中醫智能化發展探析

李 楠,毛曉波,于佳瑞,趙宇平

（1.鄭州大學電氣工程學院,河南 鄭州 450001；2.中國中醫科學院,北京 100020）

中醫學的發展繼承了中國傳統的辯證象思維，是主要研究人們論治疾病適應自然的醫療體系[1]。中醫以“望聞問切”作為醫生診斷疾病的基本手段，以臟腑經絡為核心，以辯證論治為特點，其內涵博大精深，包括精氣學說、四診合參、津液藏象、八綱臟腑等。中醫學在幾千年的歷史長河中，歷經了長期的臨床實踐與檢驗，積累了豐富的理論和實踐經驗，是中華民族集體智慧的結晶。隨著中醫診療逐漸被國際社會認可，如何更好的將祖國傳統醫學與現代智能信息技術相結合，把悠久的中醫學推陳出新是中醫發展的當務之急[2]。

1 人工智能與中醫診療

人工智能是一門科學技術很強的綜合性前沿學科，其內容涉及控制理論、神經科學、計算機科學、機器學習等[3,4]。由于其具有智能化和高效性，為大數據時代的各行業發展帶來了無可比擬的勞動力，因而備受青睞。

20 世紀中期，人工智能開始逐漸應用于中醫學診斷和疾病治療。基于中醫藥“象思維”辯證理論，將中醫傳統的診斷模式與現代智能科技相結合，使中醫學（藥）有了新的發展動力[5]。目前，借助現代化診斷手段，人工智能技術已在影像分析、體外診斷、智能康復等方面取得了實際應用。同時，憑借先進科技研制的智能醫療設備，有效緩解了偏遠地區因醫療資源匱乏和醫師不足所帶來的醫療問題[6,7]。

2 人工智能在中醫學診療中的應用瓶頸

中醫四診的智能化應以客觀為前提，其中尤以脈診、舌診及面診的標準化、規范化為主[8]。目前，要取得客觀的病理數據，需要醫生在臨床一線實際采集，中醫多采用望、聞、問、切“四診”方式獲得患者的疾病特征。但是，這種診斷方式極易受醫師經驗、主觀感受以及情緒等方面的影響，對于癥狀表現不典型的患者無法給出可靠的診斷依據，更無法像西方診斷學那樣有客觀量化指標幫助明確診斷，確定疾病分型,因此，存在猜測與推斷的可能，易造成誤斷誤診的情況。而脈診儀、經絡儀、舌面診儀等智能設備的相繼出現，為中醫四診的客觀化研究提供了可靠的技術保障。

2.1 “四診”的規范化和數據化

傳統中醫以“四診”診斷方法采集病人的信息，但由于中醫臨床診斷術語時常存在使用不規范、診斷標準不一致等情況，易給患者的診斷和治療帶來不同程度的影響。因此，目前尚未真正實現實時數據化、規范化、統一化的診斷標準，對于中醫“四診”客觀化的發展極為不利[9]。

2.2 交叉學科之間缺乏聯系

目前對中醫傳承的研究多集中在有濃厚中醫藥與研究基礎的中醫藥大學和科研單位，其工科、理科等學科建設相對薄弱。而綜合類或理工類院校開設中醫藥專業的院校較少，很難適應新時期中醫藥高質量發展需要和在健康中國戰略中發揮獨特作用的要求。因此，中醫藥學科與理工類學科出現了疏遠脫節，逐漸成為孤立發展的學科，無法從其他學科中獲取營養，實現融合發展，阻礙了中醫學診斷技術的變革和多樣化發展[10]。

3 人工智能在中醫領域的發展前景

人工智能和大數據的崛起，促進了整個社會生產力的提高，同時也為中醫探索新的診療模式提供了契機。應用人工智能技術對患者進行脈診、舌診等數據的采集以及智能化處理，是集治療和評價為一體的智能化論治手段[11]。

