赛题介绍
赛题概述
在科技革命与健康需求深度交织的浪潮下，人类健康管理正经历颠覆性重构：个体健康维度呈现慢性病防控、亚健康干预与长寿质量提升的多极挑战；医疗资源分布面临基层服务短缺与高端需求分化的结构性矛盾；健康生态体系亟待打破“治已病”传统，向“治未病”的主动防御转型。
与此同时，“融合东方智慧与科技赋能”已成为全球健康新共识。从《黄帝内经》“未病先防”的预警思想到《千金方》个性化调理方案，从《周易》阴阳平衡理论到道教“自然疗法”的情绪调节实践——传统智慧亟待突破文本局限，转化为可量化、可执行的现代健康方案。在此背景下，AI Agent作为具备多模态理解、知识图谱构建与智能决策能力的载体，将打造典籍智慧转化器、健康生态协同体、文化传承新范式等关键枢纽。
主办方名称及LOGO
AI Agent 2025
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
【个性化健康管理场景】
包括体质辨识与动态调养、节气养生与环境联动等，通过 AI 分析用户舌象、脉象数据，参照中医九种体质理论（如阴虚、痰湿）生成个性化报告；并接入气象数据，在换季时主动提示防病建议。
【“治未病” 智能干预场景】
整合基因数据、生活习惯和中医 “未病先防” 理念，构建风险模型。例如，对长期熬夜用户预警肝火旺盛风险，推送疏肝理气操或足三里穴位按摩指导。
【国学养生教育场景】
建立 AI 国学导师与个性化学习自适应系统：基于用户认知水平传授差异化内容，并通过知识图谱关联经典案例分析。如为初学者讲解《黄帝内经》中的 “起居有常”，为进阶者解析五运六气与疫病流行的关联。
【易经八字健康禀赋解析场景】
AI 解析用户八字，结合五行（金木水火土）与五脏（肝心脾肺肾）对应关系，判断先天健康倾向与潜在薄弱环节。例如，八字中火气过旺者，提示注意心脑血管养护，推荐静养功法与苦味食材调理。
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 多模态知识图谱构建
通过自然语言处理（NLP）技术解析《黄帝内经》《伤寒论》等古籍，提取证候、方剂、穴位等实体及关联关系，构建包含证候、首方剂的语义网络。
2. 多模态融合诊断模型
利用视觉-文本联合建模，采用舌像分析，提取 Lab 颜色空间、GLCM 纹理等传统特征，结合 ResNet-50的 2048 维深度特征，通过 MLP 模型提升体质辨识准确率。
3. 个性化干预算法
通过强化学习优化和混合专家系统等，通过用户反馈动态调整运动处方，例如根据节气变化推荐不同导引术，形成 “监测 - 干预 - 反馈” 闭环。同时结合机器学习与名医经验，构建方剂的推荐引擎，支持加减配伍与合方建议。
关键技术架构
1. 数据层技术架构设计
整合多源异构数据，包括中医古籍文本、智能穿戴生理指标（如心率、步态）、医学影像（舌像、面诊）及临床病历，通过数据库实现标准化存储。
2. 处理层技术架构设计
在算法模块，通过部署 NLP 模型进行古籍语义解析，CNN 网络处理舌诊图像，Transformer 架构等方式生成个性化方案。同时构建 “证候 - 症状 - 基因 - 方剂” 四维关联网络。
3. 应用层技术架构设计
开发多终端交互系统，如中医 AI 舌诊仪通过移动端实现 10 秒体质检测，输出包含药食调理、穴位保健的个性化报告，通过虚实融合知识图谱提供教学模拟等。
鼓励的技术创新方向
1. 可解释性 AI 与循证医学结合
开发基于注意力机制的可视化工具，技术定位舌诊关键区域，或通过证候关联度计算以图形化方式展示 “病 - 证 - 方” 网络调控机制。
2. 边缘计算与隐私保护
设计轻量化模型部署于智能终端，如中医 AI 舌诊仪通过移动端完成图像分割与特征提取，仅将脱敏后的体质数据上传云端，实现 “数据可用不可见”。并采用联邦学习技术，在保护各医疗机构数据主权的前提下，跨中心训练模型，提升泛化能力。
3. 动态健康管理与主动干预
开发基于时间序列分析的健康风险预测模型；结合气候、地理等环境数据，利用时空卷积网络生成个性化节气养生指南等。