型。例如，在本实施例的一种实际应用场景中，根据患者不同的身体体质可以将所述第一特征类型分为寒体、热体、虚体、实体、痰体、湿体、郁体和瘀体中的至少一种。

所谓寒体，就是指患者的身体机能处在收敛、低下、阴冷、减退、沉迷的状态；

所谓热体，就是指患者的身体机能处在亢进、高涨、炎热、张扬、兴奋的状态；

所谓虚体，就是指患者的身体机能处在物质匮乏和功能低下的状态；

所谓实体，就是指患者的身体机能处在功能障碍体内毒素不能有效排出的状态；

所谓痰体，就是指患者的身体机能处在水液不正常代谢产生的积聚及某些异常感觉；

所谓湿体，就是指患者的身体机能处在就是水液代谢障碍的状态；

所谓瘀体，就是指患者的身体机能处在就是血液循环不畅的状态；

所谓郁体，就是指患者的身体机能处在就是机能紊乱失调的状态。

本实施例此处只是示例性的第一特征类型进行说明，并不代表本申请局限于此。

在本实施例中，患者又可以根据适合用药的不同分为多种药物体质，即本申请所述的第二特征类型。例如，在本实施例的一种实际应用场景中，可以根据患者适合用药的不同分为的第二特征类型，包括：麻黄体质、干姜体质、附子体质、细辛体质、黄连体质、黄芩体质、栀子体质、石膏体质、桂枝体质、人参体质、当归体质、大黄体质、枳实体质、半夏体质、黄芪体质、白术体质、芍药体质、丹皮体质、桃仁体质、柴胡体质和川芎体质中的至少一种。通过上述的第一特征类型和第二特征类型的分类，能够提高本申请提供的中药经方确定方法的适用性。

本实施例此处示例性的列举建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型的示例，如下所述：

所述麻黄体质，是指适合较大剂量服用麻黄以及安全使用麻黄以及麻黄类方的一种体质类型，也是寒体中相对来说较为充实的体质，多见于体格壮实的中青年和体力劳动者，此时，可对应的建立第一特征类型为寒体且第二特征类型为麻黄体质与麻黄类中药经方的映射关系。

所述干姜体质，是指适合较大剂量服用干姜以及安全使用干姜以及干姜类方的一种体质类型，此种体质的患者表现为易于呕吐、易于腹胀、腹泻，而进食生冷时容易导致发病，其也是寒体中以脾胃虚寒为主要表现的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为寒体且第二特征类型为干姜体质与干姜类中药经方的映射关系。

所谓附子体质，是指适合较大剂量服用附子以及安全使用附子以及附子类方的一种体质类型，此种体质的患者身体多表现为精神萎靡，声低息短、少气懒言、身重恶寒，脉无力沉微弱者，患者多有重大疾病，脏器功能低下，其也是寒体中体质更为低下的体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为寒体且第二特征类型为附子体质与附子类中药经方的映射关系。

所谓细辛体质，是指适合较大剂量服用细辛以及安全使用细辛以及细辛类方的一种体质类型，患者多见畏寒喜暖，容易出现头痛、腹痛、身体痛、牙齿痛等，与之同时可表现为背部冷、四肢冷而咳吐水样痰涎者，其也是也是寒体中以寒饮为突出表现的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为寒体且第二特征类型为细辛体质与细辛类中药经方的映射关系。

所谓黄连体质，是指适合较大剂量服用黄连以及安全使用黄连以及黄连类方的一种体质类型，患者面部多油腻，烦热感明显，经常胸闷心悸或心下痞，或腹泻，舌质坚老，舌色红或暗红，舌苔黄腻而较厚(黄连舌)，脉多滑数或数促，其也是热体中偏湿热及心火为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为热体且第二特征类型为黄连体质与黄连类中药经方的映射关系。

所谓黄芩体质，是指适合较大剂量服用黄芩以及安全使用黄芩以及黄芩类方的一种体质类型，患者多肌肉坚紧、面红、唇深红、舌质坚老、脉象滑数。如为女性患者，则必见月经色暗红粘稠，并有血块而经量偏多等，其也是热体中以出血倾向较为突出的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为热体且第二特征类型为黄芩体质与黄芩类中药经方的映射关系。

