大数据时代对中医药发展的思考

上海中医药大学(上海，201203)

“互联网+”时代的到来，“大数据”在各个领域的广泛应用，其重要性和前瞻性，也越来越得到大家的广泛认知和重视。大数据不仅引导人们从追求因果关系转向了寻求相关关系，而且还使数据分析具有了更为准确的预测性和前瞻性，使人们对事物的未来趋势具有了审视的预期。[1]2009年11 月17 日，第三届中国中医药发展大会上，以“继承创新，深化改革，科学发展”为主题，新时期中医药发展纲领性文件《国务院关于扶持和促进中医药事业发展的若干意见》为指导，中医药形成了围绕医疗、保健、科研、教育、产业、文化的“六位一体”发展新格局[2]。随着中医药现代化研究的发展，随之产生了种类繁多的医疗数据资源[3]。深入研究发掘这些医疗数据资源，对未来中医药事业的发展会产生巨大推动作用。下面将就大数据对中医药“六位一体”发展的影响进行论述。

中医药大数据的特性

大数据具有“5V”的特性。数据容量大(volume) 、数据增速快 (velocity) 、数据来源广 (variety)，这三点得到了学者的广泛认可。“信息价值大与冗余信息多 (value) ”也被众多专家学者认为是其第四个特征。IBM 公司认为大数据第五个特征是必须具有真实性 (veracity)[4]。

中医药大数据作为一种独特的医疗数据，除了具有上述特性外，还具有其自身的独特之处。有资料显示，中国中医科学院2012年4所医院全年的门诊量达到698万人次，仅广安门医院1天的门诊量就超过1万人次，每年还有6万多的住院患者。[5]在中医医院，患者不但要经过辨证论治的个体化诊疗，还要经过各种理化检测。由此产生的医疗数据体量庞大，种类繁多，而且具有实时的特性，利用数据采集系统对数据进行采集和存储，将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。通过分析处理以挖掘其深层次规律，可以产生难以估量的价值。中医药引进大数据，就是解决医疗健康事件，处理患者健康问题，在研究领域拥有重要价值。[6]

在中医治未病方面的应用

历代医家都十分注重“治未病”。《素问·四气调神大论》有云：“是故圣人不治已病治未病，不治已乱治未乱，此之谓也。夫病已成而后药之，乱已成而后治之，譬犹渴而穿井，斗而铸锥，不亦晚乎！”《难经·七十七难》曰：“所谓治未病者，见肝之病，则知肝当传之于脾，故先实脾气，无令得受肝之邪。”

中医的整体观念考虑人与环境之间的相互联系、相互协调与制约。“天人合一”、“形神合一”的健康观决定了中医病因学强调导致疾病发生的原因是多种多样的，如六淫、七情以及饮食、劳逸等[7]。通过对医疗大数据的分析，从整体上进行辨证调治，如情志调摄、饮食调节、经络穴位保健等，并结合基于中医体质的精准分型，通过对易感基因和健康状况的监测、评估及预测，控制可变的健康危险因素，宏观与微观相结合，进行全方位、多途径、多环节的“精准调理”，阻断健康向亚健康发展、亚健康向疾病发展，对于促进健康状态的维持、健康质量及生活质量的提高和疾病的精准防控有着重要的意义[8]。

在临床和科研方面的应用

1.在诊断疾病中的应用

对中医药大数据进行深入的挖掘分析，探寻其内在的联系，可以得到许多有用的信息，用于指导中医临床实践，提升临床诊断疾病的水平。从整体入手，动态地掌握人体的发病及治愈过程。利用大数据技术，共享数据系统中提供的临床病例数据，通过电子病例，对患者整体的健康状态进行分析得出结论，进而整体把握大众的疾病。在中医药临床实践的基础上，基于大数据建立的数据平台汇总丰富的临床数据，面向科研、临床一线医生对不同场景的数据进行分析，建成中医药临床资源数据库，由此展现中医药的特色优势。[9]胡金亮等[10- 11]利用临床医疗科研信息共享系统构建数据库，进行数据挖掘分析，获取慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)病-证-中药的频度关系，并根据不同证型临床用药特点，开展证症对应研究分析，为中医证候诊断标准提供了有效的证据。吴荣等[12]收集了115例名老中医的冠心病医案，运用贝叶斯网络提取常见症候要素，如血瘀、痰浊、气虚、阳虚等，贝叶斯网络以条件概率形式表示出各种症状在中医诊疗中的贡献度，将名老中医的辨证经验转化成定量表示，对中医经验的传承发展有十分重大的意义。

