马欣欣 万生芳 魏昭晖 郭 倩 李荣科 张 磊 王小荣
(甘肃中医药大学基础医学院,兰州,730000)
整体观念、辨证论治是中医学的基本特色,也是中医诊断遵循的核心要义。整体观念是指导思想,辨证论治是具体的实施方法。望、闻、问、切四诊合参能够全面收集患者病情资料,为辨证提供有力支撑。然而,中医的四诊方法具有一定局限性。首先,医者主观差异性较大。以脉诊言,李时珍《濒湖脉诀》中记载的每个脉象项下都记录其相类脉,本身区分难度较大,加之每位医者指腹敏感性不一,即所谓“心中了了,指下难明”,导致原始数据信息缺乏客观及规范的采集标准从而影响诊断结果。其次,中医术语的宏观性模糊了诊断界限,加大了诊断难度。如中医学将健康的人称为“平人”,健康的状态即用“阴平阳秘”四字概括,虽短小精悍,但需要一定的中医学教育背景方能理解,且现阶段验证“阴平阳秘”的具体指标尚缺乏完整性。第三,四诊方法的应用中尚缺乏明确定性、定量的客观依据以判别疾病的严重程度、证候轻重等[1]。第四,中医数据浩如烟海,仅凭借人为查阅文献获取相关信息,耗时耗力的同时且无法保证获取数据的完整性。上述问题均制约了中医药事业的传承、发展与创新。随着现代科学技术的发展,中医诊断方法受诊断者主观判断影响较大,因此,有必要将有效的客观检测手段引入到中医领域[2]。大数据、5G人工智能迅速崛起为中医的发展带来了希望,将现代科技赋能传统中医将有望解决传统中医难题。
智能医疗是大数据信息时代的先进产物,我国已将人工智能与医学的结合上升到国家战略的高度。2021年6月17日,神舟十二号载人飞船成功发射,空间站在轨飞行期间,医监医保人员通过中医四诊仪等设备,结合建立“面诊、舌诊、脉诊”据库等方式分析航天员身体指标数据,通过望、闻、问、切的手段为航天员健康护航,中国空间站首次实现天地诊断。中医学强调人与自然相统一,与外界环境相统一,这种“整体观念”对探寻解决航天特殊环境具有指导意义。此次中医进驻空间站是中医向国际化进发的重要体现,也是人工智能在中医诊断中的显要应用。人工智能为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。在医疗大数据背景下使人工智能为中医研究应用,推动中医药事业的长久发展是一项值得深思的研究课题。
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据合集,称之为“巨量资料”,其基本特征是数据规模大、种类繁多、价值密度低、处理速度快,而所有与医疗及健康相关的海量数据均可被称为医疗大数据[3-4]。广义医疗大数据包括含电子健康档案、生物医学影像和信号、自发性报告系统等的临床大数据;包括对个人健康产生影响的生活方式、环境和行为等方面的健康大数据;包括从生物医学实验室、临床领域和公共卫生领域获得的基因组、转录组学、实验胚胎学、代谢组学等在内的生物大数据;各类医疗机构、社保中心、商业医疗保险机构、药企、药店等运营产生的运营大数据[5]。医疗大数据的有效使用有利于提升医者工作效率、提升医疗质量、加强数据整合完整性,从而积极反馈于社会、经济、公众健康等方面。因此,医疗行业已逐渐以医疗大数据为背景展开深入研究。
人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学,1956年在Dartmouth学会由McCarthy提出“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能”,狭义的人工智能是针对某特定领域的智能计算机系统,而通用人工智能囊括了人类智能行为规律、智能理论方法的研究,其主要研究领域包括专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等[6-7]。日趋成熟的人工智能技术的日趋成熟与中医诊疗技术形成互补的态势,为中医诊疗技术注入了新生命[8]。