所谓栀子体质，是指适合较大剂量服用栀子以及安全使用栀子以及栀子类方的一种体质类型，患者表现为烦热而胸中窒，多易患咽痛、目赤、鼻衄，小便短赤涩痛、舌红等症，舌苔粘腻而较厚为其舌诊特点，其也是热体中的一种以粘膜充血为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为热体且第二特征类型为栀子体质与栀子类中药经方的映射关系。

所谓石膏体质，是指适合较大剂量服用石膏以及安全使用石膏以及石膏类方的一种体质类型，其特征是面白而皮肤憔悴，虽然身热汗出，但却无健康时的红光而现憔悴之态，舌面干燥而舌苔则较薄，脉形则为浮大或洪大者。其也热体中一种由于热甚而致津液不足的体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为热体且第二特征类型为石膏体质与石膏类中药经方的映射关系。

所谓桂枝体质，是指适合较大剂量服用桂枝以及安全使用桂枝以及桂枝类方的一种体质类型，患者多偏于消瘦而肌肉不够发达，皮肤湿润细腻而缺少光泽，腹壁薄而无力，但按之表皮较硬，腹直肌多紧张，舌质淡红或暗淡，舌体柔软而舌面湿润，舌苔薄白(桂枝舌)，其也是虚体中一种以循环系统疾病为常见的体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为虚体且第二特征类型为桂枝体质与桂枝类中药经方的映射关系。

所谓人参体质，是指适合较大剂量服用人参以及安全使用人参以及人参类方的一种体质类型，患者大多患有重大疾病，如肿瘤、贫血等，或者重要脏器有损害，或手术、过劳后，大量出汗，反复呕吐、腹泻导致营养不良以及饥饿等诱因，其也是是虚体中以气、液不足为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为虚体且第二特征类型为人参体质与人参类中药经方的映射关系。

所谓当归体质，是指适合较大剂量服用当归以及安全使用当归以及当归类方的一种体质类型，其外观体征为羸瘦，皮肤多枯黄干燥甚至有脱屑，头发枯黄易脱，易于出现腹痛，月经量少或闭经，其脉多细，其也是是虚体中以女性的月经不调为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为虚体且第二特征类型为当归体质与当归类中药经方的映射关系。

所谓大黄体质，是指适合较大剂量服用大黄以及安全使用大黄以及大黄类方的一种体质类型，多见于中、老年人，常见诱因是疾病、感染、创伤、中毒、精神紧张、长期饮食过量或没有规律等，其也是实体中一种以积热或瘀血为特征的体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为实体且第二特征类型为大黄体质与大黄类中药经方的映射关系。

所谓枳实体质,是指适合较大剂量服用枳实以及安全使用枳实以及枳实类方的一种体质类型，其腹部一种多充实，按压其腹部时会有明显的抵抗感，容易出现腹痛、便秘，容易腹胀、嗳气或返流，容易出现头痛，女性容易患有乳腺小叶增生，其也是实体中以气机的阻滞为突出特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为实体且第二特征类型为枳实体质与枳实类中药经方的映射关系。

所谓半夏体质,是指适合较长时间或较大剂量服用半夏以及安全使用半夏以及半夏类方的一种体质类型，患者的营养状况比较好，眼睛大而明亮且有光彩；肤色则一般滋润或油腻，或黄暗或有浮肿貌，但却缺乏正常的光泽。形体中等但肥胖者居多，较典型的或有齿痕舌。此时，可对应的建立第二特征类型为半夏体质与半夏类中药经方的映射关系。

所谓黄芪体质,是指适合较大剂量服用黄芪以及安全使用黄芪以及黄芪类方的一种体质类型，患者多汗、比较严重，容易浮肿、多以下肢比较明显，大多食欲较好，虽进食量很大，但依然疲乏无力,容易头晕、气短，年老、久病、疲劳、运动缺乏，营养不良、滥用药物的患者多见，其也是湿体中表现为肌表有水的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为湿体且第二特征类型为黄芪体质与黄芪类中药经方的映射关系。

所谓白术体质,是指适合较大剂量服用白术以及安全使用白术以及白术类方的一种体质类型，其临床表现多见代谢、消化系统功能紊乱的症状，多呈黄肿貌、肌肉松软、容易浮肿、特别是早晨尤为明显，患者自觉口渴、心下胃脘痞满不适，下利好腹泻，易于眩晕，其舌体多胖大而有齿痕，舌色则多淡，其也是湿体中一种以水湿内停为特征的体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为湿体且第二特征类型为白术体质与白术类中药经方的映射关系。