2.在治疗疾病中的应用

对文献古籍和临床资料进行挖掘分析，可以总结出中医治疗疾病的用药规律，从而有助于选方择药治疗疾病。通过对专科专病方药书籍中的药方分析，可发掘治疗该类疾病的规律[13]。如宋咏梅等[14]对历代治疗不寐方剂中的中药进行频次分析得知，酸枣仁是所有方剂中使用频率最高的药物，其他使用频率较高的还有人参、茯神、麦冬、半夏、远志、熟地黄、生地黄、柏子仁等。周德生[15]收集了明清时期记载 “津液亏损”的病案 573 例，采用 R 型系统聚类分析方法，确定了每个亚型的辨证用药规律。尚尔鑫等[16]利用关联规则的挖掘方法，从药典中药物的性味归经属性上挖掘中药配伍禁忌与常用药对之间的属性组合区别，证实了有配伍禁忌的组合中存在特定性味归经属性组合，与常用药对存在明显的差异。高铸烨等[17]利用复杂网络分析方法对冠心病的证候、治法与中药之间的关系进行探讨，发现冠心病临床诊疗中的理法方药互相对应，提出对于清热法与解毒法应用于冠心病的治疗可深入研究。

3.在诊疗规律研究中的应用

运用大数据技术，我们可以借助计算机分析患病的常见证候，总结出新时代下的疾病规律，还可以从宏观视野分析当下常见病、多发病的复杂病因，找出暗藏背后潜在的共同病因及关联性[18]。采用数据挖掘方法和复杂网络分析方法，从中医药大数据中发现疾病证、治、法的特定规律，也是推广中医药信息化、数字化和知识化研究的重要手段。李贵华等[19]选择全国 17 家三级医院中84，697 例冠心病住院患者进行数据分析，得出冠心病患者最常见的合并疾病为高血压病、糖尿病、脑梗死、血脂蛋白紊乱血症等，其中医证候以气阴两虚、气虚血瘀最为多见，血瘀是占比最高的证候要素，占79.97%。段力等[20]通过文献计量学分析指出，2型糖尿病周围神经病变(DPN)患者排名前六位的中医证型有气虚血瘀、气阴两虚、瘀血阻络、痰瘀阻络、阳虚血瘀和肝肾阴虚，其中前三占到总数的67.81%。文献中DPN患者共计出现14种证素，其中以血瘀、气虚、阴虚这三种病性证素和经络这一种病位证素最为常见，占总数的79.6%，与前述常见证型中相对应。常见的病性证素有血瘀、气虚、阴虚、痰、湿、阳虚，占总数的80.81%。从而得出结论：DPN发病，本虚以气虚、阴虚为主，标实以血瘀为主，其次为痰、湿、热、毒。同时，我们也可大胆地认为气阴两虚是DPN的基本病机，血瘀则是关键，二者几乎贯穿于疾病的始终。

在中医药健康产业的应用

《中医药发展战略规划纲要(2016—2030 年)》把中医药发展上升为国家战略，促进创新成果产业化，到 2020 年，中药工业总产值占医药工业总产值30%以上，中医药产业成为国民经济重要支柱之一。《中医药发展“十三五”规划》对加快推动产业和科技的深度融合，壮大中医药产业集群提出了明确的目标，对全面提高中医药科技创新能力、支撑中医药事业发展产生巨大的推动作用。2014年，中国中医科学院成立中医药数据中心，致力于构建数字化、信息化、网络化的中医药数据支撑平台与管理服务共享体系。[21]大数据助推大健康产业，将成为健康医疗产业发展的核心引擎之一。中医大数据对大健康产业的发展来说好比是基础设施，同时能帮助大健康产业更好地优化产能结构和布局，合理利用资源配置。云将连接一切生活，大数据将是蓝海一片。湖北省中医院院长涂远超认为，建设省级智慧中医院，可以整合省中医院的优质医疗和教学资源，将远程会诊、远程教学辐射到各科室，打通疑难杂症转诊渠道，通过云平台基于症状完成初筛，再经过人工精准筛选，如确系疑难杂症，自动分配专家接诊，在线完成挂号预留床位。

思考与展望

大数据时代的到来，中医药学与大数据的结合必然会促进中医药的发展，但也必须看到困难重重。中医药大数据较为繁杂，古今文献古籍和医疗资料中往往有一词多义或语义不清等问题，使得大量的中医数据并未得到很好的应用。数据挖掘技术对于数据的规范性要求较高，如何规范中医药数据成为中医药信息化亟待解决的问题。所以，加强信息科学与中医学科的交叉合作，建立标准的中医药数据库，是实现中医药信息化、现代化的必经之路。其次，现阶段数据挖掘技术在中医诊疗领域的应用，往往局限于单一的文献古籍或某些病种，使得其作用有限。建立一套实时监测分析的医疗大数据体系，对于预测疾病的发生发展及预后康复可起到积极的作用。最后，不断更新中医药数据挖掘算法，优化分析预测效果，将为中医学的继承发展带来不可估量的贡献。[22]

随着大数据理念的深入，越来越多的人会研究大数据在中医药领域的应用，相信未来在中医药的各个领域，能够形成系统化、集成化的大数据应用平台，为中医药的开拓发展提供更为广阔的平台。抓住大数据的发展机会，将促进传统医学大数据的有效利用，为我国传统中医药学发展带来机会，为实现中医药标准化提供可能。