中草药
排名 | 名称 | 别名 | 权重 |
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排名 | 名称 | 别名 | 权重 |
1 | 高级会员可见 | 100 | |
2 | 高级会员可见 | 50 | |
3 | 高级会员可见 | 50 | |
4 | 知母 | 连母 | 50 |
5 | 枸杞 | 宁夏枸杞、枸杞子、狗奶子、杞子 | 50 |
6 | 山豆根 | 广豆根、越南槐 | 25 |
7 | 败酱 | 白花败酱、黄花败酱、苦叶菜、野黄花、野蓝草、白苦爹、女郎花 | 25 |
8 | 酸浆 | 挂金灯、菇娘、锦灯笼、姑娘果 | 25 |
9 | 光慈菇 | 光慈姑、老鸦瓣[植] | 25 |
10 | 荠菜 | 荠荠菜、荠、菱角菜、黑心菜 | 25 |
11 | 生地 | 生地黄、地黄[植]、怀庆地黄[植] | 25 |
12 | 海参 | 25 | |
13 | 核桃仁 | 胡桃仁、胡桃肉 | 25 |
14 | 黄连 | 鸡爪黄连、鸡爪连、三角叶黄连、雅连、云南黄连、云连 | 25 |
15 | 阿胶 | 25 | |
1 | 高级会员可见 | 100 | |
2 | 高级会员可见 | 50 | |
3 | 高级会员可见 | 50 | |
4 | 知母 | 连母 | 50 |
5 | 枸杞 | 宁夏枸杞、枸杞子、狗奶子、杞子 | 50 |
6 | 山豆根 | 广豆根、越南槐 | 25 |
7 | 败酱 | 白花败酱、黄花败酱、苦叶菜、野黄花、野蓝草、白苦爹、女郎花 | 25 |
8 | 酸浆 | 挂金灯、菇娘、锦灯笼、姑娘果 | 25 |
9 | 光慈菇 | 光慈姑、老鸦瓣[植] | 25 |
10 | 荠菜 | 荠荠菜、荠、菱角菜、黑心菜 | 25 |
11 | 生地 | 生地黄、地黄[植]、怀庆地黄[植] | 25 |
12 | 海参 | 25 | |
13 | 核桃仁 | 胡桃仁、胡桃肉 | 25 |
14 | 黄连 | 鸡爪黄连、鸡爪连、三角叶黄连、雅连、云南黄连、云连 | 25 |
15 | 阿胶 | 25 |
食物
[食物权重的特别说明]排名 | 名称 | 别名 | 权重 |
---|---|---|---|
1 | 高级会员可见 | 0 | |
2 | 高级会员可见 | 0 | |
3 | 高级会员可见 | 0 | |
4 | 余甘子 | 油甘子 | 0 |
5 | 海参(水浸) | 0 | |
6 | 油菜(小) | 0 | |
7 | 鲜贝 | 0 | |
8 | 牛肚(熟) | 牛肉,牛肚,熟,炖(U)、百叶、毛肚、牛胃 | 0 |
9 | 花叶萝卜 | 0 | |
10 | 柿子(美国) | 柿子,美国,未加工(U) | 0 |
11 | 冬笋 | 0 | |
12 | 银鱼(面条鱼) | 0 | |
13 | 牛蹄筋 | 0 | |
14 | 苜蓿(草头、金花菜) | 0 | |
15 | 沙鸡 | 0 | |
16 | 乌骨鸡 | 乌鸡 | 0 |
17 | 李子杏 | 0 | |
18 | 酸奶(高蛋白) | 0 | |
19 | 磨盘柿 | 0 | |
20 | 火鸡肫(火鸡肾) | 火鸡胗 | 0 |
21 | 鸭舌(鸭条) | 0 | |
22 | 鸭掌 | 0 | |
23 | 鸭皮 | 0 | |
24 | 油菜(黑) | 0 | |
25 | 辣椒油 | 0 | |
26 | 喜乐 | 0 | |
27 | 葡萄酒(佐餐酒、红色、黑比诺) | 酒精饮料,葡萄酒,佐餐酒,红色,黑比诺(U)、红酒 | 0 |
28 | 葡萄酒(佐餐酒、红色、桑娇维塞) | 酒精饮料,葡萄酒,佐餐酒,红色,桑娇维塞(U)、红酒 | 0 |
29 | 苏里南樱桃 | 皮坦加樱桃(苏里南樱桃),未加工(U)、苏里南苦樱桃、红果仔 | 0 |
30 | 橄榄油 | 0 |
说明
权重
对于任何一种诉求或疾病而言,用户只需从AI食疗搜索结果中的权重最高和权重较高的几种营养素、天然提取物和中草药中进行选择即可。
当切换至“最有效的”时,权重值越高表示该补充剂对该诉求或疾病越有效;当切换至“最不利的”时,权重值越高表示该补充剂对该诉求或疾病越不利。对于任何一种诉求或疾病而言,补充剂的权重值的最高值总是100。
食物与补充剂(营养素、天然提取物、中草药)的权重计算采用的是两套不同的算法。因此,针对某一诉求,食物的权重和补充剂的权重相互之间没有可比性。但三种补充剂(营养素、天然提取物、中草药)的权重计算采用的是同一套算法,它们之间有完全可比性。
食物权重
对于任何一种诉求或疾病而言,在计算食物的权重时,仅考虑食物中所含的营养素,而没有将食物中可能所含的特殊物质考虑在内。因此,食物的权重仅供参考。
双向出现
对于任何一种诉求或疾病而言,当一种补充剂既出现在“最有效的”列表中,同时又出现在“最不利的”列表中时,表示的是以正常剂量使用该补充剂是有效的,但过量使用时则是不利的。
权重偏差
由于权重计算所用到的AI算法,其深度学习的过程需要进行数据预处理,而PubMed的实验报告达数千万份,其数据预处理是分批进行的,这会导致数据滞后产生权重偏差。权重偏差所带来的影响是,对于有些诉求或疾病而言,权重最高的补充剂可能并不是对其最有效的补充剂。
为了解决权重偏差,引入新维度—— PubMed实验报告 。
实验报告
以下是来自PubMed的与腹泻有关的 117417 份实验报告中相关度最高的 20 份实验报告
注意:PubMed实验报告的中文标题是由百度翻译或谷歌翻译完成翻译工作的,由于诉求名称及医学与生物化学术语的专业性,机器翻译的结果有时是不准确的。因此,实验报告的中文标题仅供参考。
排名 | 标题 |
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