所谓芍药体质,是指适合较大剂量服用芍药以及安全使用芍药以及芍药类方的一种体质类型，患者往往易于便秘，易于腹痛，易于肌肉痉挛，而其体型则胖瘦皆有，但大多肌肉较为坚紧，尤其是其腹壁的肌肉比较紧张，其也是瘀体中的一种痉挛性的体质状态，此时，可对应的建立第一特征类型为瘀体且第二特征类型为芍药体质与芍药类中药经方的映射关系。

所谓丹皮体质,是指适合较大剂量服用丹皮以及安全使用丹皮以及丹皮类方的一种体质类型，主治范围以少腹部为主，两少腹按之充实而且疼痛，或见于阑尾炎、附件炎，或者盆腔脓肿，或肛门肿痛，或月经不通或痛经，或胎死腹中，主治的出血多为下部出血，如便血、尿血或月经漏下等，其也是瘀体中以瘀血之证为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为瘀体且第二特征类型为丹皮体质与丹皮类中药经方的映射关系。

所谓桃仁体质,是指适合较大剂量服用桃仁以及安全使用桃仁以及桃仁类方的一种体质类型，桃仁长于破癥瘕，瘀血有形者用桃仁，此外也主治肌肤甲错着，即指皮肤干燥、粗糙、脱屑有如鳞甲，或者增厚、色素沉着等，其也是瘀体中以瘀血之证为特征的一种体质类型，此时，可对应的建立第一特征类型为瘀体且第二特征类型为桃仁体质与桃仁类中药经方的映射关系。

所谓柴胡体质,是指适合较大剂量服用柴胡以及安全使用柴胡以及柴胡类方的一种体质类型，大多为急性疾病的迁延期或多见于一些慢性病，常见诱因包括极度恐惧或长期压力、精神抑郁、疲劳、着凉、感染、经期感冒等，常涉及免疫系统、肝胆系统、淋巴系统、精神神经系统等，此时，可对应的建立第二特征类型为柴胡体质与柴胡类中药经方的映射关系。

所谓川芎体质,是指适合较大剂量服用川芎以及安全使用川芎以及川芎类方的一种体质类型，是以头痛、胸痛、腹痛为特征表现的体质状态，川芎主治的胸痛、腹痛，性质多为胀痛、刺痛，有时疼痛的程度较为剧烈，甚至会令人暴亡，如心绞痛，此即所谓的“心下毒痛”，此时，可对应的建立第二特征类型为川芎体质与川芎类中药经方的映射关系；

已根据以上确定的映射关系，建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型，当然，本实施以上仅是示例性的对建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型进行说明，并不代表本申请局限于此。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，可以根据服务器根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据，确定第一特征类型的第一量化标准；根据样本数据中包含的所用中医药的特征数据，确定第二特征类型的第二量化标准。

具体的，本实施例此处对根据服务器根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据，确定第一特征类型的第一量化标准进行举例说明，仍以以上确定的地体特征类型：确定寒体、热体、虚体、实体、痰体、湿体、郁体和瘀体等为例：

针对寒体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：面色黄暗(+5分)，不易出汗(+5分)，皮肤干燥粗糙(+5分)，身困多睡(+1分)，眼神呆滞(+1分)，腰痛(+1分)，腿痛(+1分)，小便清长(+1分)，大便易稀或先干后稀(+5分)，舌淡(+5分)，脉细微弱迟缓(+5分)。畏寒(+20分)，全身或局部的自觉或他觉的寒冷感或无热感或四肢厥冷(+10分)。合计65分。

针对热体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：面红油光(+5分)，声音洪亮(+1分)，烦躁易怒(+5分)，眼屎多(+1分)，口苦(+5分)，唇红(+10分)，舌红(+10分)，口腔破溃(+1分)，牙龈出血(+1分)，咽喉红肿(+5分)，鼻出血(+1分)，生脓包或疮(+5分)，多汗(+10分)，尿黄(+5分)。合计65分。

