人工智能在名老中醫學術傳承中的應用探討＊

陳 瑤，藍 旭，趙俊男，徐鳳芹＊＊

（1. 中國中醫科學院西苑醫院 北京 100091；2. 中國中醫科學院老年醫學研究所 北京 100091）

中醫藥學是中國古代科學技術的瑰寶，是我國現代醫療體系的重要組成部分。作為我國擁有的獨特資源，中醫藥在疾病防治、保障人類生命健康方面有著不可替代的優勢。中醫藥學充分體現了自然科學與社會科學的有機結合，運用豐富的治療手段和靈活的方法，把握認識了人體復雜的生命活動。傳承與創新，是推動中醫藥事業發展的內在動力。傳承，使中醫理論得以延續發展，創新，確保中醫學不會“故步自封”，同時，傳承又是創新得以實現的基礎。名老中醫經過對中醫藥知識長期的學習、思考，以及在臨床實踐中的不斷總結，形成了各自所獨有的學術思想和診療經驗。名老中醫的學術思想、臨床經驗、醫德醫風，均是新一代青年中醫藥人才應當繼承和發揚的。名老中醫師承不同體系，且個人經驗和專業知識包含諸多隱性知識，如何結合現代生物醫學理論以及先進的信息科學技術，將名老中醫經驗傳承下來，是亟待解決的問題。本文首先對名老中醫傳承現狀進行了總結歸納，并闡釋了隱性知識挖掘在名老中醫傳承中的重要作用。而后基于在研的國家重點研發計劃項目，提出將人工智能應用到中醫傳承中的研究設想和實施策略，以期通過將現代計算技術應用于名老中醫隱性知識深入挖掘之中，進而對名老中醫傳承起到促進作用。

1 名老中醫傳承現狀

1.1 傳統師承模式

傳統師承模式，即師帶徒“一對一”的傳承模式。在這種模式下，名老中醫對青年中醫進行言傳身教，使得學術思想及臨床經驗更易學習和理解。同時，師帶徒傳承模式還可以惠及許多熱愛中醫藥文化，卻暫無條件從事或專業學習中醫的人員，如：通過家傳或拜師方式學習中醫藥理論和技術的社會人員等。但這種模式存在周期長、培養人才數量不足的缺點。目前中醫藥人才的培養仍有賴于中醫藥院院校。

1.2 院校傳承模式

新中國成立后，黨和國家高度重視中醫藥事業發展，在各方扶持下，中醫院校教育蓬勃發展。中醫院校以培養德才兼備的中醫藥人才，繼承和弘揚博大精深的中醫藥學為宗旨，采取基礎教育聯合臨床實習的教育方式，培養現代化中醫專業型人才。學生在院校內學習系統化、規范化、專業化的醫學基礎知識，同時與專業老師學習臨床經驗，寓學于用，基本能夠達到培養要求。但由于名老中醫數量有限，且學生在校內多有定向導師，能與名老中醫學習的學生甚少，故傳承力量仍較為薄弱。

1.3 循證與轉化醫學傳承模式

借助臨床試驗和動物實驗，可有效驗證名老中醫療效，將學術思想和臨床經驗具體化、數字化，也可為中醫臨床應用提供科學的理論依據，以便推廣。且試驗具有可重復性，故在試驗過程中可及時發現不足之處并進行改善。李梢[1]等將網絡藥理學運用于中醫藥現代研究，從中醫證候生物學基礎研究、中藥方劑配伍理論研究、中藥藥效物質基礎研究等方面進行論述，為中醫藥現代化提供理論支撐。何麗云[2]等在中醫臨床數據基礎上，從“病-證-治-效”層面，探尋辨證論治臨床診療信息關聯關系，構建了辨證論治知識圖譜，將隱性知識可視化，為名老中醫經驗傳承創新提供一條新的途徑。

