背景：随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，这些技术逐渐应用于医疗领域，为中医诊疗提供了新的可能。中医作为中国传统医学的瑰宝，其诊疗过程复杂且需要丰富的经验，因此，开发中医辅助诊疗程序具有重要意义。

意义：中医辅助诊疗程序能够全方位辅助医生临床，提高医术水平；同时，通过数据共享共融，打破传统中医派系壁垒，促进高质量中医经验传承发展。

智能问诊：系统能够引导医生或患者逐步进行问诊，自动推荐相关症状，帮助医生更全面地了解患者病情。

舌面诊断：通过拍摄患者舌面照片，系统能够自动识别并给出的辨证结果，辅助医生进行诊断。

经典文献支持：系统整合古今中医名家经验、临床大数据，快速智能推荐处方，并提供处方文献出处，让处方有迹可循。

安全用药提示：系统出方时给予药性、剂量标准、配伍禁忌、毒性等安全提示，确保用药安全。

患者管理：系统管理患者个人数据、疾病数据、门诊数据，通过小程序实时跟诊随访，提供健康关怀，提高医患粘性。

数据分析与可视化：从患者构成、处方偏好、疾病占比、门诊收入等多维度进行数据分析，以可视化方式展示，为诊所经营提升和医生职业发展指明方向。

需求调研与分析：深入了解中医诊疗的实际需求，明确程序的功能模块和性能指标。

技术选型与架构设计：选择适合的人工智能算法、数据库技术、前端框架等，设计合理的系统架构。

开发与测试：按照需求规格说明书进行程序开发，并进行单元测试、集成测试和系统测试，确保程序质量和稳定性。

部署与上线：将程序部署到服务器或云端平台，进行性能测试和优化，确保程序能够正常运行。

维护与升级：定期对程序进行维护和升级，修复漏洞，添加新功能，提高用户体验。

数据隐私与安全：中医辅助诊疗程序涉及大量患者数据，必须确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

中医理论与技术的融合：中医诊疗具有独特的理论体系和诊疗方法，如何将中医理论与现代科技有效融合是定制过程中的一大挑战。

医生培训与接受度：医生需要接受相关培训才能熟练使用中医辅助诊疗程序，因此，需要关注医生的接受度和培训效果。