王 謙 吳宏妍 彭文文 翟麗萍 莊延雙 谷 鑫 周袁媛

（1.南京中醫(yī)藥大學(xué)翰林學(xué)院醫(yī)學(xué)院，江蘇 泰州，225300；2.泰州市中醫(yī)院內(nèi)分泌科，江蘇 泰州，225300；3.南京中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)院 中西醫(yī)結(jié)合學(xué)院，江蘇 南京，210000）

人工智能技術(shù)在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括智能辨證系統(tǒng)和智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀、面診儀等兩大類。人工智能技術(shù)誕生于上世紀50年代，在中醫(yī)領(lǐng)域得到了較早應(yīng)用[1]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展與研究，人工智能技術(shù)雖然已經(jīng)取得了一定成果，但是人工智能目前在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的研究仍然存在較大的發(fā)展瓶頸，這些瓶頸嚴重制約著中醫(yī)診斷現(xiàn)代化研究的發(fā)展。

筆者認為造成這些發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵在于，研究者們只是單一地追求技術(shù)層面的研究，研究思路忽略了中醫(yī)學(xué)本身的思維方式，忽略了中醫(yī)哲學(xué)方法論對于智能化中醫(yī)診斷研究的重要指導(dǎo)意義。中國哲學(xué)為中醫(yī)學(xué)理論和概念背后的邏輯關(guān)系作出了指引，通過哲學(xué)的思辨關(guān)系，指導(dǎo)著辨證論治的思維與方法[2]。中國古代哲學(xué)思想原創(chuàng)于中華民族，先秦諸子、百家爭鳴，中國古代哲學(xué)思想不斷發(fā)展歷練的過程也是其不斷促進中醫(yī)學(xué)孕育、形成和發(fā)展的歷程，對中醫(yī)理論體系的構(gòu)建、中醫(yī)學(xué)方法論的形成具有舉足輕重的意義[3]。中醫(yī)學(xué)既屬于科學(xué)的范疇，同時又是在哲學(xué)思想指導(dǎo)下建立了自身的理論體系，中醫(yī)理論中蘊含著豐富的哲學(xué)智慧，尤其是中醫(yī)的方法論極為重要。中醫(yī)方法論是在紛雜的事物和現(xiàn)象中尋找共性，把復(fù)雜的事物凝練并高度抽象為某種模型，將復(fù)雜的問題簡單化從而解決實際問題，如藏象模型、六經(jīng)模型、衛(wèi)氣營血模型、三焦模型等，都體現(xiàn)了這種方法論。這些方法論在中醫(yī)實際診療疾病時都發(fā)揮著重要的作用，在進行望聞問切的四診過程中無不體現(xiàn)著中醫(yī)的這種方法論?！兜赖陆?jīng)》曰：“有道無術(shù)，術(shù)尚可求，有術(shù)無道，止于術(shù)。”智能技術(shù)在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的研究不能僅僅停留在“術(shù)”的層面，要在中醫(yī)哲學(xué)方法論的指導(dǎo)下進行研究，才有可能實現(xiàn)真正的技術(shù)突破。本文從人工智能應(yīng)用中醫(yī)診斷的發(fā)展瓶頸、問題分析、解決方法等幾個方面來論述如何運用中醫(yī)方法論來指導(dǎo)人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展?，F(xiàn)闡述如下。

1 人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展瓶頸

1.1 智能辨證系統(tǒng)實用性不強，臨床難以應(yīng)用

從上世紀70年代至今，大批的中醫(yī)智能診斷研究雖取得了一定的成果。如北京中醫(yī)醫(yī)院的關(guān)幼波與電子計算機室的科研人員，根據(jù)自己的辨證施治經(jīng)驗，研發(fā)出肝病診療程序，在國內(nèi)率先把中醫(yī)學(xué)與電子計算機技術(shù)結(jié)合起來，開創(chuàng)了我國第一個醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)[4]。丁亮等的976例基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原發(fā)性肝癌模型，成功將原發(fā)性肝癌證型進行分類，其診斷的成功率達到82.8%[5]。蘇翀等基于決策樹算法的230例慢性阻塞性肺病模型也初步建立，對慢性阻塞性肺病的辨證準確率超過90%[6]。張啟明應(yīng)用Logistic回歸分析分別對心病、肺病等進行了建模，實現(xiàn)了上述疾病的辨證分型[7-8]。

