基于模糊推理的中醫診斷系統設計

安志飛 蔣杰聘 何鑫 張圣崇 吳哲輝

摘要：常規的中醫診斷是通過醫師個人常年行醫的經驗，通過醫師的望聞問切來診斷，但即使是經驗豐富的老中醫也存在誤診的風險。[1]基于模糊推理的中醫診斷系統將充滿模糊性的中醫診斷過程進行規范化和客觀化，應用模糊化處理技術將癥狀進行量化處理;結合人工智能技術，應用于中醫診斷，建立規則庫，為中醫醫師的診斷提供支持。

關鍵詞：中醫診斷;望聞問切;模糊化處理

中醫的四大診斷方法是“望聞問切”，確診過程中對病人的病情描述是模糊的。中醫具有哲學性，而現代醫學趨向于對象的確定描述，西醫借助化驗和專業的設備讓其診斷的準確性大大提高，西醫的強勢發展讓我國的傳統醫學處于尷尬的位置。[2]中國傳統中醫長期以來依賴于醫師的個人經驗，缺乏相應的規則參考，也沒有與最新的科技結合，阻礙了中醫發展。借助于龐大的數據庫和模糊數據處理技術，將擁有豐富經驗的醫師和成功醫治案例整合為一個龐大數據的數據倉庫，實時更新并不斷完善，將中國傳統醫學與現代先進科學技術有機結合。一人工智能與中醫診斷[3～6]

數據挖掘是數據庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。在龐大的數據庫中挖掘到有用信息。

我們知道中醫臨床診斷過程中可能會遇到這樣一個情形：兩個患者同時患上一種疾病，該疾病在臨床表現上卻有兩種不同的情況，這兩名患者身體體質的不同導致患病表現不一樣。不同的臨床表現混淆醫師正確的判斷，可能導致用藥的錯誤，如果這個時候有一種機器或者某種參考書給醫師提供正確的意見就好了。智能電腦和機器學習的出現讓這一假想有了實現的可能。電腦擁有記錄龐大數據的能力，但是卻沒有判斷的能力，它不知道是對還是錯，如果給予電腦判斷的能力就好了，那它就可以對具體的案例進行分析了，但電腦只能通過人類的指令做出對應的舉動，如果能夠建立某種規則庫，讓電腦去執行就方便多了。人工智能的誕生解決了這一難題，通過讓電腦不斷學習，最終達到電腦自身擁有判斷對錯的能力，讓其成為醫師的得力助手。

二、模糊推理系統

模糊推理是以模糊集合論為基礎描述工具，從不精確的前提集合中得出可能的不精確結論的推理過程。模糊推理的工作過程主要由模糊化、模糊規則庫、模糊推理方法、去模糊化四部分組成。其工作機理為：首先對輸入的精確量通過模糊化模塊進行模糊化處理，轉換成給定論域上的模糊集合;然后激活模糊規則庫中對應的模糊規則，選用適當的模糊推理方法，由已知模糊事實來獲得推理結果，最后對模糊結果進行去模糊化處理，來得到最終的精確輸出量。

模糊數據庫系統指能處理模糊數據的數據庫系統。現代醫學設備通常會精準的測量人體的身體情況，電腦處理系統只會處理二值邏輯和精確數據，如何將現代設備與傳統中醫結合是現代中醫發展所不得不面臨的問題。通過建立數據倉庫將傳統中醫診斷過程中大量不確定信息收集，應用模糊化處理技術將癥狀進行量化處理，為醫生的正確判斷提供決策支持。

三、應用場景

（一）模糊化[7]

病人癥狀數據進入模糊推理系統時，一般要將其模糊化成給定論域上的模糊集合。首先，精確值除模糊集合的隸屬度最大。其次，模糊化結果具有一定干擾性。

（二）模糊規則庫

由模糊推理系統中的全部模糊規則組成，是模糊推理系統的核心部分。基于醫療過程中復雜性，建立多維模糊規則。多維論域的模糊集合。

（三）去模糊化

得到一個最能代表集合的精確值。一般其數據應具有，有效性，簡便性，魯棒性。

（四）數據庫的建立

基于治療案例，建立數據庫。治療成功案例是建立數據庫的根本，通過記錄不同醫師不同病人成功治療案例，反復推理和歸納總結，人們可以得到治療成功的方案，優秀的醫生不斷積累成功的案例，最終擁有寶貴的經驗，我們通過記錄大量的成功案例數據，就相當于擁有一個不斷進步和學習的醫生。對成功案例的分析，對不同病人的病情分析，對比不同的臨床表現，就可以得到一個精準的結果。

（五）得出結論

模糊推理系統是建立在龐大的數據庫基礎上的，這些寶貴的數據將支持我們的模糊推理系統擁有足夠的正確性。比如說：鼻塞、流涕、噴嚏、頭痛、惡寒、發熱、全身不適、脈浮等，這些感冒的臨床癥狀，由于病人體質的不同，可能只是出現上述癥狀的一些。同時感冒還可以分為病毒性感冒，細菌性感冒，傷風性感冒。這些的存在都是診斷過程的不確定因素，經驗豐富的醫生（根據規則）當然可以很快的找出病因。

四、總結

中醫診斷過程中會出現很多不確定因素，而這些信息需要具有一定知識和經驗的醫生才能夠處理，但人也會有出錯的時候。基于模糊化處理技術，將充滿模糊性的中醫診斷過程進行規范化和客觀化。模糊化處理技術和規則庫的建立，為我國中醫的發展帶來了新動力。接下來我們想進一步通過實驗證明本文所設計的中醫診斷系統在允許誤差下保持正確性。

參考文獻：

[1]李蕾，祁慧敏，楊鳳霞.基于案例與模糊推理的中醫診斷系統[J].研究信陽師范學院學報：自然科學版，2014（4），U6127.

[2]朱雪瑩.論中醫與西醫的優點和缺點[J].未來英才，2017（22）.

[3]張孟之，高潔，李文，秦忠，羅振亮，陳云志.人工智能時代下的中醫四診客觀化研究初探[J].貴陽中醫學院學報，2019（1）.

[4]吳立旗，童文新，徐鳳芹.數據挖掘技術在中醫藥現代化研究中的應用[C].2011中國醫師協會中西醫結合醫師大會，2011年11月25日.

[5]李建生，胡金亮，岳彩青.自適應神經模糊推理系統用于癥候診斷的研究[J].計算機仿真，2006（3）.

[6]https：//wenku.baidu.com/view/a1387e22640e52ea551810a6f524ccbff121cae4.html[EB/OL].

[7]袁文婕，陸建峰.基于數據挖掘的中醫診療經驗方法研究[D].南京：南京理工大學，2006.

項目基金：嘉興學院國家級大學生創新創業訓練計劃資助（201810354014）。

作者簡介：安志飛，男，嘉興學院商學院信息管理系16級。