由清华大学电子工程系TH-Health研究室推出的TH-Health中医人工智能舌象识别云服务系统V1.0版本于2020年5月1日正式上线。该系统采用端到端的深度学习算法，首次实现了从手机拍摄的舌苔照片，不通过人工规则，直接自动推算药方的人工智能云服务。系统对外输出客观化的多维数字特征向量，及其对应的中医健康状态描述，实现了舌象可计算、可比较，标志着人工智能在中医舌诊领域取得了新进展。

该平台面向中医医师和医学科研机构，为研究者提供数据服务和底层人工智能技术支持，为中医临床研究和辨证论治提供有效的AI辅助工具，提升中医研究领域的AI科研能力及水平，解决中医药传承不足、创新不够、作用发挥不充分的迫切问题，促进中医药创新发展。

随平台发布的还有一个微信公众号“TH Health健康小助手”，作为演示和体验入口。据该研究室负责人刘长松副教授介绍：医师可以通过微信公众号上传舌象图片，系统会直接反馈中医辨证，同时给出与之匹配的OTC非处方中成药信息。医师可以对系统的有效性和准确性进行评估，在诊疗实践中借鉴其结果。此外，研究者可以借助该科研平台，合作研究出符合自身实际需要的算法模型。（通过微信搜索公众号“Health助手”可以找到该演示入口）

TH-Health研究室是清华大学智能图文研究室在智能健康研究方向的延伸与发展，该研究室在逐步实现让计算机“识字”、“识人”的创举后，进一步实现了让计算机“辅助医生”的跨域式突破。在TH-OCR和TH-ID技术的深厚研究基础上，研究室在智能健康监控领域进行了长期的探索实践，与多家全国知名医院及临床科研机构形成了良好的合作体系，形成了围绕人体生理信号采集的关键技术研发，为有人工智能技术需求的临床机构、科研单位提供科研服务支持。

中医是中华民族传统智慧的结晶，其诊断治疗方法的本质是基于信息和数据的，长期的临床经验积累的正是数据宝库。研究室借鉴信息科学与技术在图像识别和人工智能等方面的成功经验，引入声光电磁等技术手段，客观化信号测量和解读，促进中医融入现代科学体系。舌象识别是TH-Health开放平台的第一个研究成果，后续适于家用的基于便携式设备的客观化脉诊等系统会陆续发布。