针对虚体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：面白或苍白(+20分)，疲惫乏力(+10分)，头昏健忘(+5分)，声音低怯(+5分)，心慌气短(+1分)，肌肉萎缩或肌肉不发达(+10分)，皮肤干枯(+1分)，动则汗出(+1分)，嘴唇干瘪(+1分)，头发脱落(+1分)，脉弱少力(5分)，女性月经量少色淡(+5分)。合计65分。

针对实体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：体型胖壮(+10分)，腹部充实硬满(+20分)，腹胀腹痛(+10分)，胆大鲁莽(+1分)，脾气暴躁(+5分)，体重上升(+1分)，便秘(+10分)，生疮生痘(+5分)，思维缓慢(+1分)，全身或局部的紧张(+1分)，女性闭经或经来不畅(+1分)。合计65分。

针对痰体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：营养较好(+10分)，眼睛大而明亮(+10分)，容易紧张惊恐(+1分)，耐力不佳(+1分)，咽喉常觉有异物感(+10分)、粘痰感及不适感(+20分)，失眠(+1分)，心慌(+1分)，心悸(+5分)，舌胖(+1分)，苔腻(+5分)。合计65分。

针对湿体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：身体困重(+10分)，性格温顺(+5分)，反应欠灵敏(+5分)，眼袋大(+5分)，肌肉跳动(+5分)，下肢浮肿(+10分)，腹泻(+20分)，女性白带量多(+5分)。合计65分。

针对瘀体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：面色暗红(+10分)，面部毛孔粗大(+5分)，鼻翼毛细血管扩张(+10分)，下肢皮肤干燥起鳞屑(+10分)，便秘痔疮(+20分)，女性月经色黑有血块(+5分)，淋漓不易干净或经闭(+5分)。合计65分。

针对郁体，根据存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据建立第一量化标准包括：面黄或青(+10分)，情绪低落(+5分)，入睡困难(+1分)，神疲乏力(+1分)，胸闷心悸(+20分)，胸痛(+1分)，腹痛(+20分)，或便秘(+1分)，或腹泻(+1分)，女性经前乳房胀痛(+5分)。合计65分。

本示例以上所述，仅是示例性的对确定第一特征类型的第一量化标准进行示例性说明，并不代表本申请局限于此。

可选地，还可以根据收集医学的病历中记载的对患者进行身体化验的数据确定该患者的第一特征类型，本实施例此处不在赘述。

在本实施中的一种实际应用场景中，根据样本数据中包含的所用中药经方的特征数据，确定第二特征类型的第二量化标准，

例如：第二特征类型包括：麻黄体质、附子体质、细辛体质、黄连体质、黄芩体质、栀子体质、石膏体质、桂枝体质、人参体质、当归体质、大黄体质、枳实体质、半夏体质、黄芪体质、白术体质、芍药体质、丹皮体质、桃仁体质、柴胡体质和川芎体质等。

针对麻黄体质，根据样本数据中包含的所用中药经方的特征数据，确定第二特征类型的第二量化标准：体格壮实、或较肥满、或肥胖(+5分)，肌肉发达(+1分)，面部肤色暗黄(+5分)，皮肤干燥且较粗糙(+5分)，皮肤无光泽(+1分)，易于鼻塞(+1分),气喘(+1分)，口渴而饮水不多(+1分)，舌体较胖(+1分)，苔白(+1分)，苔厚(+1分)，咽喉多不红(+1分)，咳喘、喉中有痰声、或有哮鸣音(+5分)，无汗发热(+5分)，心脏功能较好无心脏病(+1分)，腹壁脂肪较厚、腹肌有弹性(+5分)，无汗或汗很少或不容易出汗(+5分)，身体沉重、困倦(+5分)，恶寒喜热(+5分)，身疼痛(+5分)，易于着凉、着凉后多肌肉酸痛(+1分)，麻黄脉(脉浮有力、脉浮紧)(+5分)，小便量少(+1分)，困倦、反应不敏感、或感觉和反应比较迟钝(+5分)，女性月经量少(+1分)，周期长或闭经(+1分)。