總體來說，智能辨證系統(tǒng)取得了一定的成果，但目前在發(fā)展過程中仍然存在著問題，主要表現(xiàn)在如下方面。①病種單一：目前臨床能實際運用的中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)仍然只是應(yīng)對單獨的疾病，或者某一類專科疾病，中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)的運用呈現(xiàn)出病種單一，研究團隊單打獨斗的局面，臨床至今難以出現(xiàn)一款綜合的、具有普適性的適合大多數(shù)疾病的中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)。②診斷結(jié)果可信度不高：目前已面世的很多智能系統(tǒng)往往存在著四診數(shù)據(jù)量小、系統(tǒng)分析推理方法不統(tǒng)一等問題，導(dǎo)致智能診斷結(jié)果解釋性一般，不同的診斷軟件，其診斷結(jié)果不統(tǒng)一，因此診斷結(jié)果令臨床醫(yī)者和患者存疑，其可靠性和臨床信任度有待進一步提高?？傊?，在臨床實際運用智能辨證軟件時，一是系統(tǒng)針對病種單一，中醫(yī)師選擇局限性較大，只能小范圍使用；二是這些智能辨證系統(tǒng)軟件不被信任，造成智能辨證系統(tǒng)臨床實際的使用率仍然較低，臨床實用性價值不高。

1.2 智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等主要智能診斷方法關(guān)鍵技術(shù)難以突破

智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等主要智能診斷方法歷經(jīng)幾十年的研究，取得了較多的成果，但脈診儀、舌診儀的研究在一些關(guān)鍵技術(shù)上仍然很難突破。如脈象儀的研究總體尚處于實驗探索階段，需進一步深入研究[9]。目前依然存在著很多問題，如運用單一技術(shù)采集的脈象信息獲得的脈搏信息比較簡單，沒有太多分析價值。而多種技術(shù)協(xié)同采集的結(jié)果，往往是不同的技術(shù)采集的脈搏信息之間差異性大，得不出一致的結(jié)論，缺乏統(tǒng)一性。舌診儀技術(shù)相對于脈診儀簡單，發(fā)展的較迅速，在市面上也出現(xiàn)了很多的舌診儀軟件和型號，但是這些舌診儀的診斷標準不一，診斷技術(shù)不同，診斷結(jié)果無法統(tǒng)一，難以形成規(guī)律性。同時，舌診、脈診還共同存在著一個最主要的問題，也是最核心的問題，舌象、脈象的中醫(yī)診斷尚未形成一個公認和統(tǒng)一的標準。不同的舌象、脈象代表的臨床意義至今無法統(tǒng)一，這給智能舌診、脈診技術(shù)制定技術(shù)參數(shù)帶來了巨大的困難，只有技術(shù)參數(shù)確定了才能利用現(xiàn)代技術(shù)實現(xiàn)對上述指標的規(guī)模化、標準化采集。種種原因造成了脈診儀、舌診儀技術(shù)發(fā)展目前仍然處于十分緩慢且短時間內(nèi)難以突破技術(shù)難關(guān)的狀態(tài)，至今沒有規(guī)律性的可供臨床參考的脈診、舌診數(shù)據(jù)。因此，總體上，智能診療技術(shù)雖經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，但仍然處于無法真正投入使用的局面。

