随着国内信息化的发展,越来越多的传统行业开始将计算机技术和人工智能融入其中。而当前大多数中医进行诊断时,依旧只能凭借自身的经验,这对于年轻中医一直是一个不小的挑战。为了提高年轻医生找到患者证候和主症的准确率,并且给有经验的医生提供思路,本文使用相关人工智能和机器学习算法对中医临床著作伤寒论中的案例进行学习,并结合中医“辨证论治”方式,设计和实现了一个基于伤寒论的证候主症诊断系统。在该系统输入患者的主诉和症状,可得到最有可能的多个证素及其对应症状。医生能将它们作为自己辩证的提示,也可依据它们有针对性的询问患者是否具有相关症状。选择一个或多个证素后,系统会给出患者证候和主症的预测结果,供医生参考。本文完成的主要工作如下:1.目前中医电子文稿较为多见,但按照不同类别归档好的数据仍然很少。针对这个问题,本文训练了数据标注模型,对伤寒论文本进行自动标注,获取其中证候、症状、证素和病机等类别数据。2.利用伤寒论中的医案数据训练出准确率较高的诊断模型。3.设计和实现交互界面,并将诊断模型嵌入系统中,完成证候主症诊断系统的构建。经功能测试和集成测试,本文完成的系统中每个模块都达到了预期要求。在性能上也有较好的表现,可用于临床实践中。