人工智能赋能的中医药标准信息化存储与检索系统设计与实现

邢可; 陈立铭; 吴蒙捷; 何心如; 吴阳; 高启化; 李静; 桑珍

doi:10.16305/j.1007-1334.2026.z20251126007

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人工智能赋能的中医药标准信息化存储与检索系统设计与实现

人工智能与中医药前沿研究专栏 | 更新时间：2026-08-03

- 人工智能赋能的中医药标准信息化存储与检索系统设计与实现
- Design and implementation of an AI‑empowered informationized storage and retrieval system for traditional Chinese medicine standards
- 上海中医药杂志 2026年60卷第8期页码：1-9
- 作者机构：
  
  1.上海超级计算中心（上海 201203）
  2.上海中医药大学（上海 201203）
  3.上海市中医药国际标准化研究院（上海 201203）
  4.上海复楚智能科技有限公司（上海 201203）
  5.上海中医药大学附属曙光医院（上海 200021）
- 作者简介：
  
  邢可，男，硕士研究生，主要从事人工智能和高性能计算研究工作。
  李静，副研究员，硕士研究生导师；E-mail：ivylee0109@126.com
  桑珍，主任医师，博士研究生导师；E‑mail： sangzhen8507@hotmail.com
- 基金信息：
  
  上海市卫健委进一步加快中医药传承创新发展三年行动计划项目（2025年-2027年）［ZY（2025-2027）4-2-1］;2021年上海市标准化推进专项资金项目(2021-A-228);上海市中医药国际标准化研究院内涵建设经费(BZH-N26-0103)
- DOI：10.16305/j.1007-1334.2026.z20251126007
  中图分类号：
- 收稿：2025-11-26，
  
  网络首发：2026-08-03，
  
  纸质出版：2026-08-10
- 稿件说明：
移动端阅览
邢可,陈立铭,吴蒙捷,等.人工智能赋能的中医药标准信息化存储与检索系统设计与实现[J].上海中医药杂志,2026,60(8):1-9.

Xing Ke,Chen Liming,Wu Mengjie,et al.Design and implementation of an AI‑empowered informationized storage and retrieval system for traditional Chinese medicine standards[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,60(8):1-9.
邢可,陈立铭,吴蒙捷,等.人工智能赋能的中医药标准信息化存储与检索系统设计与实现[J].上海中医药杂志,2026,60(8):1-9. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2026.z20251126007.

Xing Ke,Chen Liming,Wu Mengjie,et al.Design and implementation of an AI‑empowered informationized storage and retrieval system for traditional Chinese medicine standards[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,60(8):1-9. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2026.z20251126007.

摘要

目的

构建一个基于人工智能的中医药标准信息处理管线，即中医药标准信息化存储与检索系统，实现中医药领域内标准文件的结构化读取、入库、检索，推动中医药标准体系化建设的智能化发展。

方法

从中医药标准文件的结构特征出发，采用MinerU等格式转换工具进行信息提取，创新性地建立包含印章去除、文件类型判别和并行解析的处理流程，采用基于有限状态机的标准主干提取方法，采用分层策略处理高度非结构化的领域专业内容。依托大语言模型（LLM），结合检索增强生成（RAG）技术及特定提示词实现标准数据的精准检索，并进行验证。

结果

研究构建的中医药标准信息化存储与检索系统可支持主流LLM对其进行RAG语义检索，利用包含中医药领域内的国家标准、地方标准、行业标准等400余条标准数据对系统进行验证，提出的文件格式转换算法、标准主干提取算法准确率均在95%以上。

结论

研究设计的中医药标准信息化存储与检索系统能够满足标准信息提取、入库、检索等全流程的信息化需求。

Abstract

Objective

To develop an artificial intelligence-based processing pipeline for traditional Chinese medicine （TCM） standard information， specifically， an informationized storage and retrieval system for TCM standards. This system aims to achieve structured extraction， database integration， and retrieval of TCM standard documents， thereby advancing the intelligent development of the TCM standardization system.

Methods

Based on the structural characteristics of TCM standard documents， information extraction was performed using format conversion tools such as MinerU. The research group innovatively established a processing flow that included seal removal， file type discrimination， and parallel parsing. It adopted a standard backbone extraction method based on finite state machines and a hierarchical strategy to handle highly unstructured domain-specific content. Leveraging large language model （LLM） combined with retrieval-augmented generation （RAG） and domain-specific prompt engineering， the system achieved precise retrieval of standard data， followed by rigorous validation.

Results

The developed system for TCM standards supports semantic retrieval via mainstream LLM using RAG. Validation was conducted using over 400 standards， including national， local， and industry standards within the TCM field. The proposed document format conversion and backbone extraction algorithms both achieved accuracy rates exceeding 95%.

Conclusion

The AI-driven storage and retrieval system designed in this study effectively meets full-process informatization requirements， ranging from information extraction and database entry to retrieval of TCM standards.

关键词

Keywords

references

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