在11月1日至4日召开的《南澳科学会议潮籍科学家交叉学科论坛暨汕头市产学研“面对面”智能医疗健康产业专场对接会》上，中山大学特聘研究员、广东省政府发展研究中心原研究员张平楠博士发表了题为《基于人工智能的中医智能诊断和治疗》论文，得到了与会领导专家的肯定。

该论文致力于探讨人工智能在中医智能诊断和治疗中的应用。首先，介绍了人工智能技术在中医领域的现状，深入阐述了中医与人工智能结合的重要性和必要性，介绍了相关团队在中医智能诊断和治疗方面取得了显著的成果，其中包括深度学习模型在中医症状分析和舌诊等领域的运用，以及机器学习模型在制定中医治疗方案上的应用。这些尝试不仅提高了中医诊断和治疗的精准度，也极大地提升了医疗服务的质量。接着，对中医智能诊断和治疗的未来发展进行了深入探讨，提出了一些需要克服的技术瓶颈和政策支持等方面的建议，相信通过解决这些问题，能更好地推动中医智能医疗健康产业的发展。最后，结合广东省特别是汕头市的实际，探讨了如何更好地利用台港澳侨资源优势来推动中医智能医疗健康产业的发展，提出了一些具体的建议，例如建立合作平台、优化政策环境、提升研发实力等，旨在将这一地区的资源优势转化为实际的产业发展动力。

现将论文中涉及广东省特别是汕头市的相关内容摘要如下：

 

一、中医与人工智能结合的意义与价值

中医作为中国古老而独特的医学体系，一直以来都在为人类的健康和疾病治疗发挥着重要作用。然而，随着科技的快速发展，人工智能（AI）技术的崛起也为中医带来了新的发展机遇。将中医与人工智能相结合，不仅可以提高中医的诊断和治疗精度，还能有效推进中医的现代化和智能化进程。首先，中医与人工智能的结合有助于提高疾病的诊断准确性。中医注重对疾病的整体把握和辩证分析，但传统中医诊断方式主要依赖于医生的个人经验和技能。而借助人工智能技术，可以通过对大量病例数据的学习和分析，得出更为准确和客观的诊断结果。例如，深度学习和机器学习算法可以根据病人的症状、舌诊等信息，自动匹配相似的病例，提高诊断的精准度。其次，中医与人工智能的结合有助于提高治疗的效果和效率。传统中医治疗方式主要依赖于医生的手法、经验和个人判断，而借助人工智能技术，可以通过数据分析和模式识别等方法，对治疗方案进行优化和个性化定制。例如，通过对大量临床数据的分析，可以找出特定病症与治疗效果之间的关系，从而制定出更有效的治疗方案。同时，人工智能还可以实现自动化给药、针灸等操作，大大提高治疗效率。最后，中医与人工智能的结合有助于推进中医的现代化和智能化进程。随着科技的不断发展，人们对医学技术和医疗服务的要求也越来越高。中医作为我国重要的医学遗产，必须紧跟时代的步伐，实现现代化和智能化。通过与人工智能的结合，可以引进先进的技术和方法，推动中医理论和实践的创新发展，使中医在现代社会中发挥更大的作用。总之，中医与人工智能的结合具有重要的意义和价值。它可以提高疾病的诊断准确性和治疗效率，推进中医的现代化和智能化进程，同时为广大患者提供更优质的医疗服务。因此，我们应该积极推进中医与人工智能的结合，不断探索新的技术和方法，为人类的健康事业做出更大的贡献。

二、人工智能在中医领域的应用现状

随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术在中医领域的应用也日益广泛。近年来，越来越多的研究者和医疗机构开始探索AI在中医领域的实际应用。这些应用既包括症状分析、疾病诊断、治疗方案制定等各个环节，也包括对中药的识别、疗效预测等各个方面。在中医症状分析方面，一些研究者利用机器学习算法，依据病人的症状表现进行疾病预测，使用基于深度学习的自然语言处理（NLP）方法，分析病人的病情描述和舌诊信息，对疾病进行预测和分类。他们发现，这种方法可以有效地提高疾病诊断的准确性和效率。在疾病诊断方面，AI技术的应用也取得了显著的成果，一些研究者使用深度学习算法，对中医舌诊图像进行分类和识别，从而为中医诊断提供支持。他们的研究结果表明，深度学习算法可以有效地提高中医舌诊的准确性和效率。此外，AI技术在中药识别和疗效预测方面也展现出强大的潜力。一些研究者使用深度学习算法，对中药材进行分类和识别，并成功地预测了不同药材的疗效。这为中药材的鉴别和质量控制提供了新的方法。总的来说，AI技术在中医领域的应用已经取得了显著的进展。然而，这些应用仍然面临一些挑战，例如数据质量、算法可解释性等问题。未来的研究需要进一步解决这些问题，并推动AI技术在中医领域的更广泛应用。

