作為醫學和人工智能的交叉學科，智能診斷技術無論在學術界還是產業界都得到廣泛關注。與基于標準化西醫的智能診斷有所不同，以辨證論治為原則的中醫個性化診療理念不同于西醫，使得中醫智能診斷面臨有效訓練樣本缺失和機器學習模型失真等問題。本文提出了一種基于主動集成學習的中醫智能診斷模型及其構建方法，該模型既可通過主動學習機制得到具有因人而異的個性分析能力的診斷分類器，也將多個不同機器學習的模型進行集成訓練，獲得更為準確的中醫知識學習模型。首先將不同來源的中醫病歷進行大規模數據提取和組織，形成統一視圖下的結構化中醫數據庫。然后以兒科常見病肺炎喘嗽為例，驗證了基于主動集成學習的中醫智能診斷模型的準確率明顯高于機器學習方法，是一種新型、有效的中醫診療機器學習模型。