Традиционная китайская медицина (ТКМ) диагностическая наука изучает основные теории и базовые навыки диагностики и дифференциации на основе теорий ТКМ. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) достигли значительных успехов в интеллектуализации четырёх методов диагностики и стандартизации дифференциальной диагностики ТКМ, но по-прежнему сталкиваются с многочисленными проблемами. Стандартизация сбора клинических данных осложнена, качество данных непостоянно, что влияет на их применимость. Интеграция информации четырёх методов диагностики недостаточна: большинство приборов собирают данные только одного метода, отсутствует комплексный подход. Научность диагностической модели требует повышения, существующие модели лишены динамичности и логики рассуждения, характерных для дифференциальной диагностики ТКМ. Точность интеллектуальных методов необходимо улучшить, текущие метрики оценки не полностью отражают практическую эффективность моделей. Кроме того, соответствующие законы и нормативы еще не совершенны, безопасность данных и конфиденциальность пациентов не гарантированы; недостаточно комплексных специалистов, владеющих и ТКМ, и ИИ. В связи с этим статья описывает текущее состояние развития, трудности и узкие места в применении ИИ в диагностике ТКМ, а также подробно рассматривает тенденции развития этой области. Предлагаются пути решения через оптимизацию процессов сбора данных, построение мульти-модальных диагностических моделей, междисциплинарное сотрудничество, совершенствование законодательства и подготовку комплексных кадров. Ожидается, что это будет способствовать модернизации, стандартизации, регламентации и интеллектуализации диагностики ТКМ, обеспечивая новые стимулы и методы для наследия и инноваций в ТКМ.

диагностика ТКМ; искусственный интеллект; обоснование четырёх методов диагностики; интеллектуальная дифференцировка; стандартизация данных