Construction and Validation of a Large Language Model-Based Intelligent Pre-Consultation System for Traditional Chinese Medicine

LIU Yiqing; LI Ying; YANG Hongjun; PENG Linjing; XIAN Nanxing; LI Kunning; SHI Qiwei; TIAN Hengyi; DONG Lifeng; WANG Lin; ZHAO Yuping

doi:10.13288/j.11-2166/r.2025.09.005

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Construction and Validation of a Large Language Model-Based Intelligent Pre-Consultation System for Traditional Chinese Medicine

更新时间：2025-04-30

- Construction and Validation of a Large Language Model-Based Intelligent Pre-Consultation System for Traditional Chinese Medicine
  增强出版
- Journal of Traditional Chinese Medicine Vol. 66, Issue 9, Pages: 895-900(2025)
- 作者机构：
  
  1.中国中医科学院医学实验中心，北京市东城区东直门内南小街16号，100700
  2.中国科学院自动化研究所
  3.天津中科闻歌科技有限公司
  4.中国中医科学院中医基础理论研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2025.09.005
  CLC：
- Received：18 November 2024，
  
  Revised：2025-03-04，
  
  Published：02 May 2025
- 稿件说明：
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刘奕清,李迎,杨洪军等.基于大语言模型的中医智能预问诊系统的构建与验证[J].中医杂志,2025,66(09):895-900.

LIU Yiqing,LI Ying,YANG Hongjun,et al.Construction and Validation of a Large Language Model-Based Intelligent Pre-Consultation System for Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(09):895-900.
刘奕清,李迎,杨洪军等.基于大语言模型的中医智能预问诊系统的构建与验证[J].中医杂志,2025,66(09):895-900. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.09.005.

LIU Yiqing,LI Ying,YANG Hongjun,et al.Construction and Validation of a Large Language Model-Based Intelligent Pre-Consultation System for Traditional Chinese Medicine[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(09):895-900. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.09.005.

摘要

目的

基于大语言模型构建一种中医智能预问诊系统，以提高临床诊疗效率。

方法

采用DeepSpeed ZeRO-3分布式训练策略，基于YAYI 2-30B微调中医大语言模型；整理中医书籍和临床病案中的关系数据，设计带权无向图网络，建立智能体辨证推理模型。利用智能体协作架构实现中医大语言模型与辨证推理模型交互。应用Loss函数、BLEU-4和ROUGE-L分别从模型训练、文本生成质量和语言理解能力方面对中医大语言模型进行评估。设计含中医执业医师、执业中药师、中医症状术语识别和经络识别的专业知识测试集，评估系统的专业知识掌握水平；通过临床测试对比系统与主治医师在辨证准确率、问诊轮次和问诊时间等指标的差异。

结果

Loss函数显示经100 000次迭代后，训练损失值逐渐稳定于0.7±0.08，表明中医大语言模型已训练完成，且具有较好泛化能力。中医大语言模型在BLEU-4得分0.38，在ROUGE-L得分0.62，提示其自然语言翻译质量已达标。整理得到2715个症状术语、505种疾病与证型关系、1011种疾病与主症关系、1 303 600种不同症状之间关系，构建了智能体辨证推理模型。在中医执业医师、执业中药师、中医症状术语识别、经络识别模拟测试中的正确率分别达到94.09%、78.00%、87.50%、68.80%。临床测试中，该系统辨证准确率达88.33%，其问诊轮次、问诊时间均少于主治医师（

＜0.01），提示该系统具备一定的预问诊能力。

结论

基于大语言模型的中医智能预问诊系统可以在一定程度上模拟临床中医医生的辨证思维，提高医生诊疗效率及患者就医体验。

Abstract

Objective

To construct a large language model （LLM）-based intelligent pre-consultation system for traditional Chinese medicine （TCM） to improve efficacy of clinical practice.

Methods

A TCM large language model was fine-tuned using DeepSpeed ZeRO-3 distributed training strategy based on YAYI 2-30B. A weighted undirected graph network was designed and an agent-based syndrome differentiation model was established based on relationship data extracted from TCM literature and clinical records. An agent collaboration framework was developed to integrate the TCM LLM with the syndrome differentiation model. Model performance was comprehensively evaluated by Loss function， BLEU-4， and ROUGE-L metrics， through which training convergence， text generation quality， and language understanding capability were assessed. Professional knowledge test sets were developed to evaluate system proficiency in TCM physician licensure content， TCM pharmacist licensure content， TCM symptom terminology recognition， and meridian identification. Clinical tests were conducted to compare the system with attending physicians in terms of diagnostic accuracy， consultation rounds， and consultation duration.

Results

After 100 000 iterations， the training loss value was gradually stabilized at about 0.7±0.08， indicating that the TCM-LLM has been trained and has good generalization ability. The TCM-LLM scored 0.38 in BLEU-4 and 0.62 in ROUGE-L， suggesting that its natural language processing ability meets the standard. We obtained 2715 symptom terms， 505 relationships between diseases and syndromes， 1011 relationships between diseases and main symptoms， and 1 303 600 relationships among different symptoms， and constructed the Agent of syndrome differentiation model. The accuracy rates in the simulated tests for TCM practitioners， licensed pharmacists of Chinese materia medica， recognition of TCM symptom terminology， and meridian recognition were 94.09%， 78.00%， 87.50%， and 68.80%， respectively. In clinical tests， the syndrome differentiation accuracy of the system reached 88.33%， with fewer consultation rounds an

d shorter consultation time compared to the attending physicians （

＜0.01）， suggesting that the system has a certain pre- consultation ability.

Conclusion

The LLM-based intelligent TCM pre-diagnosis system could simulate diagnostic thinking of TCM physicians to a certain extent. After understanding the patients' natural language， it collects all the patient's symptom through guided questioning， thereby enhancing the diagnostic and treatment efficiency of physicians as well as the consultation experience of the patients.

关键词

Keywords

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