1.4 現代信息技術傳承模式

中醫臨床數據繁冗復雜，名老中醫學術思想蘊于其中，難以系統描述。當前現代信息技術發展迅猛，利用信息技術可加強臨床信息管理、數據深度的挖掘，從而快速、有效、全面繼承名老中醫經驗[3]。中國中醫科學院中藥研究所與中國科學院自動化研究所聯合開發的中醫傳承輔助系統，滿足了目前中醫傳承的迫切需求。利用中醫傳承輔助平臺，許多中醫隱性知識被挖掘。張敏[4]等發現古代抗衰老方藥性以溫平為主，藥味以甘、苦、辛為主，高頻藥物以補虛類為主，并演化得到候選新處方17 首。丁治國[5]等納入10年來中醫藥治療甲狀腺結節的文獻，篩選出符合標準的方劑103 首，挖掘出14 個核心藥物組合，以清熱散結、化痰止咳及活血化瘀藥為主。王兵[6]等系統分析《臨證指南醫案》，發現葉天士治療虛勞重視脾腎，處方以滋腎陰、固下焦、補脾氣、健中焦為主要原則。方晶[7]等針對湖北黃石地區40例新型冠狀病毒肺炎，進行中醫證候特點分析，發現其早中期的病變部位主要在肺，涉及脾胃，病機特點為濕熱郁肺，脾胃失運。針對新型冠狀病毒肺炎用藥規律的探尋，更是對提高療效及防止疾病進展具有重要意義[8]。

1.5 名老中醫工作室傳承模式

名老中醫專家傳承工作室的創建核心，是總結名老中醫學術思想內涵，全面繼承名老中醫的學術思想和臨床診療經驗，為培養中醫藥優勢人才創造平臺[9]。工作室的建立，有效彌補了傳統的師帶徒模式“一對一”的不足，工作室可納入不同專業領域的人才，以期從多個角度傳承名老中醫，將原有的封閉模式，轉化成多元化的開放模式，更利于中醫創新發展[10]。2017年10月20 日，“陳可冀院士學術經驗傳承工作室”于廣州成立，工作室以急性心肌梗死為切入點，圍繞“血瘀證”核心理論，進行文獻與名醫經驗傳承研究，同時研發院內制劑展開多中心臨床研究，建立心肌梗死中醫藥防治聯盟，促進中西結合創新發展。2017年11月26 日，國醫大師程莘農院士名老中醫工作室于北京成立，旨在將其藥穴同源、針藥結合、針灸推拿治未病等理念系統化，并在全行業傳承推廣。但當前，工作室管理工作中仍存在著認識不深入、制度不健全、激勵機制不能發揮有效作用、整體聯動體系擱置等不足[11]。

2 隱性知識與名老中醫學術傳承

2.1 隱性知識的概念

隱性知識與顯性知識相對，顯性知識是指那些可以通過語言、文字、聲音、圖像、表格等有形的載體呈現出來的知識，具有公共性，可通過學習、模仿、記憶而獲得[12]。而隱性知識多涉及個人經驗、主觀直覺等，其不能通過準確的語言文字表達，傳達交流更為困難，很難為人所模仿、了解，但其相對于顯性知識更有價值。顯性知識是隱性知識外顯化的一部分，隱性知識是支撐顯性知識的構架。

2.2 中醫學中的隱性知識

中醫是一門古老的醫學，是以中國古代哲學為基礎理論的傳統醫學，一直有著“只可意會，不可言傳”的特點。中醫學的診療過程，是以經驗為基礎的形象思維過程，其中蘊含諸多中醫學者在臨床實踐中所形成的難以用語言和文字教授的個人體驗。即使是古籍經典中的顯性知識，也由于各醫家理解釋義不同而轉變為隱性知識。中醫藥學隱性知識龐大繁雜，且隨著個人理解不同具有高度個體化和不斷創新化的特點，更與文化背景、地域環境等息息相關[13]。隱性知識到顯性知識的轉變，即隱性知識的外顯化，是中醫傳承的關鍵點。

2.3 名老中醫臨床醫案中的隱性知識挖掘

名老中醫傳承的核心內容就是對于隱性知識的挖掘。隱性知識在臨床思辨中表現的更為明顯。比如同一處方可以治療不同的病證，即使是治療相同的病證，但對于不同年齡、不同性別、不同地域的人，都會有不同的療效。醫案作為名老中醫臨床診療過程最直接的呈現方式，具有規范性、知識性等特點，故對于名老中醫醫案的分析極為重要。通過醫案總結名老中醫的臨床經驗，提煉其學術思想，能夠對有效方藥進行成果轉化，促進新藥及院內制劑開發，促進中醫理論的創新發展，提高臨床人員的決策能力[14]。挖掘名老中醫臨床醫案中的隱性知識，絕不只是單純的復制，而是探尋名老中醫診療思路、用藥規律等。李少峰[15]等認為可以通過引進循證思維、設計合理的科研方案、采用數據挖掘的方法加速隱性知識的顯性化。沈春鋒[16]等利用臨床流行病學調查和數理統計分析相結合的研究方式，探索中醫隱性知識顯性化，發現變量模型如結構方程模型、項目反應理論、潛在類別模型等，可以加深對中醫隱性知識的理解分析。不同思維模式、研究方法，在隱性知識挖掘方面均有各自的偏頗和優勢。