三、中医智能诊断与治疗的挑战与机遇

在过去的几十年中，中医和人工智能的发展都取得了显著的进步。然而，将这两者结合，即利用人工智能进行中医诊断和治疗，却面临着许多挑战和机遇。挑战主要来自两个方面：一是中医自身的复杂性，二是人工智能技术的发展现状。首先，中医理论体系涵盖了诸多复杂的概念和关系，如“证”、“症”的区别与关联，以及人体内部各个系统的相互影响等。这使得中医的诊断和治疗过程需要深入理解患者的病情，并依据丰富的临床经验进行决策，这一过程的人工智能化难度较大。其次，尽管人工智能技术在许多领域已经展现出强大的能力，但在医疗领域的应用仍面临诸多挑战。例如，目前的人工智能技术还无法完全理解中医的语言体系，无法像人类医生一样进行复杂的推理和判断。尽管如此，中医与人工智能的结合也带来了巨大的机遇。首先，这一结合有可能大幅提升中医诊断和治疗的效率。通过自动化和精确化的诊断流程，人工智能能够减轻医生的工作负担，提高诊断的准确率，使得中医服务能够更好地满足社会需求。其次，这一结合有可能提升中医的普及程度。借助人工智能技术，复杂的中医疗法可以更广泛地传播到世界各地，为更多患者提供服务。最后，这一结合还有可能推动中医理论的创新和发展。通过人工智能的深度学习和机器学习技术，我们可以更好地理解和解析中医的内在逻辑和规律，推动中医理论的现代化发展。总的来说，中医和人工智能的结合既面临着诸多挑战，也带来了巨大的机遇。通过不断的探索和研究，我们有理由相信，未来的中医服务将更加智能化，能够更好地造福人类社会。

四、研究方法与技术路线

在本研究中，我们采用了多种研究方法和技术路线，以实现中医与人工智能的结合。首先，我们采用了文献综述的方法，对中医领域和人工智能领域的已有研究成果进行了梳理和评价，以了解中医智能诊断与治疗的现状、挑战与机遇以及深度学习和机器学习在中医诊断治疗中的应用情况。其次，我们采用了跨学科的研究方法，将中医和人工智能两个领域的知识进行融合，以建立中医智能诊断与治疗模型。具体来说，我们采用了深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及机器学习算法中的决策树、随机森林和梯度提升树等算法，对中医症状、舌诊和治疗方案等数据进行建模和分析。

在技术路线上，我们采用了基于云计算的技术架构，利用大规模计算资源和分布式存储技术，以提高中医智能诊断与治疗模型的训练速度和准确性。同时，我们还采用了基于人工智能的自动化技术，实现了中医症状、舌诊和治疗方案等数据的自动化处理和智能化分析，以减少人工干预和错误率。此外，我们还采用了基于大数据的技术，对中医症状、舌诊和治疗方案等数据进行了数据挖掘和分析，以发现其中的规律和特征。最后，我们还采用了实验验证的方法，对所提出的中医智能诊断与治疗模型进行了实验验证和分析，以证明其有效性和优越性。具体来说，我们选取了广东省特别是汕头市中医院馆等医疗机构提供的病例数据，对中医智能诊断与治疗模型进行了训练和测试，并对其准确率、精确率、召回率等指标进行了评估。

