安志飛 蔣杰聘 何鑫 張圣崇 吳哲輝

摘要：常規(guī)的中醫(yī)診斷是通過醫(yī)師個人常年行醫(yī)的經(jīng)驗，通過醫(yī)師的望聞問切來診斷，但即使是經(jīng)驗豐富的老中醫(yī)也存在誤診的風險。[1]基于模糊推理的中醫(yī)診斷系統(tǒng)將充滿模糊性的中醫(yī)診斷過程進行規(guī)范化和客觀化，應(yīng)用模糊化處理技術(shù)將癥狀進行量化處理;結(jié)合人工智能技術(shù)，應(yīng)用于中醫(yī)診斷，建立規(guī)則庫，為中醫(yī)醫(yī)師的診斷提供支持。

關(guān)鍵詞：中醫(yī)診斷;望聞問切;模糊化處理

中醫(yī)的四大診斷方法是“望聞問切”，確診過程中對病人的病情描述是模糊的。中醫(yī)具有哲學性，而現(xiàn)代醫(yī)學趨向于對象的確定描述，西醫(yī)借助化驗和專業(yè)的設(shè)備讓其診斷的準確性大大提高，西醫(yī)的強勢發(fā)展讓我國的傳統(tǒng)醫(yī)學處于尷尬的位置。[2]中國傳統(tǒng)中醫(yī)長期以來依賴于醫(yī)師的個人經(jīng)驗，缺乏相應(yīng)的規(guī)則參考，也沒有與最新的科技結(jié)合，阻礙了中醫(yī)發(fā)展。借助于龐大的數(shù)據(jù)庫和模糊數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將擁有豐富經(jīng)驗的醫(yī)師和成功醫(yī)治案例整合為一個龐大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫，實時更新并不斷完善，將中國傳統(tǒng)醫(yī)學與現(xiàn)代先進科學技術(shù)有機結(jié)合。一人工智能與中醫(yī)診斷[3～6]

數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。在龐大的數(shù)據(jù)庫中挖掘到有用信息。

我們知道中醫(yī)臨床診斷過程中可能會遇到這樣一個情形：兩個患者同時患上一種疾病，該疾病在臨床表現(xiàn)上卻有兩種不同的情況，這兩名患者身體體質(zhì)的不同導(dǎo)致患病表現(xiàn)不一樣。不同的臨床表現(xiàn)混淆醫(yī)師正確的判斷，可能導(dǎo)致用藥的錯誤，如果這個時候有一種機器或者某種參考書給醫(yī)師提供正確的意見就好了。智能電腦和機器學習的出現(xiàn)讓這一假想有了實現(xiàn)的可能。電腦擁有記錄龐大數(shù)據(jù)的能力，但是卻沒有判斷的能力，它不知道是對還是錯，如果給予電腦判斷的能力就好了，那它就可以對具體的案例進行分析了，但電腦只能通過人類的指令做出對應(yīng)的舉動，如果能夠建立某種規(guī)則庫，讓電腦去執(zhí)行就方便多了。人工智能的誕生解決了這一難題，通過讓電腦不斷學習，最終達到電腦自身擁有判斷對錯的能力，讓其成為醫(yī)師的得力助手。

二、模糊推理系統(tǒng)

模糊推理是以模糊集合論為基礎(chǔ)描述工具，從不精確的前提集合中得出可能的不精確結(jié)論的推理過程。模糊推理的工作過程主要由模糊化、模糊規(guī)則庫、模糊推理方法、去模糊化四部分組成。其工作機理為：首先對輸入的精確量通過模糊化模塊進行模糊化處理，轉(zhuǎn)換成給定論域上的模糊集合;然后激活模糊規(guī)則庫中對應(yīng)的模糊規(guī)則，選用適當?shù)哪：评矸椒?，由已知模糊事實來獲得推理結(jié)果，最后對模糊結(jié)果進行去模糊化處理，來得到最終的精確輸出量。

