王 利，何建成

·述 評(píng)·

大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中應(yīng)用的可行性及展望

王 利，何建成

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)生物醫(yī)學(xué)研究產(chǎn)生了重大影響。中醫(yī)診斷是中醫(yī)理論和臨床研究的核心與關(guān)鍵。作者從大數(shù)據(jù)與中醫(yī)診斷、大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中應(yīng)用的可行性(中醫(yī)四診客觀化、中醫(yī)證候標(biāo)準(zhǔn)、證候類型與實(shí)驗(yàn)指標(biāo)關(guān)系和指導(dǎo)臨床治療)等方面進(jìn)行概述，認(rèn)為中醫(yī)診斷中計(jì)量診斷及多元統(tǒng)計(jì)方法量化的各項(xiàng)指標(biāo)是構(gòu)成大數(shù)據(jù)的基本元素，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是中醫(yī)診斷客觀化和證候標(biāo)準(zhǔn)化的推動(dòng)力。

大數(shù)據(jù)；中醫(yī)診斷；可行性；展望

大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，稱之“巨量資料”，其基本特征為數(shù)據(jù)規(guī)模大、種類繁多、價(jià)值密度低、處理速度快[1]。大數(shù)據(jù)是“互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代”誕生的一個(gè)新型的技術(shù)資源，已被全球各領(lǐng)域熟知和應(yīng)用。傳統(tǒng)中醫(yī)的認(rèn)識(shí)體系較多從宏觀上觀察并進(jìn)行詮釋，如望聞問(wèn)切、整體觀念、辨證論治，目前諸多研究者結(jié)合現(xiàn)代科技的手段和方法進(jìn)行中醫(yī)客觀化和標(biāo)準(zhǔn)化的研究。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，合理、有效地運(yùn)用大數(shù)據(jù)來(lái)認(rèn)識(shí)中醫(yī)診斷的各個(gè)環(huán)節(jié)，是當(dāng)前研究的主要任務(wù)。作者分析大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中應(yīng)用的可行性，并進(jìn)行展望。

1 大數(shù)據(jù)與中醫(yī)診斷

1.1 大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用及條件 由于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及其可從巨量的數(shù)據(jù)集中挖掘出有價(jià)值的信息，因此受到了各個(gè)領(lǐng)域的廣泛重視。一方面，指導(dǎo)或者引領(lǐng)著大眾的日常生活，如消費(fèi)、服務(wù)行業(yè)以及投資等；另一方面，對(duì)生命科學(xué)的貢獻(xiàn)也是有目共睹，如基于生命科學(xué)中的基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、表觀遺傳組數(shù)據(jù)等探索其中蘊(yùn)含的規(guī)律，并建立多個(gè)大型國(guó)際數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，為進(jìn)一步發(fā)掘生命科學(xué)的奧秘奠定基礎(chǔ)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也給醫(yī)學(xué)的發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇[2]，它可以將傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)所提供的“碎片化”知識(shí)信息拼湊、聯(lián)系起來(lái)，由此我們才有可能更深入了解生命或是疾病展示給人類的、全面的、完整的真實(shí)圖景。

至于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的條件，首先是信息技術(shù)的應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，借助信息化、集成化技術(shù)，建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；其次要同時(shí)發(fā)展交叉學(xué)科，充分利用云計(jì)算、人工智能技術(shù)等來(lái)更好地實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。而針對(duì)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)化和集成、融合技術(shù)、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)表述搜索與存儲(chǔ)訪問(wèn)技術(shù)，組成大數(shù)據(jù)中心和知識(shí)庫(kù)構(gòu)建及服務(wù)技術(shù)等[3]。

1.2 中醫(yī)診斷的發(fā)展現(xiàn)狀 中醫(yī)診斷是中醫(yī)認(rèn)識(shí)和治療疾病的橋梁與依據(jù)，中醫(yī)診斷的客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化研究，也是發(fā)展中醫(yī)、使中醫(yī)走向世界的關(guān)鍵內(nèi)容。眾所周知，傳統(tǒng)中醫(yī)診斷不論是通過(guò)四診(望聞問(wèn)切)收集的癥狀或者體征，還是通過(guò)整體觀念、辨證分析得出的證候特征、證型的診斷等方面信息，主觀性較強(qiáng)，可重復(fù)性較差。

