L'objectif de cette étude est de construire un projet d'indices léger basé sur la chaîne de réflexion diagnostique des éléments de syndrome de la médecine chinoise pour l'angor coronarien, face aux problèmes de dépendance élevée aux données des méthodes de diagnostic traditionnelles, de faible interprétabilité et de faible adaptabilité à la base. A été développé le volume du modèle de langage diagnostique des éléments de syndrome de l'angor coronarien (CHD-SEDD LLM) qui combine l'interprétabilité clinique et la précision prédictive, en ajustant la précision profonde de DeepSeek-r1 : 32b comme base. En fonction des standards de diagnostic des éléments de syndrome de l'angor coronarien, un système de raisonnement en chaîne triple analyse des symptômes-évaluation des éléments de syndrome-combinaison des éléments de syndrome a été créé, les règles de diagnostic ont été codées sous forme de modèles de prompts structurés. 6 541 cas typiques de maladie coronarienne ont été sélectionnés pour évaluer l'efficacité de CHD-SEDD LLM et le comparer à un modèle sans prompts, en utilisant comme critères l'indice macro-F1 de classification des syndromes, la précision des éléments de syndrome et le temps de raisonnement pour un seul cas. Résultats : CHD-SEDD LLM a démontré dans les cas typiques une capacité claire de raisonnement en chaînes, à extraire avec précision des éléments de syndrome de base tels que la carence en qi et en sang et à les combiner en syndromes cibles tels que syndrome de carence en qi-sang, syndrome de froid et de conglutination yang. L'expérience contrôlée a montré que la classification des syndromes par le modèle avait un indice macro-F1 de 85,0 %, une amélioration de 23,8 % par rapport à la ligne de base sans prompt ; la précision de reconnaissance des éléments de syndrome était de 84,8 %, nettement supérieure au modèle de base (68,7 %) ; le taux de contradictions logiques est passé de 37 % à 4 %, et le temps de raisonnement pour un seul cas était de seulement 4,1 secondes, sans retard significatif induit par la chaîne de raisonnement. Conclusion : CHD-SEDD LLM, à travers sa structure de raisonnement en chaînes et les standards de diagnostic du syndrome, a démontré une grande précision et une interprétabilité dans le diagnostic de l'angor coronarien et de l'ischémie cardiaque. Il a également validé la viabilité du paradigme modèle classique + chaînes de raisonnement informelles, ce qui le rend largement applicable à plusieurs syndromes diagnostiques, encourageant la normalisation du diagnostic et du traitement intelligents de la médecine chinoise.

Maladie coronarienne; Éléments de syndrome; Modèle de langage volumineux; Chaînes de raisonnement informelles; Diagnostic intelligent