针对干姜体质，采用建立如上述麻黄体质一样的第二量化标准，从体型、面部特征、耳鼻口喉情况、头部、胸腹、躯干、四肢、情绪、女性专用特征等情况，进行量化打分：鼻涕质地清稀(+5分)，而且量多(+5分)，口内唾液较多、涎唾多清稀透明、或多泡沫(+5分)患者多无口渴感、或虽渴而所饮不多(+5分)，舌质淡(+1分)，舌苔白厚或腻、或白滑、或灰暗、或舌面若罩一层粘液(+5分)，咳吐痰涎较多(+5分)，咳嗽或咳喘(+5分)，胸满(+5分)，易于呕吐(+5分)，腰部冷痛(+5分)，易于腹胀、腹泻(+5分)，肚子怕冷(+1分)，畏寒喜热(+5分)，大便不成形或经常腹泻(+5分)，大便无明显臭味(+5分)，小便质地清稀而且量多(+5分)，精神萎靡(+5分)。

针对附子体质，采用建立如上述麻黄体质一样的第二量化标准，从体型、面部特征、耳鼻口喉情况、头部、胸腹、躯干、四肢、情绪、女性专用特征等情况，进行量化打分：面色晦暗或苍白虚弱(+5分)，面部有轻度浮肿(+5分)，目睛无神(+1分)，不渴(+5分)，舌质淡(+1分)，苔白润滑(+5分)，声低息微、或言语无力、或少气懒言(+5分)，心功能低下(+1分)，血压偏低(+1分)，肾功能低下(+5分)，有时可以出现腹水(+1分)，可伴有腹满腹痛等(+1分)，身重(+1分)，畏寒或恶寒(+5分)，全身疼痛而痛无定处(+5分)，四肢冰冷(厥冷)甚至过肘膝(+6分)，关节疼痛(+5分)，拘急(+1分)，浮肿尤其是下肢的凹陷性水肿(+5分)，附子脉(+5分)，大便溏薄或腹泻(+5分)，泻下物多为不消化物(+1分)，多思卧困重(+1分)，精神萎靡、极度疲劳感(+5分)。

针对细辛体质，采用建立如上述麻黄体质一样的第二量化标准，从体型、面部特征、耳鼻口喉情况、头部、胸腹、躯干、四肢、情绪、女性专用特征等情况，进行量化打分：目痛(+5分)，容易出现牙齿痛(+5分)，口不干渴(+5分)，唾液清稀且量多(+5分)，或自觉口内有冷气、唾液咽下也觉冰冷(+5分)，舌质淡红(+1分)，舌苔白滑上罩一层稀滑粘液(+5分)，咽痛(+5分)，咳吐水样痰涎或带泡沫(+5分)，容易出现头痛(+5分)，容易出现腹痛(+5分)，多见畏寒喜暖、往往虽夏日而厚衣(+5分)，或稍受风寒则冷气入骨、全身拘急不适(+5分)，容易出现身体痛(+5分)，背部冷(+5分)，四肢厥冷且痛、遇冷尤剧(+5分)，精神状态相对较好(+5分)。

针对黄连体质、黄芩体质、栀子体质、石膏体质、桂枝体质、人参体质、当归体质、大黄体质、枳实体质、半夏体质、黄芪体质、白术体质、芍药体质、丹皮体质、桃仁体质、柴胡体质和川芎体质等第二特征类型的特征，均可采用如上述麻黄体质一样的建立对应的第二量化标准，即从体型、面部特征、耳鼻口喉情况、头部、胸腹、躯干、四肢、情绪、女性专用特征等情况，进行量化打分。具体打分细则本实施此处不再列举。

通过本实施例确定的第一特征类型的第一量化标准和第二特征类型的第二量化标准，为中医诊断过程构建了较为全面且科学的量化标准和评价指标，既便于医生的学习掌握和临床使用，也便于中医药治疗活动的正常开展。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，中药经方确定方法还包括：收集第二医学病历，将第二医学病例作为第二样本数据，存储到存储器上，根据第二样本数据对第一样本数据进行更新；根据更新后的第一样本数据，对映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

