中医自动诊断系统的关键技术涵盖了数据采集与预处理、图像识别与处理、自然语言处理与理解以及机器学习与智能诊断等多个方面。这些技术的融合与应用，为中医诊断的现代化和智能化提供了有力支持。
中医自动诊断系统作为传统中医与现代科技融合的产物，其关键技术主要包括以下几个方面：
一、数据采集与预处理技术
中医自动诊断系统首先需要通过各种传感器、图像识别设备等收集患者的舌象、脉象、面色等生理信息，以及通过问诊获取的症状描述等。这些数据需要经过预处理，包括去噪、标准化、归一化等操作，以提高后续分析的准确性和效率。
二、图像识别与处理技术
在中医诊断中，舌象和脉象是重要的诊断依据。中医自动诊断系统利用先进的图像识别技术，如卷积神经网络（CNN）等，对舌象进行颜色、纹理等特征的分析，从而辅助判断患者的体质和疾病状态。同时，通过传感器技术模拟中医脉象诊断，结合大数据分析脉搏波形，进一步丰富诊断信息。
三、自然语言处理与理解技术
中医问诊过程中，医生需要详细询问患者的症状、病史等。中医自动诊断系统利用自然语言处理技术，实现患者症状的智能询问与理解，提高问诊效率与准确性。这有助于系统更全面地收集患者的信息，为后续的诊断提供有力支持。
四、机器学习与智能诊断技术
中医自动诊断系统采用机器学习与深度学习算法，对采集到的四诊信息进行综合分析，模拟中医辨证逻辑，实现个性化病机分析与证型判定。系统能够根据患者的具体情况，自动生成个性化的治疗建议，包括草药配方、针灸、拔罐等中医治疗手段。
