能够提供更为精准的诊断建 议。例如，DeepSeek 可以通过深度学习模型，识别舌苔的颜色、 厚度等特征，结合患者的临床症状，给出个性化的治疗方案。此 外，DeepSeek 还可以通过分析患者的电子健康记录（EHR），结 合中医理论，提供个性化的健康管理建议。 在中医药健康管理方面，DeepSeek 可以通过智能穿戴设备和 移动应用，实时监测用户的健康状况，并提供个性化的健康建议。 例如，DeepSeek 的应用方案在疾病预测与诊 断环节具有重要意义。通过整合现代数据挖掘技术与传统中医理 论，DeepSeek 能够实现对患者健康状况的精准预测与诊断。 首先，DeepSeek 系统通过收集患者的电子健康记录 （EHR）、中医四诊（望、闻、问、切）数据、以及患者的日常健 康数据（如心率、血压、睡眠质量等），构建全面的个人健康画 像。这些数据经过预处理和清洗后，进入深度学习模型进行分析。 模型通过训练大量的历史病例数据，能够识别出潜在的疾病风险因 体质（如风寒感冒、风热感冒等），推荐适合的中药方剂和针灸治 疗方案。 以下是一个示例表格，展示了 DeepSeek 在疾病预测与诊断中 的应用场景： 疾病类型 数据来源 分析方法 预测/诊断结果 干预措施 糖尿病 EHR、血糖监 测、中医体质 辨识 时间序列分 析、机器学习 未来 3 个月血糖控制 不佳风险增加 调整饮食、中 药调理 高血压 血压监测、中 医四诊数据 时间序列分 析、深度学习