1. 数学中医学：

本方向致力于中医药与数学和统计学的交叉研究，构建基于乌卡(VUCA)指数的中医不确定性度量模型和基于蛋白质结构变化的“未病”状态预测模型，运用傅里叶变换工具来研究脉象信息，解释阴阳五行信息的动态变化特征。基于数学工具，对中医的理论体系建立统计模型和数学物理方程模型，用数学语言来描绘中医理论，用数学的方法从主观到客观、从现象到原理、从原理到本质揭示中医内在规律。

2. 中医未病人工智能：

本方向致力于用现代技术采集舌象、脉象、病症等多模态数据表征“未病”状态的跨时空多维数据，利用大数据、人工智能等技术作为手段，探究“未病”表征与病症发展变化的复杂映射关系，研究“未病”状态的科学表达方法，构建“未病”动态模型，定位“未病”临界状态，建立病症由“未病”到“已病”变化的动态数据库，揭示“未病”到“已病”转变的共性规律。自主研发了“舌象采集系统”，与中国中医科学院、开封市28家医疗机构等单位积极对接，致力于构建全国最大的未病诊断关联数字库，并推动建立中医舌象诊断国家标准，积极申报国家级中医研究科研平台。

3. 面向中医辨证诊断的智能传感与装备：

本方向使用传感器获取中医辨证诊断的生理参数来量化中医，开展舌象、脉象、嗅诊、神心活动等的检测机理和方法研究；开展中医疾病诊断的量化以及智能检测技术在中医领域的应用研究；开展微纳尺度下的粒度、位移、轮廓等参数精密测量技术研究与仪器系统开发；开展基于光学干涉、衍射原理的光纤传感器件和基于密度泛函理论的金属氧化物半导体气体传感器件在中医嗅诊方面的机理、特异性、可靠性及仪器系统开发研究；开展智能中医机器人方面的研究，为中医现代化发展提供动力。

4. 中医大模型研究：

本方向旨在运用先进的大模型技术与针灸、中医问诊等方面结合，研究重点包括：利用大语言模型构建中医诊断知识图谱，实现症状分析与辨证论治的智能化；开发针灸穴位定位与治疗方案推荐系统；建立针灸临床病例数据库，通过深度学习提炼治疗经验；探索中医术语标准化与现代化表达。致力于在保持传统中医精髓的基础上，借助人工智能技术提升诊疗水平，为中医走向国际化、规范化提供新思路。

5. 药食同源人工智能：

本方向专注于以药食同源中药材为媒介，融合发展传统医学与现代技术，以药材品质智能检测方法和技术研究、检测设备开发以及行业标准制定为发展方向，致力于药食同源中药材大数据库、数据共享与协同、品质高通量测定与分析大模型、智能监测系统等方向的研究，力求突破药材品质快速检测等技术难题，构建药食同源中药材大数据库，推动中医药现代化进程，提高中药材质量管理水平，保障中药临床疗效和药物安全。

6. 中医药物组分药效机制研究：

本方向聚焦于中药方剂的抗肿瘤药效机制研究与临床试验，利用网络药理机制分析，进行辨病辩证-中医药效关联糖尿病并发症辩治。运用分子生物学及生物信息学技术，聚焦活性组分并从细胞各级水平探究分子作用机制，以及如何影响疾病的发展。结合大数据与人工智能，构建药物作用网络模型，揭示药物疗效与安全性。致力于提升治疗效果，保障患者安全，推动中医药科学发展。