3.1 醫療模式變革

目前，以信息化和智能化為診斷手段，結合現代醫學臨床數據，有效實現線上線下數據融合，改變了以往傳統的中醫診治模式。在病證共性的前提下以數據融合為基礎、人工智能技術為核心，應用先進的計算機算法，實現了多學科融合，多路徑診療的一體化新型醫療模式。

3.2 數據化

中醫是一門充滿模糊性的學科，證候是對患者病理狀態的綜合性描述。它涵蓋了有關人體的諸多動態信息，如癥狀、體征、舌脈、氣候、年齡、體質等，其信息具有多層面、模糊性、非線性和很強的不確定性。將中醫典籍和臨床診治經驗轉換為數據，建立海量的中醫數據庫，既可以豐富完善已有的臨床數據庫，也能更好地促進中醫向數據化方向發展。中醫研究者從大量的臨床數據中挖掘其潛在的客觀規律，在一定程度上可為闡釋中醫診療疾病的科學性提供依據。結合大數據研究思維和方法，利用數據挖掘技術探尋各個數據之間的規律，采用支持向量機、神經網絡、深度學習等人工智能算法實現自主識別、自主學習、自主判斷[12]，最終實現智慧醫療。

3.3 智能儀器的開發

在智能化時代，智能化儀器是實現信息化、準確化、快速化診斷病癥的必備。中醫思維重視個體性差異，需要針對人體的系統性和藥物療效的辨證給出診斷意見，但這種診療模式極易受到個體主觀性的影響。人工智能設備用于中醫診斷可以有效解決這一問題，通過客觀化、嚴謹化的數據處理，避免了外在因素可能引起的醫療事故。其中，脈診和舌診作為中醫診斷中的基本環節受到了較大的關注。脈象儀主要是通過高精度傳感器收集患者脈搏信息，并根據統一的標準對脈象進行自主分析，自主診斷（見圖1），如崔季教授等人[13]通過測量脈圖特征參數的指標范圍，制定了平、滑、弦3 種脈象的脈圖判別標準。

圖1 脈診檢測圖

舌診是中醫望診的核心組成部分，舌象采集之后通過人工智能技術分離舌質和舌苔，然后對舌象特征識別分類，進而評估人體健康狀況[14]。舌診的具體流程如圖2 所示。

4 總結

人工智能的應用雖然不能完全替代臨床醫生，卻開啟了人機結合的新醫療時代，促進其形成數據化、規范化、客觀化和統一化的“四化”標準，加速中醫藥學科的傳承和變革[15]。

（1）中醫體系的數據化。通過對臨床數據的收集、整理、歸納和分析，逐漸形成通用的規范化經驗和標準，是中醫藥體系發展的方向。將古今中醫典籍和經驗數字化，利用人工智能對中醫數據進行挖掘和處理。所有數據均存儲在云系統中，包括中醫經典、中醫臨床診療數據、中醫數據、人體健康狀況數據等，可隨時隨地查詢獲取。

圖2 舌診檢測圖

（2）智能技術和人工診療相結合。在臨床上不僅可以克服醫師主觀性帶來的誤診，加快診斷治療的速度和水平，同時可以培養中醫人才，加快中醫人才隊伍的建設，促進中醫藥事業的傳承和發展。

（3）中醫智慧醫療。智能化的管理、診斷、治療，不僅有助于提升社會的整體醫藥服務水平，同時也是創建智能社會、和諧社會、文明社會的需要。智慧中醫是在現代多學科、多層次、多方法的交叉合作基礎上建立起來的。各種智能治療模型和算法很好地避免了中醫辯證法主觀性和模糊性的缺陷。

人工智能的應用為中醫學的再次騰飛提供了條件，在理論和現實方面都有著積極地促進作用。把握好這一歷史機遇，不斷創新體系合作，實現多學科融合發展，為祖國傳統醫學的現代化發展做出更大的貢獻。