基于从定性描述到定量分析的科学发展一般规律,现代医学科学遵循着此规律取得了长足进步和快速发展.作为生命科学重要组成部分的中医学,纳入量化分析方法与手段,也已成为中医现代化的必然趋势.其中,中医辨证的量化研究,是当前提高中医药临床评价水平的关键科学问题.为此,引入最新发展起来的复杂事件数学分析模型贝叶斯网络,遵循中医学基本原理,在保持中医整体观特色前提下,就中医辨证量化方法进行了系统的研究.首先,就中医辨证量化方法学的研究现状进行了系统分析.其次,对中医辨证思维规律与方法进行了探讨.基于以上分析和人工智能数理模型的新发展,考虑到贝叶斯网络原理与人脑思维模式,特别是辨证思维过程的良好拟合性,较深入探讨了该模型应用于中医辨证量化研究的可行性.为考证该系统的实用效果,该文以一组806例肺系疾病住院病例资料为样本,分别考察不同样本数贝叶斯网络自学习和预测效果.结果表明,当样本数达到400时,量化辨证的预测就已达到较佳效果,与人脑辨证思维过程拟合度较好.同时,以此研究样本为基础,分析了过程中主要相关模块的工作原理与方法.该研究结果表明,不仅中医辨证量化研究可以收到很好的效果,中医学体系的量化发展也是可能的.