中医诊断是连接中医理论知识与临床实践的桥梁,是诊察疾病过程中的主要环节。中医诊断技术以四诊合参为主,其主观性强、重复性差是其面临的主要问题。从古至今,中医药文化的传承方式以师承制为主,即学者着重学习师者的临床经验,而经验是在大量重复、收集病例数据的基础上的个人主观判断,实际上就是医疗大数据的积累和分析转化后的结果。由于缺乏统一判定标准,且学生领悟能力参差不齐,无法保障学生有效的吸收各医家学术精华,因此,如何高效传承前辈临床经验是亟待解决的问题。中医学强调的整体观念与大数据追求的全样本存在具有思维观念上的一致性[6]。大数据把望、闻、问、切的主观体验变成了可以采集、存储、传递与处理的具有主体间性的客观数据,使得中医学像西医学、物理学等自然科学一样,成为大数据技术下数据化的精准科学。[9]。大数据平台的兴起,有助于克服术语不统一、辨证体系不统一、转化与推广困难的问题。中医诊断的客观化、标准化指数越高,越有助于形成更加可靠的诊断结果。
现代科学技术的迅速发展已将有效的客观检测手段引入到中医领域。夏淑洁等[10]对1979—2019年间数据挖掘在中医诊断领域应用研究中的高频关键词进行了整理,结果显示了“辨证论治”“计算机”“中医诊断”“人工智能”等关键词在此期间有较高的研究热度及重要地位。医疗大数据技术应用的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于将这些具有意义的数据进行专业化处理,挖掘出更多有价值的信息用于指导临床,提升中医临床诊断技术。中医药文化源远流长,数以万计的中医诊断数据无法实现全部吸收利用,通过大数据将数据信息在有限的时间和精力中进行有目的的分析和研究,并结合数据可视化技术将中医数据进行直观展示,为中医诊断智能化提供了依据。
3.1 高效数据挖掘 数据挖掘是指在网络上进行的一系列数据信息共享和对话,人工智能技术可高效利用自身技术为数据应用设定对应的标准,同时将这种标准储存在自己的数据库中[11],有助于准确且充分挖掘众多医学书库中所蕴含的丰富信息,推动进一步深入了解机体错综复杂的内在关联和变化规律,以及机体和外环境之间的相互影响。自计算机进入医学领域后,一些较精确而复杂的数学方法,如多元分析已逐步得到广泛应用[12],人工智能技术与中医诊断相结合,能充分发挥人机互通,数据共享等优势,为中医学的发展和传承提供了新的模式[13]。
3.2 辅助临床诊断 名老中医经验复制困难的问题由来已久,利用人工智能技术将各家学术思想、诊疗经验进行整合,形成在线的学习及诊疗辅助工具,便于学习者通过智能算法模拟中医诊断疾病思维模式,极大地扩展了学习深度和广度,助力中医理论规范化和客观化研究,为中医诊疗提供智能信息支持。人工智能技术为医师提供电子病历、协助诊断与开方等功能,方便患者进行远程诊断,提高诊疗速度、缓解中医专家的压力。ZHANG等[14]提出基于人工智能的中医诊断系统,该系统使用带有条件随机森林的双向长短期记忆网络对自由式电子健康记录的笔记进行处理,将形成的结构化数据提取特征并进一步矢量化,最后利用卷积神经网络,可以从非结构化的自由式电子健康记录中诊断出187种中医常见疾病并预测其相关的综合征。文杭等[15]通过筛选与中医诊疗智能化相关的文献,将结果归为中医四诊、中医辨证、健康管理等方面,最终得出人工智能技术的应用使得中医诊疗技术更为精准、可视化,可有效指导临床的诊疗。由此可见,人工智能可辅助医师进行更为高效的中医诊断。
