中央指导组专家组成员、首都医科大学附属北京中医医院院长刘清泉团队与中央指导组专家组成员、中国工程院院士张伯礼团队合作完成的《中医药防治新型冠状病毒感染的肺炎各地诊疗方案综合分析》（以下简称《诊疗方案综合分析》），该研究在线发表于《中医杂志》。作为科技部“新型冠状病毒感染的肺炎疫情科技应对”应急攻关项目，该项研究全面收集并整理相关信息, 汇总分析我国卫生管理部门发布的系列《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》(简称“国家《方案》”)及各地区《方案》，对新型冠状病毒感染的肺炎中医证候分型、分期以及方药特点进行梳理，总结规律，以期为中医药防治此次疫情以及快速应对同类疫情。 研究团队对治疗性方案进行了比较分析：国家《方案》将新型肺炎按照病程进展，将治疗期分为寒湿郁肺、疫毒闭肺、内闭外脱、肺脾气虚四型。21个涉及治疗的地方《方案》中，对该疾病的分期分型基本遵循了病情由轻到重，邪气由表及里的规律。将新型肺炎分为医学观察期、治疗期的有山西、河北、宁夏、上海、内蒙古；按照病情轻重分型的有浙江、陕西、天津、北京、福建、重庆；21个地区 《方案》分型均涉及了中医证候。  《诊疗方案综合分析》通过梳理分析24个地区《方案》，认为各地中医在新型肺炎的证候分型和传变规律上认识是一致的，均在国家《方案》基础上，结合了本地区气候、人群特点从不同角度完善了证候分型，提出了具体化的防治措施，为我国战胜此次重大疫情给出了科学权威的中医方案。 该项研究还对方药推荐情况进行了梳理：治疗性地方 《方案》中仅列出药物组成，而未列出方剂名称的有26处，观其药物组成，多为数个经方合用加减化裁而成，具有明确名称的中药方剂共40种，中成药32种。按照应用频次排序，中药方剂中麻杏石甘汤频次最高为15次；其次为宣白承气汤和升降散；中成药中，安宫牛黄丸频次最高为15次，其次为血必净注射剂和连花清瘟胶囊（颗粒）。 通过分析，研究团队建议：１.随着病例的增多，应主动开展临床证候学调查，掌握临床第一手资料，根据病患临床表现，经过专家认真分析，进一步总结疫情病症特点，证候演变规律，从而完善全国防治 《方案》；２. 希望各地在全国《方案》 基础上，结合具体情况，因时、因地制宜，继续调整、优化本地区中医药防治 《方案》；３.在临床实践中注重总结治疗经验，观察病情转变规律，总结有效方药，不断完善方案，并将经验转化为临床评价证据；４.此次疾病恢复期，虽然两次病毒核酸检测阴性符合出院标准，但患者还有乏力、干咳、憋闷等症状，肺部影像仍有散发阴影，此时中医辨证多为气阴两虚、痰瘀阻络，可以采用益气养阴、通络散结法治之；５.建议在 《方案》制定及实践应用中，注重防治结合，充分发挥中医 “治未病思想”。在不同阶段采取有效措施，未病先防，已病防变，愈后康复，全程发挥中医药作用。

贵州中医药大学时珍学院取我国著名医药学家李时珍的名，是2001年6月经国家教育部和贵州省人民政府批准设立的新机制独立本科学院。学院充分依托母体学校--贵州中医药大学的优质教学资源，着重培养具有创新实践能力的高素质中医药高级人才，面向全国招生，在2005年教育部专项检查中，学院成为贵州省唯一获得良好评价的独立学院。贵州中医药大学时珍学院以“立足贵州、面向全国、服务地方、服务行业”为办学宗旨，形成了以医学为学科特色，多学科协调发展的格局。 学院拥有教职工400余人，专任教师242人，教师队伍中教授（含其他正高级职称）66人，副教授（含其他副高级职称）95人；拥有博士学位27人，硕士学位163人，具有硕士及以上学位教师占教师总数的78.5%。近年来，学院紧紧围绕“培养基础扎实、知识面宽、综合素质高、业务能力强的具有创新精神和创业能力的应用型高级专门人才”这一培养目标，不断完善人才培养模式，优化课程体系，加强实践教学，改革教学方法，致力于推动学者、学科、学术、学风、学生的协调发展，不断提高学院综合实力和核心竞争力，各项工作在稳定中发展，在创新中前进，学院呈现出快速发展的崭新局面。“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。新时代、新目标、新作为，站在新的历史起点上，贵州中医药大学时珍学院师生以筚路蓝缕以启山林的精神，努力践行“博学多闻 精勤济世”校训，积极营造“求实、勤奋、进取、创新、报国”优良校风，抢抓机遇、加快发展，力争早日将学校建设成为优势突出、特色鲜明的地方应用型高水平综合性独立本科院校。

