人工智能賦能中醫臨床診療的現狀、問題和對策*

楊小麗,龔致平,浦科學,董彩鳳△

(1.長壽區中醫院兒科,重慶 401220;2.重慶醫科大學醫學信息學院,重慶 400016)

中醫以其獨特的診療技術和明確的療效,在服務全民健康中作出重要貢獻,根據國家衛生健康委員會發布的《2022年我國衛生健康事業發展統計公報》,2022年全國中醫類醫療衛生機構總數為80 319個,比上年增加2 983個,總診療人次12.3億,比上年增加0.2億人次。面對巨大的全民健康需求,當前中醫診療模式面臨著諸多亟待解決的問題,例如中醫診斷過程中醫生主觀因素影響較大,導致診斷結果的一致性和準確性難以保證,中醫治療方案缺乏標準化和規范化的診療路徑等[1]。而人工智能和大數據技術的快速發展為中醫診療模式的迭代升級帶來了新的機遇,人工智能賦能中醫診療模式,可以有效提高臨床診療的準確性,提升醫療服務的質量和效率,如人工智能根據大量病例數據的訓練和學習,為患者病情進行畫像,協助醫生理解和掌握病情,提高臨床診療效率[2-3];并通過對臨床數據的挖掘、分析和預測,協助管理者優化資源配置,實現降本增效[4]。但是,由于中醫臨床數據的復雜性、可用性等問題使得中醫診療模式智能化受限,效果并不明顯。本文從人工智能與中醫臨床實踐的現狀出發,梳理了人工智能賦能中醫臨床診療面臨的問題和挑戰,為推進中醫臨床診療的智能化和數字化提供借鑒。

1 現 狀

1.1 輔助診斷

人工智能技術可以通過構建和完善中醫臨床知識圖譜、利用深度學習技術,為中醫診斷提供新的手段和工具,如基于深度學習技術,根據大量中醫診療數據和醫學知識構建中醫臨床知識圖譜,有效識別患者的疾病類型和病情程度,為患者提供個性化的治療方案[5-6];同時將診斷、病因、方劑等數據結構化組織到醫療大數據平臺,醫生可以快速獲取患者的信息,并利用系統推薦的診斷、用藥進行調整,全流程數據管理使得醫生能夠更加便捷地獲取和利用患者信息,實現對患者全流程數據管理[7]。

1.2 癥狀識別

中醫講究望、聞、問、切,而人工智能可以通過圖像識別等技術,輔助醫生進行癥狀識別[8]。如智能脈診儀可以通過中醫脈象識別算法,將患者脈搏信息傳遞給醫生,有效識別患者的健康狀態,并結合綜合智能中醫問診信息,自動生成健康狀態報告,包括慢性病風險提示、個性化中醫健康管理方案建議及健康狀態趨勢分析等內容,不僅讓患者更加了解自身健康狀態,對臨床醫生開展診療也具有較高參考價值[9-10]。

1.3 療效評估

人工智能在臨床治療效果評價和分析中的應用前景非常廣泛,如人工智能通過各種傳感器和電子設備,實時、準確地監測患者的生命體征,為醫生提供更全面、更準確的數據支持和決策依據[11]。醫生利用大數據平臺對比治療前、后的數據和指標,可以判斷治療效果,幫助醫生優化治療方案,減少醫療事故發生的風險,提高治療的準確性[12-13]。

1.4 個性化治療

中醫強調個性化治療,而人工智能技術綜合患者診療歷史數據和當前檢驗檢查結果,為患者構建個性化治療方案[14]。如根據患者歷史診療數據和當期檢驗檢查數據,對患者體質進行辨識,識別患者個體特征和疾病情況,對患者進行藥物推薦,并通過對治療效果的監測和分析,及時優化治療方案[15-16]。

2 問 題

2.1 數據復雜性和不確定性

在中醫臨床診斷中,主要依據的是望、聞、問、切“四診”,其中望診主要觀察患者的面色、舌象、脈象等來判斷病情;聞診則是通過嗅聞患者的口氣、汗味、尿味等來辨別病癥;問診則是通過詢問患者的病史、癥狀、生活習慣等來了解病情;切診則是通過觸摸患者的脈搏來判斷臟腑功能的狀況,這“四診”信息相互關聯,甚至存在矛盾,使得中醫診斷數據極具復雜性[17]。尤其是在中醫臨床治療中,治療方案的制訂受到患者年齡、性別、體質、病情、病史等因素的影響,中醫治療手段多樣,如中藥、針灸、推拿等,不同治療手段對于不同病情具有不同效果,這也為治療方案的制訂帶來了挑戰[18]。

