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中医体检特色健康评估研究与展望

2020-04-14王芳江涛王唯坚许家佗

环球中医药 2020年2期
关键词:亚健康体质问卷

王芳 江涛 王唯坚 许家佗

随着生活水平的提高,养生防病的需求日益增长,以健康评估为特色的中医体检日渐受到追捧。中医特色健康评估强调四诊合参,通过中医望(面色仪、舌诊仪)、闻(声诊仪、嗅诊仪)、问(健康状态评估问卷)、切(中医脉诊仪),收集全面的中医健康数据资料,通过现代计算机信息科技手段获取与分析,得出更加客观、准确、量化的健康数据。按照中医特色健康理论,可以辨识不同的健康状态,区分不同体质类型,给体检者饮食、起居、情志、运动等方面提供全方位的健康干预指导方案[1]。本文就十多年来体检人群中医特色健康评估研究进行述评并提出展望。

1 体质辨识在健康评估中的应用

王琦进行了21948例流行病学调查,形成了学会标准《中医体质分类与判定》[5],将中医体质分为平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质、特禀质9种基本类型,该标准广泛应用于健康评估、中医体质的辨识研究。

不同年龄阶段、不同地域、不同身型的中医体质类型有所差异,调查研究发现,体检人群虚性体质以气虚质、阳虚质、阴虚质为多,实证体质以湿热质、痰湿质、气郁质居多,复合体质也很常见[6-9]。蒋其武等[10]分析2217例健康体检者中医体质类型与BMI之间的相关性,结果发现痰湿质、湿热质与平和质者可能更易导致超重和肥胖。高飞等[11]回顾分析624例健康体检者中医体质与BMI的相关性,结果发现阳虚质、血瘀质、气郁质三种偏颇体质与BMI呈正相关。体质辨识在健康评估中具有重要意义,分清体质才能个性化选择合理药食干预措施。

2 望诊技术在健康评估中的应用

在中医“望、闻、问、切”四诊中,望诊排在首位[12],《难经》称“望而知之谓之神”。其中,望舌与望面是望诊的重要内容。通过观察舌质神色形态、舌苔质地颜色及舌下络脉,面部不同部位的色泽变化,可以了解人体病理生理变化。望诊研究主要通过运用数字图像、光电转换、红外热成像、光谱成像等分析方法,对舌、面、唇、爪等部位进行数字化研究,对健康状态评估具有重要意义。

在数字图像的舌面色度方面,许家佗等[13]发现亚健康组面色主要显著性指标集中在L、a、S值上(H表示色调、I表示亮度、S表示色饱和度、L表示明度、a表示红色—绿色轴、b表示黄色—蓝色轴);亚健康组舌色、苔色主要显著性指标集中在a、b值上。崔龙涛等[14]发现中药干预后气虚型亚健康状态学生额头、右颊、左颊、鼻头、下颌各部L、I值明显升高,b、H值明显降低;阴虚型下颌部b值明显降低;气郁型额头S值、鼻头和下颌的a、S值明显升高。

在测色色差方面,王鸿谟等[15]使用测色色差计对104位14~70岁女性面色进行采集,发现女性面色变化符合《内经》人体生长发育的客观规律。蔡光先[16]利用色差计对102名正常人四季面色进行了定量观察,证明了面色随四季而稍微改变的理论。

在红外成像方面,王鸿谟等[17]使用红外热像仪摄取46名健康青年红外面图,发现面温与阳气呈正相关,健康青年的红外面图左右对称,额部温度偏高,鼻部温度偏低,男性的面温较女性高。

在光电血流容积图分析方面,胡志希等[18]用GD-3型光电血流容积面诊仪观察额部、左颊、右颊、鼻头、下颌的血流容积指标及三类偏色的血流容积图及其指标,结果与“心华于面”“鼻分属于脾”“体表一内脏相关”等中医理论相符。

在光谱图像分析方面,吴宏进等[19]采用CM-2600D分光测色计对470名不同健康状态人群的400~700 nm波段光谱反射率情况,发现亚健康组在400~560 nm波长段光谱反射率偏高,面色偏青,亚健康状态不同五脏辨证分型者的面部不同点位光谱色度不同。

目前,中医舌面诊客观量化研究中取得一定成果,能在一定程度地表达望诊特征,但在舌面数据采集、分析、存储等方面尚未形成统一标准,限制了客观化仪器在中医健康评估的广泛使用,还有待后续进一步深入研究。

3 闻诊技术在健康评估中的应用

闻诊包含声诊和嗅诊两部分。人的气味和声音是独特的,与健康状态密切相关。古代中医对声诊十分重视,《四诊抉微》曰:“听声审音,可察盛衰存亡。”听声音可以辨别健康状态,对疾病预后作出判断。