隨著計(jì)量診斷、計(jì)算機(jī)診斷技術(shù)的發(fā)展，以及交叉學(xué)科的充分應(yīng)用，中醫(yī)診斷在四診客觀化、證候標(biāo)準(zhǔn)化方面取得了不小的進(jìn)展。如中醫(yī)舌診、脈診、問(wèn)診等方面均進(jìn)行了計(jì)量診斷方面的研究與臨床應(yīng)用[4-5]。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，無(wú)疑是中醫(yī)診斷客觀化和證候標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展的春天。

2 大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中應(yīng)用的可行性

2.1 中醫(yī)四診客觀化 中醫(yī)四診客觀化研究就是對(duì)四診要素的定性和定量化研究，用客觀指標(biāo)量化中醫(yī)四診內(nèi)容，以使得出的診斷盡可能擺脫主觀因素的干擾而貼近疾病的本質(zhì)[6]。隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展和應(yīng)用，以及生物醫(yī)學(xué)、色度學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等在中醫(yī)領(lǐng)域中的應(yīng)用，使中醫(yī)診斷客觀化成為可能，而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將是其發(fā)展進(jìn)步的強(qiáng)大推動(dòng)力。

我們課題組[7]通過(guò)調(diào)研收集了臨床各科包括內(nèi)、外、婦、兒常見(jiàn)病的常見(jiàn)癥狀，同時(shí)結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)及醫(yī)案，參考臨床專家意見(jiàn)，總結(jié)出常見(jiàn)癥狀460個(gè)，并分為主要癥狀、次要癥狀，且每個(gè)癥狀又分有、無(wú)2級(jí)。采取人機(jī)問(wèn)答的形式，由測(cè)試人員與患者共同進(jìn)行臨床檢測(cè)，對(duì)1 767例臨床患者進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)與專家判讀對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)的符合率達(dá)90%，具有良好的穩(wěn)定性[8]，成功建立了數(shù)字化中醫(yī)問(wèn)診診斷系統(tǒng)。王祉等[9]運(yùn)用上海中醫(yī)藥大學(xué)自主研發(fā)的中醫(yī)舌、面、脈診數(shù)字化檢測(cè)儀及Z-box脈診儀檢測(cè)符合納入標(biāo)準(zhǔn)的36例冠心病患者，通過(guò)軟件分析獲取舌、面、脈診圖像參數(shù)，包括RGB色彩空間的R(red，紅色)、G(green，綠色)、B(blue，藍(lán)色)值，以及HSV顏色空間的H(hue，色調(diào))、S(saturation，飽和度)、V(value，明度)值。經(jīng)過(guò)中藥治療后的舌診圖像參數(shù)R、G、B、H、V值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明治療有效，患者的舌色由深轉(zhuǎn)淺，由暗轉(zhuǎn)明。脈診參數(shù)、主波上1/3高度處的寬度值與脈動(dòng)周期的比值呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，表示患者的血管壁彈性得到了改善。

中醫(yī)四診采集技術(shù)和方法的開(kāi)發(fā)以及深入研究，為運(yùn)用大數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)的處理和分析，反過(guò)來(lái)更好地指導(dǎo)四診技術(shù)的研發(fā)，進(jìn)而促進(jìn)中醫(yī)四診的客觀化發(fā)展，這是反復(fù)驗(yàn)證和學(xué)習(xí)的過(guò)程。

2.2 中醫(yī)證候標(biāo)準(zhǔn) 運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)建立疾病基本證型的辨證標(biāo)準(zhǔn)有很大幫助，每個(gè)證候所對(duì)應(yīng)的數(shù)值可構(gòu)成大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而打開(kāi)了中醫(yī)證候與大數(shù)據(jù)結(jié)合的窗口。探索數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系，是大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)；對(duì)中醫(yī)證候標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題進(jìn)行定量分析等，是大數(shù)據(jù)與中醫(yī)學(xué)及計(jì)算科學(xué)相結(jié)合的新的應(yīng)用。其減少了偏倚，提高了證候標(biāo)準(zhǔn)研究結(jié)果的客觀性和科學(xué)性。