2.2 數據質量和可用性

由于中醫診療數據來源廣泛,質量參差不齊,包括患者自述、醫生診斷、實驗室數據、影像學檢查等,存在數據不完整、不準確、不一致等問題,使得數據標準化程度低,缺乏統一的數據標準和規范,難以進行跨領域、跨學科的數據整合和分析[19-20]。另外,數據可讀性差,它包含大量的專業術語和符號,大數據平臺在進行人工智能識別和處理時,必須首先構建語料庫,融合循證醫學和專家共識,才能有效改善中醫藥診療數據的質量和可讀性[21]。

2.3 數據處理和分析技術

針對中醫臨床診療數據的特點和問題,需要采用相應的數據處理和分析技術,例如,中醫臨床診療數據包含大量的定性描述信息,這些信息難以直接量化處理,需要通過自然語言處理技術進行有效甄別[22-23]。此外,中醫臨床診療數據的推理和決策過程也需要相應的技術支持,現有數據分析方法往往只能提供一些表面的統計結果,缺乏深入的分析和挖掘,因此難以揭示疾病的本質和規律,影響了中醫臨床診療的準確性和科學性[24-25]。

2.4 數據整合與共享

在實現中醫臨床診療數據智能化的過程中,如何有效地整合和共享數據是一項重要任務,由于中醫診療數據的分散性,缺乏統一的數據管理平臺,不同醫療機構和研究機構之間的數據難以實現有效共享[26];同時中醫臨床診療數據涉及患者的個人信息和健康狀況,如果數據共享不當,可能導致隱私泄露,給患者帶來不良影響,因此,醫療機構數據共享的意愿不強[27]。

3 對策和建議

3.1 加強學科融合

人工智能賦能中醫臨床診療的關鍵在于培養中醫知識兼人工智能技術的人才。中醫高等教育在以ChatGPT為代表的人工智能技術的沖擊下,優化課程設置,將中醫理論與計算機技術相結合,讓學生在掌握中醫知識的同時,了解人工智能技術的前沿進展,培養人工智能思維[28-29]。在科研領域,鼓勵中醫專家與計算機科學家共同開展研究,以解決中醫診斷、治療和藥物研發等方面的難題,如利用人工智能技術對大量中醫古籍進行挖掘,以發現古方中的有效成分和治療機理,或者利用計算機模擬技術研究中藥的藥效和毒性,以提高藥物研發的效率[30-31]。

3.2 建立標準化的中醫數據集

為了使人工智能更好地服務于中醫領域,構建標準化、高質量的中醫數據集有助于提高中醫診斷和治療的精準性、可靠性和可重復性[32],如疾病分類和編碼必須結合中醫診療的臨床實際情況,體現中醫特點,以便于數據交換和信息共享;中醫癥狀的標準化可以借用現代醫學量表方法,對中醫癥狀(包括癥狀命名、定義、描述和程度等)進行量化評分[33];另外,需要充分挖掘古今中外的治療經驗,對各種疾病的治療方案進行梳理和總結,并結合現代醫學研究成果,不斷優化和完善治療方案,為臨床醫生提供更為科學、有效的診療指導[34]。

3.3 注重倫理和隱私保護

在人工智能賦能中醫臨床實踐的過程中,倫理和隱私保護至關重要[35]。收集和處理患者數據時需要注意數據的合法性和安全性,包括獲取患者或其監護人的知情同意,確保數據使用的合規性,以及采取一切必要措施防止數據泄露;數據監管和使用時應進行充分的倫理審查,確保項目符合倫理原則和相關法規[36];在數據管理和保護機制方面,應確保患者數據僅用于合法、正當的目的,并在未經授權的情況下不得擅自泄露或轉讓[37];在患者知情權方面,醫務人員應充分告知患者使用的人工智能技術及其可能的風險,保證患者有足夠的知情權[38]。

3.4 推廣應用

為了充分了解人工智能在中醫臨床診療中的應用,應加強宣傳和推廣工作,充分利用各類媒體平臺,如電視、報紙、網絡等,報道人工智能在中醫診療中的應用案例和成果,提高公眾的認知度和關注度[39]。政策層面給予人工智能技術在中醫診療應用中的支持,以鼓勵企業和研究機構投入更多資源開展相關技術研究[40]。國際合作交流方面,引進國外先進的人工智能技術,將傳統中醫臨床診療應用成果進行有效推廣,提高國際影響力。

4 結 論

人工智能在中醫臨床診療中的應用具有廣闊的前景和巨大的潛力,通過加強人才培養、建立標準化的中醫數據集、強化科研合作、注重倫理和隱私保護及推廣應用等對策和建議的實施,相信可以有效推動人工智能在中醫臨床診療中的應用和發展,提高診療效率和準確性,為患者帶來更好的治療效果。