2 人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展瓶頸分析

上文已述，無論是智能中醫(yī)辨證系統(tǒng)，還是脈診儀、舌診儀等智能診療技術(shù)，它們的研究都離不開大量的標準數(shù)據(jù)的收集作為支撐，從理論上講，這種標準數(shù)據(jù)量越大，構(gòu)建的辨證模型準確性越高。建立一個具有大數(shù)據(jù)并具有安全性的資源共享平臺，能夠顯著提高相關(guān)研究成果的準確性以及在臨床使用的可行性[10]。但是這種標準數(shù)據(jù)的收集存在著收集難度大且難以克服的現(xiàn)實問題，這是制約人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵問題所在。

2.1 傳統(tǒng)四診信息采集方式局限性

中醫(yī)四診的數(shù)據(jù)主要來源于專家本人經(jīng)驗和他人病案收集（包括中醫(yī)古籍醫(yī)案及當代臨床病案），這兩種也都各自存在著局限性。 ①專家經(jīng)驗由于是專家第一手資料，一般來說相對真實。同時，專家經(jīng)驗已經(jīng)得到臨床驗證，辨證過程和邏輯推理都比較準確可靠，因此基于專家經(jīng)驗的智能辨證系統(tǒng)準確率比較高。但存在的問題是專家的經(jīng)驗往往局限于某種疾病或?qū)？萍膊?，受于專家人力精力限制以及專家團隊的大小等因素，能收集的專家病案數(shù)量也有限。同時由于專家專業(yè)不同、資料隱私性等因素，不同研究團隊之間也很難共享資料和形成有效的合作。因此，基于專家經(jīng)驗的智能辨證系統(tǒng)往往只能應(yīng)對一種或者幾種?？萍膊。@種系統(tǒng)雖然準確率較高，受用面卻十分狹窄。②在中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫的建設(shè)過程中,數(shù)據(jù)的完備性是必須要考慮的問題,這是保證醫(yī)案數(shù)據(jù)庫客觀性的基礎(chǔ)[11]。除了專家經(jīng)驗之外，其他的數(shù)據(jù)只能依托古籍醫(yī)案或者當今臨床病案的收集，但這兩種方法同樣存在著較大的問題。古籍醫(yī)案年代久遠，病案可能存在著記錄錯誤或者篡改，病案的真實性、可靠性往往無法考證。同時，古代醫(yī)案記載四診信息不全，不同醫(yī)家對四診重視程度不同，因此很多古代醫(yī)案往往只有四診中的一部分信息，甚至有些醫(yī)案只有只言片語，或者很多病案中的四診信息不確定，不統(tǒng)一，甚至互相矛盾。當今臨床病案在收集上同樣面臨著四診信息準確性很難考證的問題。因此，限于信息采集者中醫(yī)理論功底與臨床四診水平等不同，在信息采集時，對四診數(shù)據(jù)的“修飾”處理能力不足，得到的四診數(shù)據(jù)往往存在著較多的失真現(xiàn)象，而這種失真現(xiàn)象一旦出現(xiàn)，收集數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵步驟便會出現(xiàn)偏差。規(guī)范化、數(shù)字化、客觀化地進行臨床診斷信息采集是實現(xiàn)多診合參客觀化的前提與重要基礎(chǔ)[12]。所以，目前智能中醫(yī)辨證系統(tǒng)比較依賴大量的臨床四診數(shù)據(jù)來建立系統(tǒng)辨證推理模型，而這關(guān)鍵的收集臨床四診數(shù)據(jù)一步卻又面臨著很大的困難。四診數(shù)據(jù)難以收集，數(shù)據(jù)真實性存疑，篩選病案、去偽存真的中醫(yī)人才缺乏都有可能成為限制智能辨證系統(tǒng)往前發(fā)展的現(xiàn)實問題，而這些問題短時間內(nèi)也沒有切實可行的解決辦法。

