中医，以历史积淀的方式昭示并惠泽于后人。这种历史积淀的承传主要表现为有形的文献和无形的理解。
    由于中医发展主要是由个人作业所承载，长期伴随着农耕经济，因此它的进化过程均被局限在相对割裂的范围之内，在理解和习惯上形成地方与派系特点。
    科学革命造就了新的时代，新时代的医学待征之一是全世界的传统医学都被打得落花流水，此时，主流社会在科学体系内左右突寻找的健康标准，却在开始悄悄发生异化,意欲回归自然。作为传统医学的中医在中国得以保全延续，竟赶上了回归自然的潮头。今天中医是置立于主流社会、科学背景的潮头之上，不可回避地面对层出不穷的科技成果。
    如何充分利用现代技术手段改造中医的运用方式，完善中医的内部整合，取西医可资利用之长，弃中医附会牵强之短，是提高中医有效性、扩大中医影响力、增强中医生命力的关键所在。作为担负这一历史使命的排头兵“计算机中医诊疗系统”，其成败关键又在于能否真正做到“病证结合，方证关联，理法方药统一”，这也是我们研制《中医临床辅助软件》梦寐以求的目标。
    纵观中医诊疗系统二十多年的研制历程，存在两种不同的技术路线：
    1.小病域知识库结构的专家系统；
    2.大病域数据库结构的辅助系统。
    如果我们用知识库方案实现智能化诊疗系统，则知识的规则与关系需要内建在知识库中，与程序一同执行；如果采用数据库方案，则知识的规则与关系是要通过外在的程序调用数据库中的数据才能实现。很明显：处理细节性强、规则性弱、个性化强、单病域的知识，适合采用知识库结构；处理规则性强、共同性强、大范围、全病域的知识，则应采用数据库结构。
    从推理的角度讲，推理机制虽有多种公式、模型、方法，究其本质主要是数值运算和逻辑判断两种。数值运算方法较好地体现了患者症状群在诊断上的倾向性，逻辑判断则较好地反映了必要条件的逻辑关系。但每种方法单独使用都难以准确而高效率地体现中医临床的诊断推理。
    中医临床的诊断过程十分复杂，应该根据每一环节的思维特征将多种决策技术灵活穿插。但是专家系统有它自己的缺点：
    1.系统知识面很窄，如果问题接近或超出系统领域知识的边界，系统工作状况就会急剧恶化，形成“窄台阶效应”。
    2.专家系统的本质特征是基于规则的推理思维，迄今为止的有关理论仍不完善，推理效率低，容易出现“匹配冲突”“无穷递归”“组合爆炸”等问题。
    3.系统中的规则数量太多管理不便；规则中知识间的关系一一对应，没有灵活性。
    为了克服上述缺点，《中医临床辅助软件》采取另外一条路线，即对中医诊疗全过程全面仿真。
    首先是对操作过程仿真。系统通过模仿医生分类切入和主症联想，协助医生对病人进行望、闻、问、切四诊，收集症状、体征等临床信息，作病历记录，这是医生与病人交互，也是计算机系统内外交互的第一步和继续运作的初始化条件；然后模仿医生思维，对所采集到的症状进行八纲辩证，得到证型的诊断结论；再确立治疗原则，模仿经典的处方程序，依据治疗原则开列中药处方或针灸处方，并提出其它诊疗建议；最后仿照国家病历规范，把所有的处理过程作为临床记录在病人的病历档案。
    由于存在人机交互，如何将四诊的内容提示于界面，使医生一目了然成竹在胸是仿真的重要内容。另外医生进行辩证的界面更是需要精心设计，使得医生有可能在同一屏的病、症、理、法、方、药六个窗口中纵横捭阖，尽情挥洒。 关于决策模型仿真。回顾以往中医诊疗系统所存在的缺陷，对于环节众多、关系复杂、个性突出、操作游移的失误体系，《中医临床辅助软件》的决策模型拟从人工神经网络的思想中摸出一条路来。但是神经网络的内部工作机制并不透明，而中医的诊疗过程是明确并且开放的辩证论治过程，不希望黑箱操作，因此，决策模型仿真是采用介入式负反馈控制随机神经网络原理，强调开放和介入，弱化具有黑箱性质的自动知识获取。
    人工神经网络由大量的模拟神经元组成，每个神经元都通过突触与其它神经元或外界发生联系。当我们把大量的神经元按一定的规则相互联系起来，就构成了神经网络。
    从抽象的技术意义上讲，神经网络又包括了：
    1.神经元模型。模拟神经元作为输入输出变换的元件，所具有的各种机能中最重要的是突触处输入的加权性质，该性质触发神经元的阈值，决定是否产生输出。输入是神经元感觉外部世界的唯一途径，输出是神经元对外部世界产生反应并对其施加影响的唯一途径。神经元是多个输入一个输出，每个输入端对应一个突触，突触联系的强度根据兴奋性或抑制性的不同给予加权系数；设定神经元只有兴奋和静止两个状态，输出考虑用０和１两个值作为阈值。由此，神经元当由三部分组成：(1).突触权值远算部分，(2).线性动态传输部分，(3).非线性函数映射部分。
    2.神经网络模型 。负反馈神经网络是一种反馈动力学系统，神经元之间存在着大量的兴奋性和抑制性联结是通过负反馈介入来实现的。如果神经网络的突触联系是有效对称的，那么系统将演化到一个固定的有序态，因而具有可逼近任意非线性函数的能力。设神经网络由N.个神经元构成，每个神经元服从二态规则，并且假定神经元的输入加权和在发生。