我們課題組[10]制作了充血性心力衰竭(congestive heart failure，CHF)中醫(yī)證候量表，該證候量表包括9個(gè)維度、28個(gè)癥狀變量，收集多中心CHF住院患者450例用于量表的信度(克朗巴赫 α系數(shù)、Kappa值)、效度評(píng)價(jià)(各條目與維度之間的相關(guān)系數(shù)、因子分析)，結(jié)果顯示該量表很大程度地包含了CHF常見(jiàn)證候的相關(guān)臨床癥狀信息，達(dá)到臨床測(cè)量的要求，可以應(yīng)用到CHF患者中醫(yī)證候的臨床判定或者評(píng)價(jià)中。同時(shí)，我們課題組[11]應(yīng)用該量表探討CHF氣虛血瘀證的中醫(yī)診斷標(biāo)準(zhǔn)，多中心采集臨床病歷750份，綜合篩選出該證候相關(guān)的條目與主、次癥；應(yīng)用條件概率換算方法為相關(guān)條目賦值；結(jié)合受試者工作特征曲線確定本病證的臨床診斷界值，應(yīng)用四分位數(shù)間距法確定證候輕中重程度；運(yùn)用均值描述腦鈉肽參考范圍，完善其臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)。

李毅等[12]為了探究乙型肝炎后肝硬化常見(jiàn)證候特異性的癥狀指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析來(lái)綜合整理乙型肝炎后肝硬化各證的癥狀；而運(yùn)用多元Logistic回歸模型判別分析，篩選出乙型肝炎后肝硬化證候的主、次癥狀:初步得出乙型肝炎后肝硬化5種基本證型的辨證標(biāo)準(zhǔn)。

2.3 證候類型與實(shí)驗(yàn)指標(biāo)關(guān)系 應(yīng)用現(xiàn)代先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)方法與儀器，有研究者探索了中醫(yī)證候類型與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的關(guān)系，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，探討相互之間的關(guān)系，進(jìn)一步探究證候的實(shí)質(zhì)和生物學(xué)基礎(chǔ)。

陳昌華等[13]臨床收集27例肝血虛證患者，對(duì)每個(gè)患者的15項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行抽血檢測(cè)，運(yùn)用多因素聚類分析方法，對(duì)典型的指標(biāo)進(jìn)行篩選，認(rèn)為血漿去甲腎上腺素、三碘甲狀腺原氨酸下降以及血栓烷B2、細(xì)胞內(nèi)環(huán)磷酸鳥苷、醛固酮升高可考慮為臨床肝血虛證的診斷參考指標(biāo)。張盛杰等[14]為建立慢性乙型肝炎(chronic hepatitis B，CHB)中醫(yī)辨證規(guī)范，采用多中心、大樣本的流行病學(xué)調(diào)查方法，系統(tǒng)規(guī)范化采集CHB患者實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)、生存質(zhì)量量表等信息，并進(jìn)行 Kappa檢驗(yàn)，建立 SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)果顯示CHB各證型與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)及生存質(zhì)量積分之間存在一定的相關(guān)性。

迄今為止，探討中醫(yī)證候類型與實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)關(guān)系的研究甚多，但突破性研究成果較少。如何綜合、合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，應(yīng)是今后研究者思考的一個(gè)問(wèn)題。2.4 指導(dǎo)臨床治療 通過(guò)多元分析的方法，更加客觀揭示臨床辨證論治的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，而結(jié)合應(yīng)用大數(shù)據(jù)能讓獲得的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和客觀。其為臨床治療提供了有價(jià)值的證據(jù)。