2.2 智能信息采集方式在獲取數(shù)據(jù)上的局限性

主要智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等獲得有效的標準數(shù)據(jù)主要是來源于研究團隊的現(xiàn)場采集，而現(xiàn)場采集有效的診療信息無論是脈診儀還是舌診儀都面臨著巨大的困難，主要的困難還是在技術(shù)層面上難以深入開展。脈診儀、舌診儀的研究，雖然經(jīng)歷了幾十年的研究，但依然難以形成技術(shù)上大的突破和進展。筆者認為主要在于中醫(yī)脈診、舌診理論的復(fù)雜性，如上文所述，舌象、脈象的中醫(yī)診斷由于其復(fù)雜性，很難形成一個公認或統(tǒng)一的標準。這給智能舌診、脈診技術(shù)制定技術(shù)參數(shù)帶來了巨大的困難。比如脈診常見的脈象雖然主要有28種，但是實際上臨床遠遠不止，28種脈中很多只是比較基礎(chǔ)的單一脈象，臨床觀察脈象往往是從多個角度，實際的脈象往往是多種脈象混雜在一起的復(fù)合脈象。同樣一個弦脈，按照力量大小來說，可以是弦而有力，也可以是弦而無力，即使有力或者無力之間仍然有差別，脈搏的力量受到年齡、性別、體質(zhì)等多方面因素影響，相同的力量對不同的人意義則不同。再者，按照跳動的流利度來說，弦脈可以是弦中帶滑，也可能是弦中帶澀，甚至是弦中帶滑和澀同時出現(xiàn)。而且脈診還不止力量、流利度這些觀察點，還有脈率、脈位、脈寬、脈長、節(jié)律等，按照排列組合原理來分類，脈象會非常的復(fù)雜多樣。而且中醫(yī)脈診分為三部九侯，寸、關(guān)、尺三部每一部都可有不同的脈象，而且每一部的浮、中、沉也會不同。按照這樣計算，則在研究脈診儀的過程中，需要采集的脈象信號便極其復(fù)雜，這給臨床實際脈診數(shù)據(jù)采集帶來了極大的困難。舌診的研究同樣如此，現(xiàn)實中沒有完全一樣的舌形、舌色、舌苔等，比如同樣是紅舌，色差是有區(qū)別的，色度是不同的。病例越多，這些差別就會越復(fù)雜。因此無論脈診還是舌診，要采集完整的有可能遇到的數(shù)據(jù)非常困難。而這個采集數(shù)據(jù)的問題不解決，那么脈診、舌診的數(shù)據(jù)的不規(guī)律性和可信度的問題便一直存在。

3 解決問題的關(guān)鍵是改變思維方式

人的認識能力是隨著人類實踐活動逐步提高的,人類理性在我們與世界打交道的過程中表現(xiàn)為一種不斷的、無限的成長過程[13]。筆者認為，人工智能在中醫(yī)診斷的研究要想取得大的進展，就需要改變思維方式，而不是一味地追求“術(shù)”，要在“道”的指導(dǎo)下進行，否則只會求術(shù)而不得。在追求技術(shù)層面的進步時，不能忽略方法論的作用。沒有正確的方法論，沒有正確的思維方式，往往會走向研究的死胡同。馬克思主義哲學(xué)認為，世界是可知的，但誰也無法把世界認識清楚?，F(xiàn)象的發(fā)生都不是簡單的，也不是容易被認識的。任何事物和現(xiàn)象的研究，往往最終會復(fù)雜化。但是馬克思主義哲學(xué)的唯物論和辯證法同時認為，復(fù)雜和簡單是一對矛盾，他們之間有著辨證的關(guān)系。研究事物既要從簡單化到復(fù)雜化，又要從復(fù)雜的現(xiàn)象里抽離出來，找出事物的共性，把復(fù)雜的問題高度抽象，從宏觀層面看待問題。研究問題也不是一開始便復(fù)雜化，要由易到難，由淺入深，最后達到認識復(fù)雜性現(xiàn)象本質(zhì)的目的。而把復(fù)雜的問題高度抽象，變得簡單化，執(zhí)簡馭繁正是中醫(yī)最具特色的方法論。因此要想實現(xiàn)中醫(yī)診斷智能化的技術(shù)突破，是否可以嘗試改變研究思維方式，運用中醫(yī)方法論來解決這個問題。