在当今社会，人们对疾病的诊疗越来越精细化，各种不同的疾病层出不穷，对应的，相应的治疗技术也随之发展，在本实施例的实际应用中，为了使得本申请提供的中药经方确定方法适应行业的发展，能够匹配更多疾病的治疗，此时，可以收集更多的医学病历，即本实施例中所述的第二医学病历，第二医学病历如不同的专家和医生的诊疗患者的医学病历，根据医学病历的患者的表征信息、检测数据、开具的中药经方，以及相应的治疗效果等信息，对建立的映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准，以及第二量化标准中的至少一项进行调整优化，从而提高本申请的中药经方确定方法的准确性，改善通过本申请确定的中药经方对患者进行治疗的效果。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，根据更新后的第一样本数据，对映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化，包括：根据更新第一样本数据，通过决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、K均值算法、Adaboost、神经网络和马尔科夫中的至少一种方法，对对第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

本实施例此处列举几种通过上述方法对映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化的方式，如下所述：

所谓决策树，是指根据一些特征进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。在本申请中，是指主要根据体质情况和病症情况进行分类，比如先分成第一特征类型，再分别对应第一特征类型的分类，最后对应第二特征类型的分类。

所谓随机森林，是指在源数据中随机选取数据，组成M个子集。这M个子集得到M个决策树：将新数据投入到这M个树中，得到M个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果。在申请的实际应用中，主要把积累的医学病历数据作为源数据，进行随机数据的选取和分类。

所谓逻辑回归，即当预测目标的值域超过规定区间范围的时候，通过对线性模型进行改进和变形，使得新函数满足规定的区域范围。在申请的实现方式中，主要针对第一量化标准和第二量化标准的分数总量可能会超过规定分数(比如100分)的情况，进行适当的调整优化，使得通过第一量化标准或第二量化标准进行打分的值域在0～100分之间变化。

所谓支持向量机，就是在分类过程中，先定义距离，再通过优化方式来找到优化超平面的过程。在本申请的实际应用场景中，主要用这种办法了进行医案分类，统计其概率，再结合实际案例进行类比分析，以根据分析结果对量化标准进行补充或修正。

所谓朴素贝叶斯，即根据出现的频数进行概率统计分析。在本申请的实际应用中，是指将用来对患者的自述语言进行自然语言释义分析，以及根据出现概率，对第一量化标准和第二量化标准进行优化。

所谓K均值算法，先指定分类数量，设置初始值，然后定义数据与初始值的距离，根据距离大小进行归类的算法，该算法可能需要多次迭代。在本实施例的实现方式中，主要是在数据整合过程中，用它来进行分类研究，已对第一量化标准和第二量化标准进行优化。

所谓Adaboost，是Boosting(增强学习或提升法)的方法之一，就是把若干个分类效果不太好的分类器综合起来考虑，得到一个效果比较好的分类器的过程。在本申请中主要针对第一特征类型和第二特征类型的分类过程中的分类问题，对原有的其他分类方法进行综合考虑，从而得到比较优化的分类过程。

所谓神经网络，就是多层结构的映射过程。神经网络适合一个输入可能落入至少两个类别里：神经网络由若干层神经元，和它们之间的联系组成。第一层是input(输入)层，最后一层是output(输出)层。在hidden(隐藏)层和output层都有自己的classifier(分类)。input输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output层的节点上的分数代表属于各类的分数。本发明中input对应的是辩证信息，output是对应的中药经方。通过辩证信息、第一量化标准、第二量化标准这三个hidden层，修改各层的weight(权重)和bias(偏差)，从而得到指定的中药经方。

所谓马尔科夫，就是先给定预先设定的状态，然后根据大量案例，对各个不同状态之间的转换概率进行调整优化。本申请的实现方式中是指，将病人自述的病症特征作为输入，先预设病症特征向中药经方的转换概率为100％，然后通过大量的医案，调整优化转换概率为合适的结果，从而对第一量化标准和第二量化标准进行优化。

本实施以上所述仅是示例性地对所述映射模型、所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化进行说明，并不代表本申请局限于此，可选地，在本实施例中，如通过实名认证的专家或医生个人也可以根据映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化，本实施例此处对此不做限制。

通过本实施上述提到的方法，映射模型、第一特征类型、第二特征类型、第一量化标准和第二量化标准中的至少一项进行调整优化更加的过程快捷高效，且优化过程具有更好的准确性和及时性，从而进一步提高最终确定的中药经方对症治疗的效果。

S102、将映射模型、第一特征类型、第一量化标准、第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上。

在本实施例的一种实际应用场景中，将建立的映射模型、第一特征类型、第一量化标准、第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上，既能保证本实施例提供的中药经方确定方法的确定效率，满足多位用户同时进行中药经方确定的工作需求。

