人工智能技术与道地中药材品种选育探究

【摘要】 本文探讨人工智能技术用于选育成都平原地区道地中药材品种的方法，将患者数据、药材合成、古籍文献等进行智能化的甄别和组合，并根据古籍记载历史数据确定该地区种植的道地品种，从源头来推动中药材的优质发展。

【关键词】 人工智能技术;中药材;成都

【DOI编码】 10.3969/j.issn.1674-4977.2021.06.037

Research on Artificial Intelligence Technology and Breeding of Genuine Traditional Chinese Medicine Varieties

HE Zhi-lin

（Chengdu Agricultural College，Chengdu 611130，China）

Abstract： This article explores the method of using artificial intelligence technology to identify authentic Chinese medicinal materials in the Chengdu Plain. It intelligently screens and combines patient data，medicinal materials，and ancient documents，and determines the authentic planted in the area based on historical data recorded in ancient books，and promote the high-quality development of Chinese medicinal materials from the source.

Key words： artificial intelligence technology;Chinese medicine;Chengdu

1 引言

傳承了几千年的中医对于不同病症有很多种治疗手段，在这些治疗手段中，中药无疑是最有效、最广为人知、易于被人接受的治疗方式之一。因此，中药的药材质量就成为中医治病救人过程中不得不考虑的一个重要因素。在几千年的中医演化历史中，高质量的药材也渐渐产生了一个专属的名称——道地药材，也有人将其叫地道药材。它的定义在不同的时代也有一些细微的差别，仅从《神农本草经》和《中医药法》来看，可以将其算作在特定地区产出的比一般药材拥有更高质量的药材，而这个特定地区并没有一个具体的解释说明，要不断跟随环境的变化来进行寻找。本文就是要基于人工智能技术对道地药材品种选育提供一定思路。

2 人工智能技术

伴随计算机技术的发展，人工智能技术在近些年来开始变得尤为火爆，不光应用于林业、商业，同时也涉及农业和医疗等众多领域。目前，在网络上购物、求医购药等都得到了极其迅速的推广，各种线上服务层出不穷，从中也可以看出人工智能对于医药行业发展的促进作用。

3 道地中药品种与人工智能

通过人工智能技术，可以直观分析出中药材作用与生长区域之间的关系，本文主要将其归类为如下两点。

1）间接关系

间接关系主要是指通过人工智能所获取的地域环境数据区别，对于同一类药材成分具有不同的影响，从而导致药材在临床作用上具有一定差异。这一点能够通过单一变量实验进行验证。

2）直接关系

有专家对于药材的药性与光照程度进行了相关研究，通过人工智能技术，最终得出两者之间具有极大相关性的结论。不仅如此，气候温度条件、土壤水分条件等也与光照条件类似，同样能够得出以上条件与药材药性之间的关系。

4 使用人工智能选育成都平原地区道地中药品种

利用人工智能算法确定中药材道地品种不是一般的分类或者预测任务，传统的KNN、SVM、逻辑回归不能完成优势品种的寻找，它需要结合各方面的数据来预测出品种的优势所在，比如药材稀有程度、药材价格、市场行情、适用人群等多方面的因素。

首先做特征工程，即先找出与药材优势相关的所有指标，然后将这些指标量化，因为现阶段大多数算法都是基于数值型数据来运行的。找好这些指标后选择用分类模型还是回归模型，对于这个任务来说用模糊分类和回归模型会比较适合，然后便是选择合适的算法，模糊分类是在分类的结果上加一个模糊系数，这种模糊的思想能与传统分类算法相结合使用。回归模型如逻辑回归、神经网络、ELM等算法，效果上深度神经网络模型会比其他回归模型效果好些，但是需要反复调参、加入各种方法防止过拟合（L2正则化），并且建模的时间可能会比较长。

对于寻找优势药材这一任务，简单来做的话找出一些衡量指标构建数据即可，要想更进一步的挖掘，则需要从各个方面寻找相关信息，这些信息不仅要包括气象信息、中药成长环境信息，还要包括网络上的各种药材价格信息与网络文字信息，然后综合到一起建立出一个复杂的模型来进行预测、评分、对比，才能得出最终结论。

在单个模型效果达到上限之后，很难再进行提升，近年来流行使用的继承方法能够突破这一上限，不同于单个分类算法，它具有更高的准确度。但其也有一定的缺陷，如使用模型的过程复杂度要远高于单个模型，使用效率也较低。它的过程是将基分类器进行收集，并通过相当数量的基分类器进行数据处理，让得到的结果能够具有更高的精准度。

通常，集成学习算法使用的多个分类器多为弱分类器，原因在于可以将分类器造成的误差进行均衡。若是多个分类器中某一分类器过于强大，将会导致计算结果对于分类器的结果影响过高，从而导致分类器无法正确地分类。集成学习使用多个分类器共同分析，在一定程度上可以避免单个分类学习算法陷入极小的可能性。

5 结语

通过上述研究方法发现，成都平原地区主要适合凉性道地药材生长，主要原因是该地区气候温暖、空气潮湿、降雨量多，其土壤类型以壤土、沙壤土、黏壤土居多;也有热性道地药材，这类地区海拔相对较低，气候温暖、空气湿度大、降水量丰富，土壤类型主要为沙壤土、黏壤土以及腐殖质壤土;辛性道地药材较少分布。

【参考文献】

[1] 胡菊花.研究中药临床药理的药性理论[J].世界最新医学信息文摘，2017（94）：35-36.

[2] 史红专，严晓芦，郭巧生，等.中药寒热药性与其基原植物生境光照条件相关性分析[J].中国中药杂志，2018（10）：2032-2037.

[3] 李文鹏.中药种植过程溯源系统研究与实现[D].北京：北方工业大学，2014.

[4] 邵明义，刘保延，谢琪，等.中医药临床科研数据的发展现状和趋势探讨[J].世界科学技术-中医药现代化，2015（8）：1743-1747.

[5] 胡锐，赵雪丽，王宁.药性与功效相结合对部分寒性中药的聚类分析[J].陕西中医药大学学报，2016（5）：108-112.

【作者简介】

何志林，男，1977年出生，讲师，学士，研究方向为管理科学与工程，农村电商，物流管理，市场营销。