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。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于AI中医大模型，集成了气虚、血虚、阴虚、阳虚等10大关键证候的多维度体征数据，并利用拟合函数和分区算法将采集值转化为0-10分的量化指标得分，进而评估健康、亚健康或警惕风险状态。数据共8000条，以Excel格式呈现，将传统中医的抽象诊断转化为客观可量化的数字指标，精准揭示气血津液的失衡状态与根本病机，主要应用于中医辨证、个体化健康干预和治未病场景，为医疗机构、康养平台及个人提供科学、标准化的健康状态辨识与效果追踪依据。