S103、通过用户端获取患者的特征数据，将特征数据通过传输端口传输到存储器上。

在本实施例的一种实际应用场景中，通过用户端获取患者的特征数据，使得用户数据的获取方式更加的简单易操作，以方便用户使用。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，通过用户端获取患者的特征数据，包括：

用户端根据预设的特征数据提取方法，获取患者的特征数据。

在本实施例的一种实际应用中，可以通过预设的特征数据提取方法，例如对需要获取的特征数据的项目进行穷举，关联不同的特征数据，当需要获取一个用户的特征数据时，在用户端上显示多种特征数据项目，对患者进行问诊，以根据问诊的结果获取患者的特征数据，当然，本实施例此处只是示例性的对根据预设的特征数据提取方法获取患者的特征数据进行说明，并不代表本申请局限于此，例如，还可以在存储器上设置特征数据问题清单数据库，当通过用户端获取患者的特征数据时，在客户端上显示特征数据问题清单，用户对该问题清单进行选填等，以根据选填的结果，获取患者的特征数据等，本实施例此处不再列举。

可选地，在本实施例的一种实际应用场景中，用户端根据预设的特征数据提取方法，获取患者的特征数据，包括：

确定第一特征类型包含的特征数据的第一提取方法和/或第二特征类型包含的特征数据的第二提取方法；用户端根据第一提取方法和/或第二提取方法，获取患者的特征数据。

在一般的中医药诊疗的开展过程中，医生首先都需要对患者进行问诊，进行初步的信息收集，获得治疗的思路，在中医药诊疗活动中，有些医生将这单纯的一次问诊得到的问诊信息，即患者的表症信息作为开具中药经方的所有依据，往往导致开具的中药经方不能很好的对症患者的病情。在本实施例的一种实现方式中，为了提高问诊的准确性，可以对通过用户端对患者进行至少两次不同类型特征的问诊，例如本申请的患者的第一特征类型包含的特征和第二特征类型包含的特征，从而以提高获取的特征数据的准确性，以为确定对症中药经方提供更加准确的判断依据。

可选地，在本实施例的一种实现方式中，为了进一步提高确定的患者的问诊信息的准确性和全面性，用户端根据第一提取方法和/或第二提取方法，获取患者的特征数据，包括：

用户端根据通过第一提取方法提取的患者的特征数据，确定第二提取方法；用户端根据第一提取方法和第二提取方法，获取患者的特征数据。

在本实施例的一种实际应用场景中，可以在服务器上建立第一类型包含的特征数据和第二特征类型包含的特征数据的关联关系，根据第一特征类型的特征数据的提取方法，从而通过用户端获取的前一次问诊问题的问诊到的第一特征类型的特征数据，确定当前关于第二特征类型的特征数据包含的特征数据的问诊问题，从而更加全面的提取的患者的特征数据。本实施例此处只是示例性的对通过用户端获取患者的特征数据进行说明，并不代表本申请局限于此，再一种可选地实现方式中，用户如医生还可以根据自身的经验基于获取的关于第一特征类型包含的特征数据的结果，加入科学的逻辑判断或思考，确定要收集的关于第二特征类型包含的特征数据，并通过用户端将获取的关于第二特征类型对应的特征数据传输给服务器，通过这种方式能够使得获得的特征数据更加的准确和全面。

S104、服务器响应与用户端的中医药经方确定操作信息，读取存储器上存储的患者的特征数据，根据映射模型、第一量化标准和/或第二量化标准，确定对症患者的中药经方。

本申请实施例提供中药经方确定方法，包括建立第一特征类型和/或第二特征类型与中药经方的映射模型、第一特征类型的第一量化标准和/或第二特征类型的第二量化标准，将映射模型、第一特征类型、第一量化标准、第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上，通过用户端获取患者的特征数据，服务器响应与用户段的操作信息，读取获取的患者的特征数据，基于映射模型，第一量化标准和/或第二量化标准，以确定对症患者的中药经方；本申请提供的中药经方确定方法，通过统一的第一量化标准和第二量化标准，确定患者的第一特征类型和第二特征类型，基于确定的映射模型，能够快捷准确的确定适合不同患者的中药经方，有效的改善患者通过中医药进行疾病治疗的效果，医用掌握和使用，也使得医生能够方便快捷进行中医诊疗活动的正常开展。