五、中医智能诊断与治疗实践

(一)基于深度学习的中医症状分析

在实际应用中，基于深度学习的中医症状分析主要涉及以下几个方面:1.症状数据收集：收集患者的症状数据是进行分析的基础。对于中医而言，症状数据可能包括患者的病史、家族史、饮食、生活环境、情绪状况等多个方面。这些数据可以通过问卷调查、电子病历等途径获取。2.数据预处理：由于原始症状数据可能存在数据缺失、数据噪声等问题，因此需要进行数据预处理。数据预处理包括数据清洗、数据标准化和数据归一化等，以确保数据分析的准确性。3.深度学习模型构建：基于深度学习的中医症状分析需要构建适合中医症状数据的深度学习模型。常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。模型构建需要根据具体的症状数据和问题来选择合适的模型和算法。4.模型训练与优化：通过训练大量的症状数据，深度学习模型可以自动提取症状的特征，并生成对应的诊断结果和治疗建议。为了提高模型的准确性和泛化能力，需要对模型进行优化。优化方法包括调整模型参数、增加模型层数、使用正则化技术等。

在中医症状分析方面，基于深度学习的技术具有很大的潜力。它可以从大量的症状数据中学习复杂的特征，自动提取有用的信息，提高医生的诊断准确性和效率。此外，基于深度学习的中医症状分析还可以为医生提供更全面的病人信息，有助于制定更个性化的治疗方案。然而，深度学习技术的应用也面临着一些挑战。

（二）基于深度学习的舌诊分析 

舌诊是中医诊断中的重要手段，对于疾病的认识和治疗方案的制定具有重要意义。然而，传统的舌诊方法主要依赖于医生的经验和个人判断，存在一定的主观性和不准确性。近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的研究工作开始探索基于深度学习的舌诊分析方法，以期提高舌诊的准确性和客观性。舌诊的基本原理是建立在中医理论基础上，认为舌象能够反映人体脏腑经络的生理病理变化，以及邪气的性质和深浅。通过对舌象的观察和分析，可以推断出疾病的原因、部位和性质，从而指导治疗。

 基于深度学习的舌诊分析方法主要包括以下步骤：数据收集与预处理、模型设计与训练、模型评估与优化等。（1）数据收集与预处理：在进行基于深度学习的舌诊分析时，首先需要收集大量的舌象图像数据，并进行预处理，包括图像增强、去噪、标准化等操作。由于舌象图像存在大量的背景和噪声信息，需要对图像进行裁剪和分割，提取出舌象部分的图像数据。同时，还需要对图像进行标准化处理，包括对比度、亮度和尺寸的调整，以使图像数据具有一致的特性。（2）模型设计与训练：在数据预处理之后，需要设计并训练深度学习模型。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。在舌诊分析中，卷积神经网络是最常用的模型之一，可以通过对舌象图像进行多尺度特征提取和分类，得到相应的疾病分类结果。在模型训练过程中，需要使用大量的带标签数据进行训练，以优化模型的分类性能。常用的训练算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等，可以通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化分类错误率。同时，为了防止过拟合现象的发生，可以采用正则化、dropout等策略进行模型的优化。（3）模型评估与优化：在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过这些评估指标可以评价模型的分类性能，并对模型进行进一步的优化和调整。常见的优化策略包括调参、更换模型、集成学习等方法。

（三）基于机器学习的中医治疗方案制定

中医治疗方案制定的过程需要依据患者的症状、体质、环境等因素进行综合分析，这是一个复杂的决策过程，也是中医学的核心之一。近年来，机器学习技术的发展为中医治疗方案制定提供了新的方法和思路。在中医临床实践中，医生通常会根据患者的症状和体征进行辨证分析，并根据自己的经验进行个性化治疗。这种方法虽然具有一定的效果，但也存在主观性、不精确和不规范等问题。

针对这些问题，基于机器学习的中医治疗方案制定方法可以通过对大量历史病例的学习和分析，为医生提供更加客观、精准和规范化的治疗建议。具体而言，基于机器学习的中医治疗方案制定方法包括以下几个步骤：1. 数据收集与预处理：收集大量历史病例的数据，包括患者的症状、体征、舌诊等信息，以及医生的治疗方案和效果等。将这些数据进行标准化和结构化的预处理，以便后续模型的训练和应用。2. 模型训练：利用预处理后的历史病例数据，采用合适的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）进行模型训练。训练过程中需要调整相关参数，以提高模型的准确性和泛化能力。3. 模型应用与方案制定：将训练好的模型应用于新的病例上，根据患者的症状、体征等信息，利用模型进行分类或预测，从而制定更加客观、精准和规范化的治疗方案。4. 方案评估与优化：对于制定好的治疗方案，需要进行实践验证和评估，并根据医生的反馈和实际效果进行不断优化和调整。

