数智化技术赋能”见微知体”

传统四诊方法高度依赖医师个人经验，不同医师对同一患者的体质判断一致性仅为65-70%。体质量表（如CCMQ）虽然提供了一定标准化基础，但仍存在主观偏差大、量化程度低的问题。

一次完整的传统体质辨识需要30-45分钟，难以满足现代医疗高效化需求。边远地区缺乏专业中医师，导致体质辨识服务覆盖不均。

此外，中医诊断术语如”面色萎黄””舌苔厚腻”等缺乏客观量化标准，一定程度上制约了中医体质学的现代化发展和国际认可度。

多模态数据采集体系构建：建立涵盖舌象、面部、声纹、红外热成像等多维度的标准化数据采集系统。通过统一设备参数和采集环境，确保数据质量的一致性。

人工智能算法模型开发：建立舌象智能分析系统，建立舌色、苔色、舌形的量化指标体系；面部特征识别技术，开发多通道特征与级联回归的关键点定位方法，实现面部对齐和图像归一化，为特征量化提供可靠基准。

多模态数据融合平台：整合舌象、面部、声纹、红外热成像等多源数据，模拟中医”四诊合参”的整体观。通过特征级融合和决策级融合，显著提升辨识准确性和鲁棒性。