实施例二、

基于本申请的实施例一所提供的中药经方确定方法，本申请实施例三提供一种中药经方确定系统30，如图3所示，图3为本申请实施例提供的一种用于中药经方确定的电子设备30的硬件结构图，该电子设备30包括：

一个或多个处理器301；

存储介质302，该存储介质302配置为存储一个或可读程序312；

当一个或多个程序312被一个或多个处理器301执行，使得一个或多个处理器301实现如上述任意一个实施例中所述中药经方确定方法。

该电子设备还包括通信接口303和通信总线304；

其中，设备的处理器301、存储介质302和通信接口303通过通信总线504完成相互之间的通信。

本申请实施例的存储介质以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有数据交互功能的电子设备。

至此，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由开发者对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种中药经方确定方法，其特征在于，包括：

建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型，以及所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准；

将所述映射模型、所述第一特征类型、所述第一量化标准、所述第二特征类型和第二量化标准存储到服务器上；

通过用户端获取患者的特征数据，将所述特征数据通过传输端口传输到存储器上；

所述服务器响应与所述用户端的中医药经方确定操作信息，读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述映射模型、第一量化标准和/或第二量化标准，确定对症所述患者的中药经方。

2.根据权利要求1所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述映射模型、第一量化标准和/或第二量化标准，确定对症所述患者的中药经方，包括：

读取所述存储器上存储的所述患者的特征数据，根据所述特征数据、所述第一量化标准和/或第二量化标准，确定所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型；

根据所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型，以及所述映射模型，确定对症所述患者的中药经方。

3.根据权利要求1所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述通过用户端获取患者的特征数据，包括：

所述用户端根据预设的特征数据提取方法，获取所述患者的特征数据。

4.根据权利要求3所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述用户端根据预设的特征数据提取方法，获取所述患者的特征数据，包括：

服务器确定所述第一特征类型包含的特征数据的第一提取方法和/或所述第二特征类型包含的特征数据的第二提取方法；

所述用户端根据所述第一提取方法和/或所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据。

5.根据权利要求4所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述用户端根据所述第一提取方法和/或所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据，包括：

所述用户端根据通过所述第一提取方法提取的所述患者的特征数据，确定所述第二提取方法；

所述用户端根据所述第一提取方法和所述第二提取方法，获取所述患者的特征数据。

6.根据权利要求1所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型、所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准之前，还包括：

收集第一医学病历，将所述收集到的医学病历作为第一样本数据，存储所述存储器上；

所述服务器根据所述存储器上存储的第一样本数据中包含的患者的体质特征数据，确定所述第一特征类型；

根据所述样本数据中包含的所用中医药的特征数据，确定所述第二特征类型。

7.根据权利要求6所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述建立第一特征类型和/或第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型、所述第一特征类型的第一量化标准和/或所述第二特征类型的第二量化标准，包括：

确定所述样本数据中对症患者疾病效果良好的中医药经方，根据所述中医药经方、与所述中医药经方对应的患者的第一特征类型和/或第二特征类型，建立所述第一特征类型和/或所述第二特征类型与至少一种中药经方的映射模型；

根据所述患者的第一特征类型和/或第二特征类型包含的特征数据，确定所述第一量化标准和/或第二量化标准。

8.根据权利要求6所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

收集第二医学病历，将所述第二医学病例作为第二样本数据，存储到所述存储器上，根据所述第二样本数据对所述第一样本数据进行更新；

根据所述更新后的第一样本数据，对所述映射模型、所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

9.根据权利要求8所述的中药经方确定方法，其特征在于，所述根据所述更新后的第一样本数据，对所述映射模型、所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化，包括：

根据更新后的第一样本数据，通过决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、K均值算法、Adaboost、神经网络和马尔科夫中的至少一种方法，对所述第一特征类型、所述第二特征类型、所述第一量化标准和所述第二量化标准中的至少一项进行调整优化。

10.一种用于中药经方确定的系统，其特征在于，包括：处理器、存储器和传输总线，所述处理器和所述存储器通过所述传输总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一项可执行指令，所述可执行指令使得所述服务器执行如权利要求1-8中任意一项所述的中药经方确定方法。

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