目的：本文以经典文献和名中医医案为数据来源,通过全要素、规范化提取其中疾病、症状、临床决策方案(方药)构建“病-症-治”数据知识库,并借助基于属性偏序理论的大数据知识发现方法进行分析与鉴定、验证与应用,冀以实现对疾病和证候的不同状态和阶段的精确分类,找到“病-症-治”的精准对应规律,进一步优化辨证论治的医疗过程和临床实践,提出并初步实践“精准化中医”可行模式。方法：从中医本身个性化治疗特点出发,对比精准医学研究模式,提出基于属性偏序结构大数据知识发现的“精准化中医”模式。再以经典文献和名中医医案为数据来源,症状性名词为对象实践该模式：经典文献以《伤寒论》为例,以尊重原著和原著本意为前提,在对《伤寒论》原著相关条文症状、证候等内容进行概念提取、规范化表达基础上,构建《伤寒论》“病-症-治”知识数据库,并实现数据库质量控制。再以该知识数据库为对象,运用基于属性偏序结构大数据知识发现方法,生成能全面、系统、多层次反映《伤寒论》“病-症-治-方”知识的属性偏序结构图和“病-症-治-方-药”对象偏序结构图,进行解释说明,完成可靠、合理的知识发现。收集李赛美教授于2015年5月-2015年10月期间在广州中医药大学第一附属医院门诊诊疗病例,经数据筛选、规范化表达、疗效评定、质量控制、复审与评估后,构建名中医李赛美教授“病-症-治”知识数据库。再以该知识数据库为对象,运用基于属性偏序结构大数据知识发现方法,生成能全面、系统、多层次反映名中医李赛美教授“病-症-治”的属性偏序结构图,进行解释说明,完成可靠、合理的知识发现。成果：根据建立的《伤寒论》“病-症-治”知识数据库,以100首方剂为对象,182项病-症为属性,生成“病-症-治-方”属性偏序结构图总图；以100首方剂为对象,84种中药为属性,生成“病-症-治-方-药”对象偏序结构图总图。按照频数大小顺序,针对频数排名前五位的概念(发热、腹泻、呕吐、便秘、脘痞)进行具体分析,使顺着相应的“病-症-治-方”属性偏序结构图各支路病-症判断排除,即可获得准确的治疗方剂,并以方测证,通过二次挖掘,全面、系统地发现仲景治疗相应病-症的情况；结合相应的“治-方-药”对象偏序结构图,将方剂落实到具体的用药中,呈现出用方用药规律。同时对于腹痛,头痛,气喘,咳嗽,失眠等概念进行了偏序结构图的可视化展示。根据建立的名中医李赛美教授医案“病-症-治”知识数据库,按便秘、发热、脘痞、腹泻、呕吐等特征分成五类,分别生成相应的“病-症-治”属性偏序结构图,使顺着相应的“病-症-治”属性偏序结构图各支路病-症判断排除,即可获得准确的治疗方剂,调用“病-症-治”数据库即可获得相应的中药组成；并以方测证,通过二次挖掘,全面、系统地发现李赛美教授治疗相应病-症的情况。结论：随着“精准医疗”概念的全球化推广,整个医疗行业迎来全新变革。当代中医人当在此变革潮流中进一步理性思考,不随意盲从,不简单跟风,审视中医本身,深入挖掘顺应新机遇的宝藏,求发展、求进步,为人类健康事业做出更大贡献。本文从对比“精准医疗”精髓入手,基于属性偏序结构理论的大数据知识发现方法,提出符合中医本质的“精准化中医”可行模式。并以经典文献《伤寒论》和名中医李赛美教授医案对中医分类难点——“症状性名词”进行“病-症-治”的精准对应规律研究为例,初步验证了该模式的可行性。若能进一步实践和完善该模式,相信将在一定程度上推进中医精准化发展,最终收获精确疗效,使患者最大限度地获益。