中医声诊信号是一种复杂的、非线性的语音信号,研究人员在安静环境中用麦克风采集声诊语音样本,随后运用语音分析技术对语音信号进行声学分析,提取频率、振幅、相位、信噪比等相关声学特征参数[20],用于健康评估、疾病诊断及证候虚实判别[21]。

颜建军团队研究中医五脏、五音声诊的特征,并运用分类器算法进行分类识别研究,提取和分析了五脏声诊数据的小波包分形维数、小波包盒维数、小波包能量熵、近似熵、样本熵、梅尔倒谱系数、Bark小波变换等特征,发现五脏疾病患者和正常人的元音的特征在不同频段有显著差异,运用SVM、集成学习算法等机器学习方法进行分类识别,取得了一定的准确率,初步实现声诊的量化、客观化任务,为辅助中医声诊分类五脏疾病提供定量依据[22-25]。

在声诊与中医病证相关研究方面,董伟等[26]运用采集81例慢性咽炎患者的声音信号,结果发现正常人与慢性咽炎各证型组间的能量特征在较多频段存在差异。陈春凤等[27]采集308例不同中医证型的声音样本,结果发现虚证与实证的近似熵值在多个频率段的多个频率节点有显著性差异。

在声诊数据标准化采集与分析方面,传统中医过分依赖于医师的主观听觉,受声音采集的位置和受试者发音角度问题等影响,需要进行声强校准、归一化处理[28]。房春英[29]提出运用梅尔S变换系数特征、非线性特征来描述变异语音信号,利用听觉加工模型对特征集进行融合解决高维特征冗余的问题,使得采集数据更加客观,大数据、人工智能等信息技术应用于语音信号的特征提取和模式识别方面,有助于提升中医声诊信息在病证诊断中的作用。

嗅诊,又称嗅气味诊法,是闻诊的重要组成部分,机体散发的异常气味可以反映内在脏腑功能,邪正的盛衰。以往,嗅诊大多通过主观定性,无法客观定量,使得中医嗅诊在健康评估中难以发挥应有作用。高性能气体传感器阵列技术的出现,为嗅诊的医学研究和发展提供良好的手段,可以获得混合气体组分、浓度等整体信息,模拟人的嗅觉对被测气体进行感知、分析和识别。

福建中医药大学研制的基于第3代薄膜型气体传感器阵列技术的中医电子鼻[30],传感器灵敏度高,稳定性好,受温度、湿度的影响较小,通过气味图谱,运用机器学习算法进行糖尿病、慢性胃炎不同证型的病证诊断分类[31-33],初步实现了嗅诊客观量化,但还有待进一步大样本临床研究。电子鼻作为一种无创的嗅诊仪器,为中医闻诊技术在健康状态评估中的应用增添动力。

4 问诊技术在健康评估中的应用

问诊是通过询问病人,了解现有症状及其病史,为中医辨证提供依据的一种诊断方法。问诊技术主要通过中医四诊量表(临床医生采集)及健康问卷自评量表(体检者自评)实现。目前国际上公认的问卷有健康状况调查简表(short form of 36, SF-36)、生命质量量表(WHO measuring quality of life, WHOQOL)等,国内的健康评估问卷量表有健康状态评价问卷(health form of 20, H20)、亚健康状况调查问卷(suboptimal health status questionnaires, SHSQ-25)等,大多包含躯体、心理、社会适应等方面,能够有效地评估不同健康状态。

SF-36量表源自美国兰德公司的医学成果研究,是目前国际上最为常用的健康状态标准化测量工具之一,包括36个条目,涉及躯体健康和精神健康两方面,测评一般需要5到10分钟,老年人可能用到15分钟[34]。但该调查没有考虑睡眠变量,在65岁以上人群中健康评价效果较差。

许家佗团队[35]研制的“H20”问卷,包括躯体表现、心理表现和社会适应3个方面,共20条,1项受试者自评分。评分方法按5级法,依次是5、4、3、2、1分,H20问卷在信度和效度方面具有较好表现。团队应用H20量表已搜集2万多例健康问卷数据,能有效地区分不同的健康状态,结合“中医四诊信息采集表”,得出亚健康症状表现以眼睛、睡眠、头颈、咽喉、消化等方面问题为常见状态,中医证型以气虚型、肝郁型、痰湿型多见[36]。