总之，基于机器学习的中医治疗方案制定方法能够通过对历史病例的学习和分析，为医生提供更加客观、精准和规范化的治疗建议，从而提高了中医治疗的准确性和规范性，为中医临床实践的发展提供了新的思路和方法。

六、中医智能诊断与治疗的未来发展

（一）技术瓶颈与发展趋势

中医智能诊断与治疗技术的进一步发展面临着一些技术瓶颈。首先，如何将中医的独特理论体系和人工智能的先进技术进行有效的结合是一个重要的问题。这涉及到对中医理论的理解深度和广度，以及人工智能算法的复杂性和适应性。其次，由于中医诊断和治疗的复杂性，如何准确、高效地进行自动化诊断和治疗也是一大挑战。例如，中医的望、闻、问、切四个步骤都需要进行详细的自动化处理，这需要开发更为精细和复杂的算法。最后，如何将中医智能诊断与治疗技术普及化，并应用于广大基层医疗单位，也是亟待解决的问题。然而，尽管面临着这些挑战，中医智能诊断与治疗的发展趋势却十分明显。随着人工智能技术的不断进步，数据处理能力的增强，以及中医理论研究的深入，中医智能诊断与治疗的准确性和效率将会得到显著提高。同时，随着医疗健康政策的推动和产业的发展，中医智能诊断与治疗的应用范围也将越来越广。例如，它可以在基层医疗单位中发挥重要作用，提高医疗服务的覆盖面和质量。从更长远的角度来看，中医智能诊断与治疗技术的发展将有可能推动跨学科的交流与合作。例如，它可能需要与生物学、化学、物理学等其他领域的研究者进行深入的合作，共同解决一些跨学科的问题。此外，随着技术的进步，中医智能诊断与治疗也可能应用于预防医学、康复医学等领域，为全人类的健康事业做出更大的贡献。

（二）政策支持与产业发展建议

中医智能诊断与治疗的发展，不仅需要技术的突破和进步，也需要政策的大力支持和产业的协同发展。

政策支持方面，政府可将中医智能诊断与治疗纳入国家战略新兴产业规划，从政策层面给予更多的指导和支持。具体可以包括：制定有利于中医智能诊断与治疗产业发展的税收政策，如减免相关的税费、提供研发资助等；推动相关部门的跨部门合作，促进中医智能诊断与治疗的研发和应用；加大对中医智能诊断与治疗产业的资金投入，引导社会资本参与，支持产业发展等。

产业发展方面，政府可积极推动中医智能诊断与治疗产业的发展，建立完善的产业链和生态系统。具体可以包括：建设中医智能诊断与治疗产业基地，吸引相关的企业、人才和资源聚集；培育一批具有国际竞争力的中医智能诊断与治疗企业，鼓励企业加强技术研发，提升产品的核心竞争力；构建完善的中医智能诊断与治疗服务网络，提高公众的认知度和接受度；加强国际合作，吸收国际先进技术和管理经验，推动中医智能诊断与治疗的国际化发展。同时，重视与其他领域的交叉融合，提升中医智能诊断与治疗的水平和效果。如与大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的融合，可以促进中医智能诊断与治疗的数字化、智能化和精准化；与生物医药、医疗器械等领域的交叉融合，可以加速中医智能诊断与治疗技术和产品的创新和应用；与康复医学、预防医学等领域的交叉融合，可以拓展中医智能诊断与治疗的应用范围和服务领域。