XM-TZ02中医体质辨识系统 XM-TZ02中医体质辨识系统根据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》，中医体质共分为9种基本类型：平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质、 特禀质。不同体质类型在形体特征、生理特征、心理特征、病理反应状态、发病倾向等方面各有特点。 该软件以《中医体质辨识判定》标准为基础，通过软件智能化判断，自动生成体质报告，通过症名解释、病因病机和临床表现得出建议疗法和预防调护等建议。适用于各级体检中心、中医临床辅助诊断、社区卫生服务中心、药店、中医保健养生会所、学校、科研等场所。   功能特点： ■ 通过回答《中医体质分类与判定》标准中的67项标准问卷，软件自动计算出体质类型。 ■ 根据计算出的体质类型，软件自动生成中医调理保健建议。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成pdf文件保存以便查询，也可以打印体质报告。 ■ 软件建议丰富，包括体质特征、运动养生、饮食养生、起居调理。

XM-TZ01中医体质辨识系统（配笔记本电脑）   XM-TZ01中医体质辨识系统根据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》，中医体质共分为9种基本类型：平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质、 特禀质。不同体质类型在形体特征、生理特征、心理特征、病理反应状态、发病倾向等方面各有特点。 该软件以《中医体质辨识判定》标准为基础，通过软件智能化判断，自动生成体质报告，通过症名解释、病因病机和临床表现得出建议疗法和预防调护等建议。适用于各级体检中心、中医临床辅助诊断、社区卫生服务中心、药店、中医保健养生会所、学校、科研等场所。   功能特点： ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 通过回答《中医体质分类与判定》标准中的67项标准问卷，软件自动计算出体质类型。 ■ 根据计算出的体质类型，软件自动生成中医调理保健建议。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查询，也可以打印体质报告。 ■ 软件建议丰富，包括体质特征、运动养生、饮食养生、起居调理。 ■ 软件一机一码，使用安全。 ■ 根据不同的使用场所，可选择配置笔记本电脑、台式电脑、立式触摸屏等。

MM-3中医脉象模型   MM-3中医脉象模型应用仿生模拟及波形合成方法，在高分子材料制成的模型手腕部（寸口处）产生16种常见的中医脉象，这些脉象是中医八纲脉的典型，是临床辩证的基础，熟悉这些基本脉象可以在实践中举一反三，逐步掌握诊脉方法，进行脉象诊断培训。本模型作为中医脉象再现的信号源，可以用于诊脉的教学过程，给学生创造良好的反复训练实践机会，是理想的教学工具，亦可用于脉象形成机理的体外实验研究。   一、模型组成： 全套脉象模型由四台（A、B、C、D）分体模型组成。 ■ A组模型：输出平、滑、迟、濡脉。 ■ B组模型：输出洪、革、浮、数脉。 ■ C组模型：输出弦、结、代、促脉。 ■ D组模型：输出沉、细、涩、弱脉。   二、技术指标： ■ 搏动信号源：输出16种指感真实的脉象搏动信号（平、滑、迟、濡、洪、革、浮、数、弦、结、代、促等）。 ■ 波形参数：（h、t、w）：符合规定标准（见《中国脉诊研究》一书）。 ■ 仿生手模型老化时间：大于3年。 ■ 最长连续工作时间：4小时。 ■ 分体模型尺寸重量：42×22×28cm（长、宽、高），14KG。 ■ 最大功耗：小于50VA。 ■ 电源电压：交流220V±10%，50HZ或交流110V，60HZ，由用户选择后确定。 ■ 保险丝规格：交流220V时，0.5A；交流110V时，1A。   三、标准配置： ■ 中医脉象模型：4台 ■ 电源线：4根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

MM-3中医脉象模型   MM-3中医脉象模型应用仿生模拟及波形合成方法，在高分子材料制成的模型手腕部（寸口处）产生16种常见的中医脉象，这些脉象是中医八纲脉的典型，是临床辩证的基础，熟悉这些基本脉象可以在实践中举一反三，逐步掌握诊脉方法，进行脉象诊断培训。本模型作为中医脉象再现的信号源，可以用于诊脉的教学过程，给学生创造良好的反复训练实践机会，是理想的教学工具，亦可用于脉象形成机理的体外实验研究。   一、模型组成： 全套脉象模型由四台（A、B、C、D）分体模型组成。 ■ A组模型：输出平、滑、迟、濡脉。 ■ B组模型：输出洪、革、浮、数脉。 ■ C组模型：输出弦、结、代、促脉。 ■ D组模型：输出沉、细、涩、弱脉。   二、技术指标： ■ 搏动信号源：输出16种指感真实的脉象搏动信号（平、滑、迟、濡、洪、革、浮、数、弦、结、代、促等）。 ■ 波形参数：（h、t、w）：符合规定标准（见《中国脉诊研究》一书）。 ■ 仿生手模型老化时间：大于3年。 ■ 最长连续工作时间：4小时。 ■ 分体模型尺寸重量：42×22×28cm（长、宽、高），14KG。 ■ 最大功耗：小于50VA。 ■ 电源电压：交流220V±10%，50HZ或交流110V，60HZ，由用户选择后确定。 ■ 保险丝规格：交流220V时，0.5A；交流110V时，1A。   三、标准配置： ■ 中医脉象模型：4台 ■ 电源线：4根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-NKH开放式内科护理学多媒体辅助教学系统   功能特点： ■ XM-NKH开放式内科护理学多媒体辅助教学系统以教材《内科护理学》的内容为主，通过大量的文本、图形、动画、声音、视频等多种媒体信息来介绍内科护理学的基础知识和护理技能。 ■ 本系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件，丰富医学院校护理教学内容，弥补书面教学过于抽象的不足，方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性，能够让学生课后随时地进行自主学习，可对学员24小时开放使用，系统操作简单、界面漂亮，具有动态效果，能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力，避免了枯燥无味的介绍，弥补课堂不足。 ■ 内容丰富，素材量大，容量超过40G，以视频、动画、图片为主。 ■ 内容包括： · 呼吸系统病人的护理 · 消化系统病人的护理 · 泌尿系统病人的护理 · 血液系统病人的护理 · 内分泌代谢病人的护理 · 结缔组织病人的护理 · 传染病人的护理 · 神经系统病人的护理 ■ 习题测试系统采取单选题的形式考核基础护理学的基本知识，强化学生对护理学知识的记忆。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