我們課題組[11]根據(jù)CHF中醫(yī)證候量表、條目賦值表以及百分制換算，確定了氣虛血瘀證的臨床診斷界值為52分，其中52～58分為輕證、59～70分為中等程度證候、71～100分為重證，腦鈉肽參考值為209.33～316.57 pg/mL。臨床研究證明該診斷標(biāo)準(zhǔn)靈敏度、特異度、準(zhǔn)確度均較高，具有較好的臨床適用性。

3 展望

計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，給大數(shù)據(jù)應(yīng)用于生命領(lǐng)域研究提供了機(jī)會(huì)。由于信息技術(shù)的應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，生物醫(yī)學(xué)研究所能面對(duì)的數(shù)據(jù)量極度增加，這給大數(shù)據(jù)的充分應(yīng)用提供了平臺(tái)。當(dāng)然也為醫(yī)學(xué)信息化和醫(yī)學(xué)研究提出了新的要求[15]?；谟?jì)量診斷和多元統(tǒng)計(jì)方法等在中醫(yī)診斷發(fā)展的速度和潛力，使得大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中應(yīng)用的可行性大大提高，尤其體現(xiàn)在中醫(yī)四診客觀化、中醫(yī)證候標(biāo)準(zhǔn)、證型與實(shí)驗(yàn)指標(biāo)關(guān)系以及指導(dǎo)臨床治療等幾個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)與多元統(tǒng)計(jì)方法的結(jié)合能更好地服務(wù)于中醫(yī)診斷學(xué)，是實(shí)現(xiàn)中醫(yī)診斷客觀化、證候標(biāo)準(zhǔn)化的一種必然趨勢(shì)，是中醫(yī)走向世界、被世界認(rèn)識(shí)和理解的途徑，也是中醫(yī)發(fā)展和創(chuàng)新的需求。但是大數(shù)據(jù)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用仍存在很多問(wèn)題，如臨床數(shù)據(jù)共享和標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一以及要具體到中醫(yī)術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)化、診療對(duì)應(yīng)體系等一系列的數(shù)據(jù)化處理。一方面要加強(qiáng)中醫(yī)診斷相關(guān)大數(shù)據(jù)的整合與共享，包括把問(wèn)診、處方以及治療信息電子化錄入，建立大數(shù)據(jù)的共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)社區(qū)、醫(yī)院、區(qū)域的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)；另一方面要加強(qiáng)信息技術(shù)與中醫(yī)基礎(chǔ)研究的融合，實(shí)現(xiàn)科研基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、臨床診療數(shù)據(jù)的完美連接。有一點(diǎn)需要強(qiáng)調(diào)和說(shuō)明，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)發(fā)展中醫(yī)診斷的過(guò)程中，應(yīng)以中醫(yī)理論為指導(dǎo)，否則便失去了應(yīng)用大數(shù)據(jù)的真正意義。

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The feasibility and prospect of the big data app lication in TCM diagnosis

WANG Li，HE Jiancheng
(Department of Diagnostics of Chinese Medicine，Shanghai University of Traditional Chinese Medicine，Shanghai201203，China)

The arrival of the era of big data has a significant impact on biomedical research. Traditional Chinesemedicine(TCM)diagnosis is the core and key of TCM theory and clinical research.The auther summarizes the big data and TCM diagnosis，feasibility of the application of big date in TCM diagnosis(the objective study of TCM four diagnostic methods，to investigate the syndrome criteria，the relationship between the syndrome type and the experimental index，and clinical treatment of TCM).It is believed that the quantitative diagnosis of TCM syndromes and the quantification ofmultivariate statisticalmethods are the basic elements for the formation of large data.The application of big data is the driving force of objectification and standardization of TCM diagnosis.

Big data；Traditional Chinese Medicine diagnosis；Feasibility；Prospect

R241

A

2095-3097(2017)02-0065-03

10.3969/j.issn.2095-3097.2017.02.001

2017-02-28 本文編輯:徐海琴)

“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAI25B05)；上海市衛(wèi)生系統(tǒng)優(yōu)秀學(xué)科帶頭人培養(yǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(XBR2011070)

201203上海，上海中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)診斷學(xué)教研室(王利，何建成)

何建成，E-mail:hejc8163＠163.com