总的来说，中医智能诊断与治疗的未来发展需要政策支持引导、产业协同创新和跨界融合发展，共同推动中医智能诊断与治疗的繁荣发展。

（三）中医智能诊断治疗与其他领域的交叉融合

中医智能诊断治疗在不断发展的同时，也正在与其他领域进行交叉融合，进一步拓展了其应用范围和影响力。1.与现代医学的结合。中医和现代医学在许多方面具有互补性。通过结合中医智能诊断治疗和现代医学技术，可以更好地发挥两者的优势，提高诊疗效果。例如，可以利用中医望闻问切的诊法结合现代医学检查，对患者的病情进行全面的了解和分析。同时，中医强调的全身调理和个体化治疗理念也可以与现代医学的精准医疗理念相结合，推动医疗技术的发展。2.与生物技术的结合。生物技术在医疗领域的应用日益广泛，中医智能诊断治疗与生物技术的结合，将为医疗领域带来新的突破。例如，可以通过对中药进行生物技术处理，提高中药的疗效和降低副作用。同时，中医的个体化治疗理念也可以与生物技术的基因组学、蛋白质组学等技术相结合，开展个性化的治疗。3.与信息技术的结合。信息技术在医疗领域的应用也越来越广泛，中医智能诊断治疗与信息技术的结合，可以提高医疗服务的效率和质量。例如，可以通过建立基于信息技术的中医智能诊断治疗平台，实现远程诊疗和健康管理。同时，中医的个体化治疗理念也可以与信息技术的数据挖掘和模式识别等技术相结合，实现数据驱动的个性化治疗。4.与环境科学的结合。中医强调的天人合一的理念与环境科学的研究对象有着密切的联系。中医智能诊断治疗与环境科学的结合，可以从环境和人体两个方面入手，进行全面的健康管理和治疗。例如，可以通过对患者的居住环境、饮食习惯等进行全面的了解和分析，利用中医调理和环境科学的方法，为患者制定个性化的健康管理方案。

综上所述，通过与其他领域的交叉融合，可以进一步发挥中医智能诊断治疗的优势，提高医疗服务的效率和质量，为人类的健康事业做出更大的贡献。

七、台港澳侨资源优势与中医智能医疗健康产业发展

（一）台港澳侨资源优势的利用和整合

台港澳侨资源优势在中医智能医疗健康产业的发展中扮演着重要的角色。这些地区的中医药历史悠久，医疗资源丰富，同时又具有创新科技和国际化视野。具体来说，以下几个方面可以充分利用和整合台港澳侨资源优势：1.中药材资源和知识产权：台湾、香港和澳门拥有丰富的中药材资源和悠久的中医药历史，这些地区在中药材的种植、生产、研发和知识产权保护方面具有一定的优势。可以通过技术交流、联合研发和市场合作等方式，将这些资源引入汕头市中医智能医疗健康产业，促进中药材的现代化和国际化发展。2. 医疗人才和技术：台港澳侨拥有丰富的医疗人才和技术资源，特别是在中医领域，这些地区有众多的名老中医和先进的医疗技术。可以通过人才引进、技术交流和培训等方式，提高汕头市中医机构的整体医疗水平和技术创新能力，推动中医智能医疗健康产业的发展。3. 国际化市场和渠道：台港澳侨具有国际化市场和渠道的优势，这些地区与海外各地的联系紧密，拥有广阔的市场和资源。可以通过加强与海外医疗健康产业的联系和合作，引进海外先进的医疗健康理念和技术，开拓国际市场，推动中医智能医疗健康产业的国际化发展。4. 创新科技和金融资本：台港澳侨的创新科技和金融资本资源丰富，这些地区的科技创新和金融资本运作水平较高。可以通过引导和吸引创新科技和金融资本进入中医智能医疗健康产业，推动产业的创新和升级，加速中医智能医疗健康产业的发展。

综上所述，充分利用和整合台港澳侨资源优势，将有助于推动汕头市中医智能医疗健康产业的发展，提高产业的竞争力，同时也有助于深化两岸交流与合作，弘扬中医药文化，造福两岸民众。