广东江门中医药职业学院是经广东省人民政府批准、教育部备案的公办全日制普通高等院校。学院位于广东省江门市蓬江区龙湾路4号，毗邻圭峰山(国家4A级风景区)，环境幽雅，空气清新，交通便利。学院占地约320亩，教学设备约3000万元，图书馆藏书16万册，学院师资雄厚，现有教职工200多人，其中硕士以上学历教师51人，副教授及以上职称122人;学院拥有一间1000多床位的直属附属医院和80多校外实习基地。学院设立了护理临床系、药学系、医学基础部，开办护理、药学、中药、医学检验技术、中医康复技术、康复治疗技术、医学美容技术、助产、中医学等9个专业，面向全省招生。 学院注重发挥中医药文化的优势，坚持以人为本、德育为先、能力为重、全面发展、服务侨乡的办学理念，建设特色鲜明、区域领先、服务一流的高等职业院校。创新人才培养模式，狠抓教学质量，深化校企合作机制，与医院、高端养老机构共建“中医药健康养老产业教、学、研战略联盟”，打造以“健康养老、高端医疗、心灵度假”为主题的健康养生科普体验馆、岭南中医药文化博览基地、中医药产业、健康养老业的人才培养与研发基地，培养高素质实用型的卫生职业人才。

北京中医药大学东方学院(国标码：13899以下简称东方学院)系北京中医药大学(教育部直属重点大学、国家唯一的中医药“211”工程建设高校)申办，2005年国家教育部批准的全日制普通本科独立学院。 学院设有中医学、中西医临床医学、针灸推拿学、中药学、中药制药、中草药栽培与鉴定、护理学、医学检验技术、工商管理、市场营销、公共事业管理、健康服务与管理等专业。 2007年建立中共北京中医药大学东方学院委员会，设9个党总支、56个党支部。学院已建立校董会、院委会、学位委员会、职称评定委员会、教学督导委员会，下设21个行政处室。 根据学院“培养应用型人才”定位，加强实践教学，除校内实验楼外，校外教学实习基地124家(其中附属、教学、实习医院68家，实习基地53家，国家级研究院3家)。在校生15000人，教职工1200余人，专职教师823人，教授、副教授比例为49%。 学院以立德树人、坚持党建、强化思政的办学理念和原则，创建“铸魂抓钢”、“东方精神”、“双禁四无”等独具特色的校园文化及管理模式。截至目前，学院已培养25000名毕业生，凭借德才兼备优势，赢得了社会好评。北京海陆空三军、武警及各大兵种总医院，京津冀各地三甲医院等数百家与中医药相关的大中型国企、外企竞相聘用我院毕业生，使我院毕业生就业率连年保持在96%以上。 近年来，学院考研上线人数稳定在400名左右，分别考取北京大学、中国中医科学院、中国药科大学、第四军医大学、中国政法大学、中国人民大学、上海中医药大学、复旦大学、南开大学，并且连年以40多名批量考入北京、天津中医药大学，以及美国、英国等国内外30多所知名高校研究生院。 学院启动科研基金，确定省、院级科研项目15项，其中省级科研项目获得河北省高等教育教学成果奖。学院出版《中医养生学》、《中医营养学》中英双语版供中医药高校使用教材，《二级Access与公共基础知识教程》等9部学术专著，形成了全院教学、科研、培训三足鼎立的局面。 学院曾多次被社会权威评价机构评为“全国最受欢迎独立学院”，2015年至2018年连续4年蝉联中国医科类独立学院排行榜榜首。董事长、党委书记、执行院长田宜春教授被国家老龄委授予“全国老有所为楷模”称号。学院办学成果及管理经验多次被《中国教育报》、《中国教师报》、《中国青年报》和新华网等50多家国家级报刊及网站报道。