3.3 助力四诊信息客观化 目前,制约中医诊断学发展的瓶颈主要有四诊信息规范化、客观化采集,中医诊断术语规范化等方面[16],进行基于基准术语库的人工智能自然语言处理,以便实现对各时代的医案、文献进行智能读取,是目前中医诊断术语范畴内较为可行的方法之一[17]。将多种人工智能算法与中医四诊仪器联合使用,使传统诊断方法与人工智能的信息数据对接。SHI等[18]采用智能舌诊分析仪和脉诊分析仪分别收集了163例非小细胞肺癌气虚证患者、174例阴虚证患者和185例健康对照者的舌象和脉象,并对舌脉数据的相关性进行了检验,采用随机森林、Logit模型、支持向量机和神经网络4种机器学习方法,分别建立了基于症状、舌和脉、症状、舌和脉的分类模型。结果显示,利用舌象和脉象资料作为非小细胞肺癌气虚、阴虚证的客观诊断依据是高效可行的。朱培超等[19]基于中医思维建立人工智能数据库,人工智能通过大数据将舌诊精准化、量化以及科学化,并能及时反映病变状态,逐渐形成较为成熟的以中医舌诊为导向的智能诊断系统平台。宫爱民等[20]通过分析海南海口市肝纤维化患者临床舌面数据特征,获得肝纤维化患者定量及客观化数据资料,将望诊客观化应用于临床研究,在一定程度上规范了中医师临床收集病情资料的操作,提高疾病信息采集的准确性。脉诊仪、面诊仪同样采用相同的原理采集患者信息以辅助诊断,助力四诊信息客观化。相关研究通过应用中医面色监测仪采集慢性肾衰患者不同分期的面色特征信息,力求通过计算机与图像处理技术的融合,将肉眼所不能判断的信息精确转化为科学数字表示出来,从而为慢性肾衰竭不同分期提供一种行之有效、简便易行且科学的物理诊断方法。
人工智能中医专家系统可对患者的脸部异常以及舌象异常作出判断,且对图像识别的要求更加严格[21],在人工智能辅助中医诊疗加快推进诊疗数据的数字化、标准化的同时也面临着不可规避的挑战。
4.1 四诊信息采集标准不统一 人工智能四诊信息诊断仪器的开发和利用是否高效、保真,其源头环节在患者就诊信息的采集期。大至地域、环境、个人经验等的差异,小至患者就诊时的姿势、灯光条件、时间长短等问题,皆无统一标准。此种带有偏差的“个性化诊疗”结果是不可复制的,为人工智能在中医诊断中的开发和应用带来了巨大的困难。因此,开发更为精准的人工智能仪器,规范四诊信息化采集至关重要。
4.2 中医诊疗仪器的局限性 与国家总体医疗设备数量相比,经注册的中医诊疗设备等相关产品仅占我国医疗器械注册总数的0.34%[22],且超过95%的中医类设备属于“理疗、磁疗、电疗”3类,多集中应用在康复和治疗方面,而用于诊断的设备极为匮乏,公认有效的中医诊断设备非常稀少[23-24],如何利用人工智能技术研发出具有高效临床使用价值的中医诊断辅助诊疗仪器是目前需要解决的重要问题。
医疗大数据和人工智能的蓬勃发展为中医诊断的客观化和标准化提供了技术保障,人工智能在中医诊断中的应用既迎合潮流也具有现实意义。中医诊疗技术不可能全部依靠人工智能完成,将人工智能与中医诊断有机结合,可以收集并分析大量的中医诊断信息,实现更加便捷、准确的在线诊疗,缓解人工诊疗压力,同时为民众享受高质量的中医医疗卫生服务提供可能。尽管人工智能在中医诊断的应用方面取得了一定的成绩,但目前也存在中医大数据共享不充分、医疗数据质量不高,缺乏统一的中医大数据标准,人工智能诊断的准确程度报道较少等问题。疾病和综合征之间呈现出非一对一映射的复杂关系,加大了人工智能辅助诊疗的难度。迄今为止,基于人工智能的中医辅助诊断模型的报道屈指可数,而且仅限于单一疾病类型的应用。人工诊疗仪器的开发应重视对功能状态的把握并突出中医优势,加快经验化到客观化的转变,进一步培养多学科交叉人才,加快产研医结合并完善人机互通、数据共享模式发展是促进人工智能应用于中医诊断的有效手段之一,将为中医发展并走向世界提供技术支持。
利益冲突声明:无。
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