Цель исследования заключается в создании легко воспринимаемого проекта указателей, основанного на последовательности мыслительной цепи диагностики синдрома китайской медицины при коронарном заболевании, — в ответ на проблемы высокой зависимости от данных традиционных методов диагностики, низкой интерпретируемости и низкой адаптивности к базовому уровню. В результате разработан объемный языковой модельный набор (CHD-SEDD LLM), который сочетает в себе клиническую интерпретируемость и предсказательную точность, обеспечиваясь коррекцией глубокой точности DeepSeek-r1: 32b в качестве основы. Основываясь на стандартах диагностики в китайской медицине синдрома ишемической боли в сердце коронарного заболевания была создана система тройного последовательного цепи рассуждения анализ симптомов-оценка элементов синдрома-комбинирование элементов синдрома, а также правила диагностики были закодированы в виде структурированного образца подсказки. Были отобраны 6 541 типовых случаев коронарной болезни для проверки эффективности CHD-SEDD LLM и сравнения с моделью без подсказки, используя в качестве критериев оценки макро-F1 значения классификации синдрома, точности элементов синдрома и времени вывода вывода одиночного случая. CHD-SEDD LLM продемонстрировал в типовых случаях четкую способность рассуждения в цепной форме, способность точно выделять основные элементы синдрома, такие как недостаточность ки и крови, и комбинировать их в целевые синдромы, такие как Синдром ки-крови недостаточности, Синдром холода и соскрепления ян. При сравнении эксперимента значение макро-F1 классификация синдрома составила 85,0%, это увеличение на 23,8% по сравнению с базовой линией без подсказки; точность распознавания элементов синдрома составила 84,8%, что значительно превысило базовую модель (68,7%); логическая несостоятельность снизилась с 37% до 4%, а время вывода одиночного случая составило всего 4,1 секунды без значительной задержки из-за включения выводной цепи. Вывод: CHD-SEDD LLM через цепную мыслительную структуру и стандарты диагностики синдрома продемонстрировал высокую точность и интерпретируемость при диагностике коронарной болезни и ишемической боли в сердце. Также доказана пригодность парадигмы общей большой модели + цепи несвязанных мыслей и имеет сильное распространение, может быть использована для многих синдромов диагностики, стимулируя стандартизацию интеллектуальной диагностики и лечения в китайской медицине.

Коронарная болезнь; Элементы синдрома; Объемная модельная набор; Цепи несвязанных мыслей; Интеллектуальная диагностика