3.1 智能辨證研究化繁為簡，以證統(tǒng)病

中醫(yī)方法論強調(diào)執(zhí)簡馭繁，疾病是復(fù)雜的，多變的，但證型是相對簡單的、固定的。朱文鋒教授提出“證素辨證學(xué)”，采用“根據(jù)證候、辨別證素、組成證名”的辨證原則，無論什么病，只要知道了證素，就可以得出相應(yīng)的證型。吳承玉教授的“藏象辨證學(xué)”也是對中醫(yī)辨證理論統(tǒng)一的重要嘗試。藏象辨證學(xué)以五臟系統(tǒng)為病位核心，將多種辨證方法納入到藏象辨證體系中，把所有的疾病統(tǒng)歸于五臟的辨證體系，把疾病劃分為五類，每類再具體分證型，只要出現(xiàn)必要的主癥，就可以辨出對應(yīng)的中醫(yī)證型，把復(fù)雜的臨床疾病體系變得相對簡單[14]。如過去研究的哮喘和肺炎的智能中醫(yī)辨證模型，兩者只能單獨使用，而兩套系統(tǒng)之間并不能兼容。但如果運用藏象辨證或者六經(jīng)辨證就可以統(tǒng)一兩者，哮喘和肺炎都可以歸到五臟的肺系統(tǒng)，當出現(xiàn)惡寒、無汗、發(fā)熱、喘咳等癥狀時，都可以辨證為藏象辨證理論的風(fēng)寒犯肺證或者六經(jīng)辨證太陽病的麻黃湯證。不論何種疾病，都可以在一種智能辨證系統(tǒng)里進行辨證，這樣才有希望出現(xiàn)一款適用性較高的智能中醫(yī)診斷系統(tǒng)，智能診斷系統(tǒng)在臨床才有可能大幅度擴大使用范圍。

3.2 智能信息采集由簡入手，逐步細化

前文已述，中醫(yī)脈診、舌診理論極其復(fù)雜，很難形成一個公認或統(tǒng)一的標準，智能舌診、脈診技術(shù)技術(shù)參數(shù)難以制定。我們是否可以轉(zhuǎn)換思路，一開始研究并不直接進入到細致微觀的局部研究，而是運用上述中醫(yī)的執(zhí)簡馭繁的思維，從復(fù)雜的事物現(xiàn)象中抓共性。如脈象臨床千差萬別，但是中醫(yī)主要觀察脈的“位、數(shù)、形、勢”，或者說脈位、脈力、流利度、脈率、脈寬、脈長、脈律等。舌象觀察舌的淡、白、紅、絳等幾種顏色，舌苔的顏色、質(zhì)地判斷病性即可。脈診儀、舌診儀的研究模仿中醫(yī)的思維特點，先從上述幾種宏觀的方面去研究。如脈診儀，先觀察脈位偏浮與偏沉的信號，有力與無力的信號，流利與不流利的信號，粗脈與細脈的信號，長脈與短脈的信號等，這種研究方式，或許可以使研究簡化，排除很多重復(fù)、干擾性的信號數(shù)據(jù)，最重要的是容易給信號數(shù)據(jù)定性，容易形成有規(guī)律性的、準確可靠的脈診數(shù)據(jù)，而不是一開始就陷入細節(jié)化、復(fù)雜化的泥潭，最終永遠無法給出一個肯定的結(jié)果。

4 總結(jié)

總之，人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展出現(xiàn)的瓶頸，筆者認為關(guān)鍵問題在于研究的思維方式上，要突破這些發(fā)展瓶頸，筆者認為可以通過改變研究思路，改變研究思維方式，在中醫(yī)方法論的指導(dǎo)下進行研究，或許這樣可以為智能診斷的研究提供新的出路。