Заболеваемость и смертность от рака легких остаются высокими, представляя собой серьезную глобальную проблему здравоохранения. На примере исследования опыта известного сычуаньского врача традиционной китайской медицины по диагностике и лечению легочного рака типа «флегма-влажность-застой» показана уникальная ценность системы диагностики и лечения данного типа рака, сформированной с учетом климатических особенностей сычуаньского бассейна с его "влажным и туманным" климатом. Однако традиционная модель передачи опыта страдает от фрагментарности, недостатка стандартизации и количественных методов, что ограничивает расширение и применение этого опыта. Исследование сосредоточено на использовании мультимодальных данных и генеративного искусственного интеллекта (AIGC) для точного анализа, интеллектуального наследования и клинических инноваций опыта диагностики и лечения легочного рака типа «флегма-влажность-застой» сычуаньских известных врачей ТКМ. За счет интеграции мультимодальных данных (включая традиционную китайскую четырех диагностику, современные медицинские изображения, клинические анализы, молекулярную биологию и региональную экологическую информацию) построена точная система диагностики и лечения, объединяющая «макро-» и «микро-» уровни «болезнь-симптом-механизм». Результаты исследования: ① В области точной дифференциальной диагностики достигнуто объективное количественное определение синдрома «флегма-влажность-застой». С помощью построения модели связи «четырех диагностики-изображение-молекула» выявлены внутренние взаимосвязи между параметрами языка и пульса, микросредой опухоли, региональными климатическими факторами и характеристиками синдрома, а также реализован实时й динамический мониторинг эффективности лечения. ② В области анализа закономерностей системно изучено диагностическое мышление сычуаньских известных врачей, таких как «последовательность атаки и поддержки», построена сетевая модель «механизм болезни - группа симптомов - рецепты и лекарства» для точного анализа кооперативного действия основных лекарств и количественной оценки динамического сочетания поддерживающих и изгнавших патоген препаратов. ③ В области интеллектуального усиления разработана вспомогательная система, объединяющая интеллектуальную диагностику, генерацию планов и оценку эффективности, которая способна интегрировать региональные особенности и индивидуальные данные, динамически генерировать и оптимизировать персонализированные рецепты на основе опыта сычуаньских врачей и прогнозировать динамику эффективности и потенциальные побочные реакции. Интеграция мультимодальных данных и AIGC эффективно обеспечивает структурированное наследование опыта известных врачей и клиническую трансформацию, а формируемая интеллектуальная модель интегрированной диагностики и лечения с использованием китайской и западной медицины демонстрирует явный потенциал в продлении прогресс-свободной выживаемости пациентов, улучшении симптомов и снижении побочных эффектов лечения. Данное исследование предоставляет методологическую основу для наследования и модернизации опыта диагностики и лечения рака легких традиционной китайской медицины, особенно для региональных академических школ, способствуя эволюции клинических методов к более точным и персонализированным.

мультимодальные данные;генеративный искусственный интеллект (AIGC);сычуаньские известные врачи;рак легких;опыт диагностики и лечения