基于脑卒中专病诊疗的中西医结合人工智能研究

宋珏娴，傅晓燕，李小吉，高 利

医学史上任何一项临床创新的出现，均有强烈的时代背景：有的是疾病发展的需要，有的是技术发展的必然，有的是社会治理体系选择的结果。

1 中西医结合

20世纪50年代，毛主席根据中国国情提出西医学习中医，创造我国新医学新药学指示[1]。20世纪70年代，国务院有关部门将中西医结合确立为独立的学科体系；2005年，温家宝总理在《中医杂志》题词中明确指出“实行中西医结合，发展传统医药学”。结合形势，韩启德副委员长曾题词：“西学中是推行中西医结合的良好模式，当今仍大力提倡”。大规模“西学中”活动造就了一批中西医结合的医疗骨干，他们集中西医优势于一体，在医学理论及实践上不断创新，现大多成为院士或学科带头人，仅50多年时间积累了丰富的经验。

在相关精神指导下，陈可冀院士采用活血化瘀法治疗心血管病，石学敏院士采用醒脑开窍法针灸治疗昏迷，陈竺院士采用三氧化二砷治疗早幼粒白血病，王辰院士采用中药处方治疗禽流感，王永炎院士提出毒损脑络学说指导临床诊疗等均获得成功，尤其是屠呦呦教授的青蒿素研究获得诺贝尔奖影响全球医学研究领域……[2]，这些均是中西医结合的具体体现。习近平总书记在接待海外记者充分肯定了传统中医和中西医结合优势，示把中医和中西医结合推向海外[3-4]。

20世纪，现代医学注重传染病、感染性疾病、外伤等急性病，促进急救医学的发展；21世纪，涉及多病因、多系统的疑难复杂疾病，将是中西医结合的发展方向。

2 脑卒中专病中西医结合诊疗

我国脑血管病每年新发病例约250万例，死于脑血管病超过150万例，幸存者600万～700万例，残疾率高达75%，直接医疗费用年平均增长速度18.04%[5]。脑血管病发病率、致残率、死亡率和复发率均较高，且呈年轻化趋势，给国家、社会、家庭造成沉重的经济负担，是必须深入研究的重大疾病。脑血管病是神经科领域复杂难治性疾病。

目前，现代医学对脑卒中公认的研究成果主要是溶栓治疗，但由于其受“治疗时间窗”的严格限制，可接受此法治疗的病人较少，且副作用大，花费高，较大程度限制其发展；溶栓以外的病人，多数西方国家以康复和抗血小板治疗为主，少有其他治疗药物。

传统中医学对脑卒中的认识和治疗积累了丰富的经验和方法，但传统辨证论治较难重复和推广。我国以现代医学为主流，沿用西方医疗模式，因其面对复杂、多系统疾病疗效不佳，多数临床医生逐渐接受了传统中医学的整体观和个体化治疗思想。由于我国中成药(包括中药注射剂)种类繁多，多数西医医生缺乏辨证用药理念，造成医疗资源的严重浪费[6-7]。目前我国缺乏广大中医、西医均可接受的中西医结合治疗脑卒中的理念与共识，缺乏技术规范基础上适宜于各级医院的中西医结合治疗脑卒中的诊疗手段和培训体系，开发新的有效诊疗体系迫在眉睫。

宣武医院神经内科中西医结合病区是全国唯一设立在三级甲等医院(西医类)的神经内科中西医结合病区。以全国名老中医工作室——高利教授为核心的团队有30多年的中西医结合治疗脑卒中经验，是经过数十年攻关，研究出针对脑卒中的中西医结合简化分型诊疗方法，临床联合全国36家医院进行研究试验，取得显著疗效。宣武医院脑卒中中西医结合简化分型应用于临床实践[8]，取得良好的治疗效果，病人远期疗效优于纯西医组[7， 9]。

3 人工智能技术的发展

“人工智能”一词于源于1956年夏季达特茅斯会议，此后20年是人工智能的第一个黄金发展期，机器翻译、定理证明、博弈等为主要研究方向。1988年专家系统开始盛行，人工智能发展进入第二个黄金发展时期。从1993年至今，人工智能领域不断取得新突破。2006年深度学习兴起，2016年3月，阿尔法围棋战胜李世石，人工智能发展开始井喷[10]。