模糊數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)指能處理模糊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。現(xiàn)代醫(yī)學設(shè)備通常會精準的測量人體的身體情況，電腦處理系統(tǒng)只會處理二值邏輯和精確數(shù)據(jù)，如何將現(xiàn)代設(shè)備與傳統(tǒng)中醫(yī)結(jié)合是現(xiàn)代中醫(yī)發(fā)展所不得不面臨的問題。通過建立數(shù)據(jù)倉庫將傳統(tǒng)中醫(yī)診斷過程中大量不確定信息收集，應(yīng)用模糊化處理技術(shù)將癥狀進行量化處理，為醫(yī)生的正確判斷提供決策支持。

三、應(yīng)用場景

（一）模糊化[7]

病人癥狀數(shù)據(jù)進入模糊推理系統(tǒng)時，一般要將其模糊化成給定論域上的模糊集合。首先，精確值除模糊集合的隸屬度最大。其次，模糊化結(jié)果具有一定干擾性。

（二）模糊規(guī)則庫

由模糊推理系統(tǒng)中的全部模糊規(guī)則組成，是模糊推理系統(tǒng)的核心部分?；卺t(yī)療過程中復(fù)雜性，建立多維模糊規(guī)則。多維論域的模糊集合。

（三）去模糊化

得到一個最能代表集合的精確值。一般其數(shù)據(jù)應(yīng)具有，有效性，簡便性，魯棒性。

（四）數(shù)據(jù)庫的建立

基于治療案例，建立數(shù)據(jù)庫。治療成功案例是建立數(shù)據(jù)庫的根本，通過記錄不同醫(yī)師不同病人成功治療案例，反復(fù)推理和歸納總結(jié)，人們可以得到治療成功的方案，優(yōu)秀的醫(yī)生不斷積累成功的案例，最終擁有寶貴的經(jīng)驗，我們通過記錄大量的成功案例數(shù)據(jù)，就相當于擁有一個不斷進步和學習的醫(yī)生。對成功案例的分析，對不同病人的病情分析，對比不同的臨床表現(xiàn)，就可以得到一個精準的結(jié)果。

（五）得出結(jié)論

模糊推理系統(tǒng)是建立在龐大的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的，這些寶貴的數(shù)據(jù)將支持我們的模糊推理系統(tǒng)擁有足夠的正確性。比如說：鼻塞、流涕、噴嚏、頭痛、惡寒、發(fā)熱、全身不適、脈浮等，這些感冒的臨床癥狀，由于病人體質(zhì)的不同，可能只是出現(xiàn)上述癥狀的一些。同時感冒還可以分為病毒性感冒，細菌性感冒，傷風性感冒。這些的存在都是診斷過程的不確定因素，經(jīng)驗豐富的醫(yī)生（根據(jù)規(guī)則）當然可以很快的找出病因。

四、總結(jié)

中醫(yī)診斷過程中會出現(xiàn)很多不確定因素，而這些信息需要具有一定知識和經(jīng)驗的醫(yī)生才能夠處理，但人也會有出錯的時候?；谀：幚砑夹g(shù)，將充滿模糊性的中醫(yī)診斷過程進行規(guī)范化和客觀化。模糊化處理技術(shù)和規(guī)則庫的建立，為我國中醫(yī)的發(fā)展帶來了新動力。接下來我們想進一步通過實驗證明本文所設(shè)計的中醫(yī)診斷系統(tǒng)在允許誤差下保持正確性。

參考文獻：

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[3]張孟之，高潔，李文，秦忠，羅振亮，陳云志.人工智能時代下的中醫(yī)四診客觀化研究初探[J].貴陽中醫(yī)學院學報，2019（1）.

[4]吳立旗，童文新，徐鳳芹.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)藥現(xiàn)代化研究中的應(yīng)用[C].2011中國醫(yī)師協(xié)會中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)師大會，2011年11月25日.

[5]李建生，胡金亮，岳彩青.自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)用于癥候診斷的研究[J].計算機仿真，2006（3）.

[6]https：//wenku.baidu.com/view/a1387e22640e52ea551810a6f524ccbff121cae4.html[EB/OL].

[7]袁文婕，陸建峰.基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)診療經(jīng)驗方法研究[D].南京：南京理工大學，2006.

項目基金：嘉興學院國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助（201810354014）。

作者簡介：安志飛，男，嘉興學院商學院信息管理系16級。