人工智能技术在3种丹参类中药注射剂临床综合评价中的应用OA

目的考察人工评价、EviMed系统、DeepSeek模型在注射用丹参多酚酸盐、丹参注射液、丹红注射液临床综合评价中的应用情况。方法依据《河北省公立医疗机构中成药用药目录遴选评价表(试行)》,从传承、临床、安全、技术、市场5个维度对3种丹参类中药注射剂进行评分,采用加权Kappa系数进行一致性分析。结果人工评价时制剂总分均高于60分,其中丹红注射液最高(70.3分);EviMed系统在多数维度与人工评价一致性较高(加权Kappa值0.727~0.869),总分差异为0.5~3.5分,但在临床需求、市场独特性等需经验判断的维度仍需人工补充;DeepSeek模型总分与人工评价的差异为0.8~10.2分,并且两者一致性相对较低(加权Kappa值0.251~0.695)。结论目前,人工评价在中成药临床综合评价中仍不可替代;EviMed系统可作为高效的辅助工具,提升客观信息检索与处理的效率;DeepSeek模型在中医药专业评价中表现尚不理想,需经过领域知识增强与算法针对性优化。由此建议,采用“人工主导、智能辅助”的融合模式开展中成药遴选评价工作。