借助于現代大數據處理技術對中醫事業的發展具有很大的推動作用，促進深度學習名老中醫的理法方藥經驗，通過量化理論模型，進而運用到臨床醫生，通過使用計算機自動化處理，直接輔助臨床決策。
1. 中醫醫理建模系統
平臺具備流程化、可視化的建模界面，內置實用的、經典的統計挖掘算法和深度學習算法，中醫醫生可通過輕松拖拉拽組件的操作，進行可視化建模，完成模型流程的搭建，并能將模型發布管理
2. 名醫醫案數據智能分析系統
名醫醫案數據智能分析系統通過醫案后結構化智能識別技術方便快捷的采集醫案數據并運用大數據分析技術對醫案進行預處理，運用自然語言識別技術將醫案標準化，并提取醫案中各個節點特征并進行詞向量轉換形成名醫醫案量化權重庫
3. 名醫智能輔助決策開方系統
在中醫醫理建模系統和名醫醫案數據智能分析系統基礎上，系統針對單個名醫深度學習名醫醫案庫學習中醫辨證論治的內容及經驗。根據確立的數學模型，實現從辨證經驗、體質辨識到方劑配伍規律等四維量化計算，根據智能分析系統中使用的量化權重表，當用戶輸入相關癥狀等內容后系統智能推導具有名老中醫個性經驗的處方
4. 經典開方系統
經典開方通過自然語言處理技術（NLP）對于非結構化數據的處理能力，對《傷寒論》等中醫大數據進行了有效獲取、分析。同時，當用戶輸入主訴，癥狀，診斷時，系統通過知識圖譜、機器學習等人工智能的研究方法和應用技術，智能精準推導經方
5. 辯證論治系統
針對一些常見病，通過中醫病名、辯證要點、辯證分型、法則治法之間的數據分析，智能推理出最合適的處方。用戶也可以根據實際情況進行處方的更換或者進行藥物的加減。目前辨證論治系統常見病數據已經覆蓋98%。
6. 中醫知識庫
中醫藥古籍文獻的數據庫，對現存中醫藥古籍加強保護、修復，對中醫藥重點古籍以及瀕危善本孤本進行整理研究，加強專題文獻深度整理挖掘，利用信息技術手段，建立中醫藥古籍綜合信息數據庫，全面提升中醫藥古籍保護利用能力, 建立中醫藥傳統知識保護名錄數據平臺，探索建立中醫藥傳統知識保護制度，建立我國中醫藥傳統知識保護體系
中醫臨床指南數據庫
提供了對病癥的解讀，臨床表現及診斷，中醫辨證論治，其他治法，預防與調攝幾個部分，醫師可以通過搜索學習病癥知識。
中醫經典方劑數據庫
可以學習中成藥的規格、用法用量、功能主治、注意事項、藥物相互作用及藥物不良反應知識，可以了解古今方劑的用法用量、藥物組成、功能主治、禁忌、臨床應用及藥物不良反應知識
7. 傳承特色應用
（1）在線教育：名老中醫可以將就診的經驗和影像等資料上傳至傳承平臺供院內醫生學習，也可以在在線教育平臺上進行相關理論知識考核
（2）跟師抄方：用戶選擇某名醫工作室跟師學習，待審核通過，便可以定期獲得該名醫工作室提供的一些醫案，影像學習資料，音頻學習資料等。
（3）模擬開方：用戶可以選擇某個名醫工作室進行案例開方模擬，點擊提交處方后，顯示此案例名老中醫開具的處方，并與自己開具的處方進行相應的對比分析。
8. 中醫傳承協同辦公
為院內中醫傳承相關部門提供線上協同辦公服務，如醫案的保存，活動資源的發布，線上交流，線上學習等等功能，也可以根據院內個性化需求進行定制，使辦公更加便捷高效
9. 統計分析
（1）多維分析：可實現中醫疾病與相關癥狀、中藥、中醫證候、治法、方劑之間的社團關系；西醫疾病與癥狀、中藥之間的社團關系；中醫證候與癥狀、中藥之間的社團關系。以及中藥、癥狀的聚類分析。點擊多維分析，選擇數據后，執行分析，選擇分析維度，展示結果
（2）網絡分析：可進行中醫疾病、中醫證候、癥狀、方劑、治法、中藥、西醫疾病的同質網絡分析和它們相互之間的異質網絡分析
（3）聚類分析：數據可被自動形成可進行聚類分析的數據表形式，選擇聚類類型（中藥或癥狀），篩選進行聚類的數據（按頻次從高到低選數量），選擇距離類型，聚類方法。通過豎向聚類圖，橫向聚類圖和圓形豎向聚類圖三種方式進行結果展示
(4)個性化統計分析：可以根據院方需求定制統計的維度和方式
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