从技术发展观察，人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能3个阶段。第一阶段的计算智能，以1996年IBM的深蓝计算机战胜当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫为代表；第二阶段的感知智能，得益于基于多层人工神经网络深度学习算法，语音识别、图像识别、视频识别、触点感知等快速发展，让机器具有识别和感知的能力；第三阶段的认知智能，使知识图谱和机器学习技术融合，让机器具有理解、解释、推理、假设能力[11]。知识图谱是实现认知智能的关键技术，知识可显著增强机器学习能力，让机器具有基于“小数据”，实现推理、解释的学习能力[12]。

由于感知智能无法进行思维、归纳、推理，无法吸收人类长期积累的经验知识，也无法提供人类可理解的解释，人机难以互动。从宏观上看，人工智能正在从感知走向认知。

4 人工智能在临床中的应用

1977年我国第一个也是国际第一个中医专家系统“中医关幼波肝炎诊断治疗程序”研发成功。20世纪90年代，中医诊断智能化突破专家系统概念，采用多人工智能技术，主要体现在将专家系统与神经网络模糊逻辑、关系数据库、多媒体技术结合[13]。近年来，基于大数据和类脑计算技术的中医智能辅助诊疗系统研发是未来中医学发展的重要方向[10]。

人工智能依赖算法、数据、算力三要素。医疗人工智能中，数据的重要性突出。由于医学影像数据标准化程度高，数据量大，因此，人工智能技术在医学影像方向取得了成绩。李顶等[14]基于超过40万张视网膜图像，实现机器通过图像初步筛查糖尿病视网膜病变。由此可见，大量标准化数据是医疗人工智能难以承受之重。然而认知智能开辟了一条新的智能通道，通过医学经验知识，赋予机器理解推理能力，增强机器学习能力，让“小数据”实现智能成为可能。

专病中西医结合的经验知识确定性和完整性强，有利于建立知识图谱，赋予机器理解推理的能力。专病中西医结合的诊断范围边界清楚，数据采集标准，为机器学习提供有力的数据支撑。因此，专病中西医结合的认知智能，是医疗人工智能的可行之路，也是未来发展趋势。

5 脑卒中专病中西医结合人工智能研究

传统中医诊病依靠“望、闻、问、切”四种方法，简称为“四诊”，主要依据是医生视觉、触觉、语言交流采集信息，辨证施治。其中，“望、闻、问”大部分内容通过与病人交流及简单任务的测试过程，采集到视频和图像数据进行辅助类型识别，如神、色、形、态及语言异常程度。问诊和病历记录通过语音识别及自然语言处理提取重要特征[15]。

目前已研发的四诊合参仪主要从检测设备角度简单模仿中医四诊，并非基于临床有效病例数据驱动，具有一定局限性。四诊仪诊断结果完全基于最初编译算法，无机器学习不断更新迭代的智能化过程，由于算法自身问题使正确率固定，无法提高，完全不同于人工智能模拟中医黑箱诊察过程[16]。近年来，机器学习等人工智能技术已得到世界范围的广泛关注，其中图像识别已广泛用于图片搜索、自动驾驶、人脸识别，甚至是病理图像识别及医学影像的辅助诊断。与优化决策密切相关的强化学习被誉为2017年全球十大突破性技术之一。

深度学习等人工智能技术优越的性能是一种数据驱动的研发模式，并不需要预先建立先验模型，属于黑/灰箱模式，适用于中西医结合人工智能的辅助诊断，中医学诊断决策系统认为是“黑箱”，有望借助人工智能变成“灰箱”[17]。在医生专家协助下，计算机经过不断实践逐渐从数据中“领会”医生专家的认知逻辑，通过未来的知识计算使每个普通医生在针对某个特定问题均能获得相应专家水平的答案，甚至可以主动发现问题[18]，提高医疗效率，减少医疗差错，改善临床结果，从而间接控制医疗费用支出，降低医疗成本。

综上所述，建立在现代医学基础之上中西医结合诊疗实践数据库的构建和人工智能时代到来及多学科交叉转化医学的盛行，有望为脑卒中提供新的诊疗决策系统。中西医并重联合人工智能，创造我国特有的医学模式。