A diagnóstico da medicina tradicional chinesa (MTC) é uma disciplina que estuda as teorias básicas e as habilidades fundamentais dos métodos de diagnóstico, diagnóstico de doenças e diferenciação de síndromes segundo a teoria da MTC. A tecnologia de inteligência artificial (IA) alcançou conquistas notáveis na inteligência das quatro diagnósticas e na padronização do diagnóstico diferencial, mas ainda enfrenta muitos desafios. A padronização da coleta de dados clínicos é difícil, a qualidade dos dados é inconsistente, o que afeta a utilidade dos dados. A integração das informações das quatro diagnósticas é insuficiente; a maioria dos instrumentos só consegue coletar dados de um único método, faltando integralidade. A cientificidade dos modelos de diagnóstico precisa ser aprimorada; os modelos existentes carecem de dinamismo e lógica de inferência da diferenciação da MTC. A precisão dos métodos inteligentes precisa ser aumentada; os índices de avaliação atuais não refletem completamente a eficácia prática dos modelos. Além disso, as leis e regulamentos relacionados ainda são incompletos, a segurança dos dados e a privacidade dos pacientes não são garantidas; falta a formação de talentos compostos que compreendam tanto a medicina tradicional chinesa quanto a inteligência artificial. Baseado nisso, este artigo expõe o estado atual, dificuldades e gargalos do desenvolvimento da IA na área de diagnóstico da MTC, aprofundando as tendências de desenvolvimento no campo. Propõe caminhos de solução por meio da otimização do processo de coleta de dados, construção de modelos de diagnóstico multimodais, cooperação multidisciplinar, aprimoramento das leis e regulamentos e formação de talentos compostos. Espera-se que estas medidas possam impulsionar ainda mais o desenvolvimento moderno, padronizado, regulado e inteligente do diagnóstico da MTC, oferecendo novas dinâmicas e métodos para a transmissão e inovação da medicina tradicional chinesa.

diagnóstico da MTC; inteligência artificial; objetivação das quatro diagnósticas; diferenciação inteligente; padronização de dados