3 中醫傳承與人工智能

人工智能是研究和開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法和技術及應用系統的一門新的科學技術[17]，它極大地解放了人類的雙手，提高了勞動生產力及社會工作效率。目前人工智能技術已經在醫學領域得到了應用，造福于人類。如美國休斯敦衛理公會醫院團隊開發了自然語言處理軟件算法[18]，在識別記憶了543 例乳腺癌患者影像資料的特征后，軟件將這些特征與乳腺癌亞型進行關聯。與普通醫師相比較，軟件準確率達99%，診斷速度更是其30 倍。羅曉舟[19]等借助人工智能探討足三里循經傳導效應產生的影響因素，發現模型對測試數據的分類準確率達94.49%，從而得出結論體質可能是循經傳感效應出現與否最重要的影響因素。劉鳳群[20]等采用中醫四診儀分析患者的舌象、脈象、面象等，通過計算機人工智能分析技術，分析得出患者的臨床辨證分型，其結果更加客觀化、標準化，從而避免臨床醫師的主觀偏差。宋海貝[21]等在建立面部圖像信息數據庫的基礎上，構建中醫舌象面象輔助診療系統，發揮了健康管理的優勢，滿足“治未病”的需求，促進了中醫診斷理論的應用和發展。

筆者所在團隊擬通過傳承文獻調研、典型醫案隱性知識分析以及老中醫團隊定性訪談的方法，系統分析名老中醫臨床經驗以及名醫臨床醫案中存在的隱性知識的本質內涵，研究中醫隱性知識的外化策略。通過人工智能分析技術，從原始醫案庫中，精選并標記出反映名老中醫隱性經驗的線索，形成原始醫案庫的隱性標記層、形成名老中醫隱性經驗的多層次采集與建模。由名老中醫本人或助手對標記的隱性知識進行討論和分析，按照知識獲取模板進行注解。研究人工智能的語義計算技術、深度神經網絡學習、語義關系自動抽取等技術，從而實現名老中醫醫案從隱性到顯性的知識挖掘分析。

中醫藥學歷經千載，擁有大量臨床診療數據。但如何有效利用這些資源，從資料中總結歸納分析出有用的學術思想，有一定困難。20 世紀90年代以來，互聯網技術迅速發展，數據得以互通。中醫典籍數據、中藥數據、臨床診療數據、人類健康管理數據，都已逐步進行共享。目前，中醫藥數據挖掘被廣泛應用于中醫藥古籍檢索和名老中醫經驗挖掘中。人工智能技術可以在海量的數據中找到數據之間的關聯性、進而在已有的數據中學習、訓練，在中醫診斷方面，四診客觀化已取得階段性成果。而在數據挖掘和輔助技術都比較成熟的情況下，人工智能技術可真正應用于人類健康管理方面[22]，達到“有病治病，無病防治”的效果。

4 展望

隨著國家對中醫藥事業的重視和資金的大力投入，中醫藥發展迎來了新時代。由國家立項、政府牽頭，進行全國性的名老中醫經驗傳承研究工作[23]，更加有利于加大中醫傳承的廣度和深度。目前，中醫院校教育與傳統的師承相結合的方式，仍是名老中醫學術思想傳承的主流方式。未來，知識都將以數據的形式存在，但人類的大腦數據存儲能力和計算處理能力具有局限性，借助于現代信息技術、數據挖掘技術，是實現名老中醫傳承快捷有效的方式。

本團隊圍繞名老中醫學術經驗的海量數據，針對名老中醫醫案中的隱性知識體系，采用人工智能分析技術，構建名老中醫隱性知識大數據信息資源庫，從中總結出名老中醫臨床經驗的隱性知識具體形式，同時結合對名老中醫的深度訪談，將計算機系統分析的結果與名老中醫本人的訪談結果相比較，對系統不斷修正，從而建立具有中醫藥特色的中醫臨床信息采集、數據處理、結局評估與隨訪以及數據管理與分析利用的智能化中醫傳承信息管理系統。名老中醫傳承與人工智能技術的結合，可將中醫全面融入人類生活，從而全方位服務患者。但在結合的過程中，必須以臨床實踐為基礎，進行規范化、客觀化、具體化的處理，才能保證其真實性、有效性，使其得到更好的傳承。