（二）推动汕头市中医智能医疗健康产业发展的建议

汕头市作为中国的著名侨乡之一，拥有着丰富的台港澳侨资源优势。这些优势可以为中医智能医疗健康产业的发展提供强有力的支持。以下是推动汕头市中医智能医疗健康产业发展的建议：1. 利用侨乡优势，加强与海外华侨的联系和合作。通过引进国外先进的医疗技术和设备，推动汕头市中医院、中医学院、中医科室、国医馆、养生堂等医疗保健机构的智能化建设。同时，借助海外华侨的资源和人脉，邀请国际知名的中医专家和学者来汕头市进行学术交流和培训，提高本地中医医生的诊疗水平。2. 利用台港澳资源，加强与台湾、香港、澳门等地区的中医智能医疗合作。通过建立合作机制，推动汕头市与台港澳地区的中医院、中医学院、中医科室、国医馆、养生堂等医疗保健机构之间的交流与合作。例如，可以共同开展中医智能医疗研究项目，共享研究成果和医疗资源，互派医生和学生进行学术交流和培训等。3. 加快智能化建设，提升中医医疗服务水平。通过引进先进的智能化设备和系统，提升汕头市中医院、中医学院、中医科室、国医馆、养生堂等医疗保健机构的医疗水平和服务质量。例如，可以引入智能化的中医诊疗设备和系统，实现中医症状的自动分析和诊断；可以引入智能化的健康管理系统，为市民提供个性化的健康管理和医疗服务。4. 加强产业政策支持，推动中医智能医疗健康产业的发展。政府可以出台相关政策，鼓励和引导企业加大对中医智能医疗健康产业的投入和支持。例如，可以给予税收优惠、土地租赁优惠等政策支持，吸引更多的社会资本和企业投入到中医智能医疗健康产业的发展中。5. 举办中医智能医疗健康产业高峰论坛和展览会，搭建交流合作平台。通过组织高峰论坛和展览会等活动，汇聚国内外中医智能医疗健康领域的专家和企业代表，共同探讨中医智能医疗健康产业的发展趋势和机遇，促进信息共享、资源整合和合作共赢。

总之，借助台港澳侨资源优势，推动汕头市中医智能医疗健康产业的发展需要充分发挥各方面的优势，加强合作与交流，不断提升中医医疗服务水平和产业竞争力。

（三）广东省中医智能医疗健康产业的发展策略探讨

在中医智能医疗健康产业的发展过程中，广东省作为我国的中成药制造和销售大省，拥有着得天独厚的优势。特别是近年来，随着人工智能技术的快速发展和应用，广东省在中医智能医疗健康产业方面的布局和发展也取得了明显的成效。

首先，广东省可充分利用台港澳侨资源优势，加强中医智能医疗健康产业的发展。台港澳地区拥有众多优质的医疗资源，其中包括众多先进的医疗设备、技术和服务等，可以为广东省中医智能医疗健康产业的发展提供有力的支持。同时，广东省应积极引导和支持企业加强与台港澳地区的合作交流，引入先进的中医智能化技术和经验，加快提升广东省中医智能医疗健康产业的整体水平和竞争力。

其次，广东省可结合自身实际情况，制定针对性的发展策略。针对中医智能医疗健康产业的特点和发展趋势，广东省可制定相应的发展规划和实施计划，明确重点发展的领域、产品和目标，为产业的科学发展提供强有力的指导。同时，应加大投入力度，建立和完善相关的政策和支持体系，为中医智能医疗健康产业的创新发展提供保障。

最后，广东省可积极拓展市场空间，加快推进中医智能医疗健康产业的国际化发展。结合“一带一路”倡议和粤港澳大湾区建设等国家和地方政策，广东省可积极拓展海外市场，推动中医智能医疗健康产业走向世界。同时，应加强与国际先进同行的交流合作，引入国际标准和规范，提升广东省中医智能医疗健康产业的国际影响力和竞争力。

八、展望

首先，在未来的研究中，可以从政策支持、产业发展等方面入手，深入探讨中医智能医疗健康产业的发展策略。

其次，基于中医智能诊断治疗可以与多个领域进行交叉融合，例如生物医学工程、医学影像、健康管理等。在未来的研究中，可以尝试将中医智能诊断治疗与这些领域进行有机结合，探索更多的应用场景。

再次，在未来的研究中，可以尝试将台港澳侨的资源优势与中医智能医疗健康产业发展相结合，探索更多的合作机会。

最后，未来还可以对智能医疗健康产业的相关问题进行深入研究。例如，如何制定有效的中医智能诊断治疗方案、如何评估中医智能医疗健康产业的发展效果等。

总之，中医与人工智能的结合具有广阔的应用前景和重要的现实意义。在未来的研究中，需要进一步深入研究中医智能医疗健康产业的发展策略、探索其与其他领域的交叉融合、充分利用和整合台港澳侨的资源优势，为中医智能医疗健康产业的发展提供更多的理论支持和实践借鉴。