人工智能在中醫學的發展應用及前景思考

包竹筠

200120上海中醫藥大學附屬曙光醫院急診內科，上海

人工智能是一門新觀念、新思想、新理論、新技術不斷出現的新興學科以及正在發展的前沿學科，是在信息論、神經心理學、計算機科學、哲學、控制論、語言學等多種學科研究基礎上發展起來的一門綜合性很強的交叉學科。

人工智能的發展

人工智能的含義最早由英國數學家圖靈于1950年在圖靈測試理論中被提出，1956年在新罕布什爾州的達特茅斯學院舉行的達特茅斯會議上提出了著名的假想：“任何學習行為和智慧行為，理論上都可以被精確描述，從而制造機器對這些行為進行模仿。”成為人工智能科學的起點。此后的數十年，人工智能在自然語言理解、自動程序設計、專家系統、邏輯推理等眾多領域展開研究，建立了一些不同程度的人工智能系統。但受限于計算機計算能力，人工智能的發展水平與實際需求仍有極大的差距。進入21 世紀，隨著計算機硬件計算能力突飛猛進的提高，以及網絡技術的不斷發展，隨著2006年Hinton 提出深度學習的神經網絡理論，人工智能的發展日新月異。如今人工智能在專業任務上的表現經常超越人類。2016年谷歌的Alpha Go 打敗圍棋世界冠軍李世石這一人工智能里程碑式的事件后，人工智能的研究進入了一個新的高潮，在各行各業取得了迅猛的發展。

人工智能在醫學中的應用

人工智能很早就應用在醫學領域。1972年Domabl研發了急性腹痛鑒別診斷系統。20 世紀1976年Shortliffe 開發的MYCIN 系統，用于感染性疾病患者診斷。目前人工智能在現代醫學領域已經有了廣泛和深入的應用，其在醫療影像輔助診斷、手術機器人、輔助藥物研發、輔助疾病診斷和治療方案選擇方面都有極好的應用。例如在醫療影像輔助診斷中，人工智能在肺結節、乳腺癌、皮膚癌、冠狀動脈斑塊、眼底病變、病理診斷等方面取得了眾多成果，其診斷的準確率甚至超過了人類專家的水平。在手術機器人方面，達·芬奇手術機器人已經廣泛應用于成人和兒童的普通外科、胸外科、泌尿外科、婦產科、頭頸外科以及心臟手術，使手術精確度大大增加，手術創傷更小，出血量更少，患者恢復更快。在藥物研發方面，人工智能的應用幫助科學家進行化合物篩選，大大降低了新藥研發的周期和費用。目前世界上眾多制藥公司如Merck、Novatis、 Roche、 Pfizer、 Johnson &Johnsone 都投入巨資研發人工智能輔助藥物。在輔助疾病診斷和治療方案的選擇方面，IBM Waston Health 對胃癌、肺癌等疾病提供了診斷決策支持，Viz.Ai針對腦梗死患者的人工智能診斷決策支持系統，Cognoa 的兒童自閉癥人工智能診斷決策系統等，都是人工智能在疾病輔助診斷與治療方案選擇方面的成功應用。

在我國，人工智能在中醫藥領域的研究很早就開展了，北京中醫醫院關幼波教授與計算機科學領域的專家于1978年第1 次將醫學專家系統應用到我國傳統中醫領域，合作開發了“關幼波肝病診療程序”。我國骨科學專家林如高教授的學生林子順于1986年協助福建中醫學院與省計算中心，將林如高醫學思想輸入計算機，開發出“林如高骨傷計算機診療系統”，居國內先進水平。中醫藥人工智能的應用主要在中醫智能診斷上，類似研究的中醫專家系統至今不下上百個，但受限于當時計算機運算能力的限制，和中醫四診客觀化的難題，實際系統輸出結果與原專家的輸出結果有相當的差距。此后相當長一段時間，此類研究陷入低谷。但隨著現代人工智能研究的發展，目前中醫智能診斷研究又有了蓬勃的發展和新的方向，如邊氏運用MFBP 算法研究乙肝患者證型歸納[1]。胡氏通過多種方法研究中醫證候診斷標準智能模型[2]。陳氏則通過中醫辨證論治輔助系統軟件[3]，實現中醫辨證論治在臨床電子病歷中理法方藥的一線貫通。人工智能的核心是算法與數據。我國目前人工智能的算法研究上處于世界領先水平，同時國際上人工智能算法許多都是開源軟件，因此中醫人工智能的研究在算法上沒有技術瓶頸。不論是現代醫學還是中醫學，其在人工智能領域的研究，目前主要困難在于缺乏高質量的有臨床標注的數據。中醫學在臨床數據的采集上具有一定的優勢，中醫診斷疾病主要依靠四診，其中切診方面主要是脈診，現在已經可以運用多種方法將脈象轉換為脈圖進行定性及定量分析。望診中舌象的數據研究近年來已獲得極大的發展。望診如望神色等內容的數據化，以目前的圖像捕捉與處理技術都可以在未來不久的時間內得到解決。而中醫問診、聞診的數據內容其數據量遠較現代醫學人工智能疾病診斷系統所需要的數據量為少，而問診數據的模糊性與不確定性，在現代人工智能模糊邏輯、神經網絡等新算法的支持下已經能得到很好的解決[4]。可見由于中醫診斷自身所擁有的特性，只要擁有合理的算法，就可以獲得較完善的智能診斷系統。

人工智能在中醫學基礎理論的研究上也大有可為。田氏用本體構建以五臟為中心的中醫藥領域知識模型，并應用本體推理技術，對“肺與大腸相表里”的中醫理論的古代文獻進行數據分析，發現“肺與大腸相表里”的主要病機是“肅降失職”。中醫臨床癥狀與辨證的關系，中藥的性味、歸經、經絡及腧穴的相互關系等許多方面，在現代人工智能的數據分析中可能挖掘出很多以往未發現的隱含的規律，甚至在人工智能的幫助下我們可能一窺中醫學內在的本質規律[5]。

人工智能的發展趨勢已經勢不可擋，醫療健康全流程管理的各個環節將隨著移動互聯網、大數據、人工智能、物聯網、可穿戴式設備等創新技術的發展越來越智能化，國家對人工智能也越來越重視，精準醫療、新藥研發等將會越來越有針對性，再伴隨醫療機器人的發展，相信在未來的醫療愿景里，許多基礎性服務將能由人工智能來完成，醫生將有更多的時間與精力更好地與患者溝通交流，更好地為患者服務，從事創造性的醫療工作。