中医学診断学は、中医学理論に基づき、診断法、病気の診断および弁証の基本理論と基本技能を研究する学問である。人工知能（AI）技術は、中医学の四診の知能化および弁証診断の標準化において顕著な成果を上げているが、依然として多くの課題に直面している。臨床データ収集の標準化が困難であり、データの品質にばらつきがあり、データの利用可能性に影響を及ぼしている。四診情報の融合が不足しており、多くの機器は単一の診断法データのみを収集でき、全体性に欠けている。診断モデルの科学性の向上が必要であり、既存モデルは動的性や中医学の弁証推論ロジックを欠いている。知能的手法の精度向上が求められ、現行の評価指標はモデルの実際の応用効果を十分に反映していない。さらに、関連する法律・規制は未整備であり、データの安全性および患者のプライバシー保護が不十分である。中医学と人工知能の両方を理解する複合型人材の育成も不足している。これに基づき、本稿はAIの中医学診断分野における現状、課題、ボトルネックを述べ、さらにAIの発展動向を深く考察する。データ収集プロセスの最適化、多様な診断モデルの構築、多分野間の交流協力、法律・規制の整備および複合型人材の育成などの解決策を提案する。本研究が中医学診断の近代化、標準化、規範化および知能化の発展を促進し、中医薬の伝承と革新に新たな推進力と方法を提供することを期待する。

中医学診断; 人工知能; 四診の客観化; 弁証の知能化; データの標準化