王嵬团队[37]研制“SHSQ-25”问卷,共25条,问卷信度、效度良好。对过去3月的不适按严重程度分为5级,依次记为0到4,通过对25个项目评分求和,分数越高,表示健康状况不佳。研究发现亚健康状态与心血管疾病、血管内皮功能障碍、社会心理压力有关[38]。团队正运用SHSQ-25问卷开展一项亚健康队列研究,纵向分析亚健康状态与遗传,生活方式和环境因素之间的相互作用,及发生心脑血管事件、糖尿病等慢病的风险[39]。

《亚健康中医临床指南》把亚健康分为3类8个证型,为健康状态偏态的评价和分类奠定了基础,但缺乏具体的实施方法。陈家旭团队[40]研制的“亚健康状态中医证候评价量表”、衷敬柏等[41]研制的“中医五脏系统健康状况自评问卷”、王琦等[42]研制的“中医健康状态自评问卷”、刘保延等[43]研制的“亚健康状态中医基本证候特征调查问卷”,均尝试从脏腑、气血津液等不同维度进行中医证候分类,经测评,问卷均具有较好的信度和效度。

亚健康状态的证候分类研究需要一个标准化的工具和方法,中医特色健康评价和干预仍未形成一个完善的技术体系,建立符合中医理念的健康评价分类体系和标准[44],用以规范和指导健康分析,有利于开展大样本的中医特色健康研究。

5 切诊技术在健康评估中的应用

切诊为历代医家诊断疾病的重要手段。寸口脉诊是切诊的重要内容,通过切脉观察人体的五脏六腑,脉象的即刻效应反映了机体脏腑功能、气血津液运行情况,便于了解人体健康状态。

目前脉诊研究大多采用单部脉象采集,常用的单部脉象采集仪器有PDA-1型脉诊仪、ZM-Ⅲ型脉象仪、DS01-C脉象仪、DDMX-100型单道脉象仪、SMART脉象采集系统等。

运用脉图特征区分不同的健康状态是可行的,崔骥等[45-46]采集1720例非疾病人群脉图,分析发现健康人群与亚健康人群的脉图存在差异,相同年龄段不同健康状态人群之间的脉图也有差异,主要表现在h5、h3/h1、w/t等指标,并且亚健康不同证型经中药干预后出现h1、h5、S、As、Ad、h5/h1等指标的变化。姚天文等[47]发现40岁以后脉图参数变化最为显著,主要表现在h3、h3/h1、w/t、h5、h5/h1等指标,提示脉图可以评估不同年龄段的身体机能状态。

不同时间、性别、体质、体形、民族的健康人群中医脉象特征存在差异。包怡敏等[48]发现昼夜脉图参数有明显变化,脉形呈现由平、滑到平弦再到弦的变化过程,脉位呈现由浮到沉的变化趋势。胡振龙[49]发现阳脏人的脉图参数以h1升高为特征,阴脏人的脉图参数h1降低。原榕等[50]发现阳虚质组t5显著低于平和质组,阳虚质组t1/t显著高于平和质组、湿热质组。李雪等[51]发现男子体表面积与脉图参数t1、t4、h1、h5、S、As呈正相关,女性体表面积与脉图参数t1呈正相关。吴宏进等[52]发现苗族人群脉图参数h1、h4、h5、h3/h1、h5/h1、w/t值显著高于汉族人群。朱丽萍等[53]发现两性左右手脉图参数h3、h3/h1、h5/h1、h1、h5、t4、w/t等指标存在差异。

此外,许家佗等[54]发现用脉图生物龄可以一定程度上反映健康人群的实际年龄,为脉图应用于健康评估提供了新思路。中医脉诊讲究“三部九候”,燕海霞等[55]发现寸、关、尺三部脉象最佳取脉压力值均与BMI呈正相关;寸部和关部的最佳取脉压力约为尺部最佳取脉压力的90%。

单部脉研究虽取得了一定成果,但与寸口脉诊意义相差甚远,未来通过高性能精密传感器,研制寸口三部脉象仪,实现寸口三部九候脉象的客观化检测,将有助于提高健康评估的准确性。

6 结语与展望

中医健康体检优势是早期预防疾病,与中医学“治未病”理念是不谋而合,体现了中医理论与四诊技术方法在中医健康评估领域的开拓性应用。中医体检不仅在躯体器质性疾病上给予建议,而且其优势体现在“未病”的亚健康状态的干预指导。目前,亚健康状态评估、体质辨识主要通过症状自评、他评量表结合舌面诊、脉诊等客观、量化的中医特色健康数据进行综合评价。四诊合参后的辨证结果的准确性决定了最终的调理干预方案是否有效,取决于医生的辨证水平及四诊信息采集的精确度。未来中医特色健康评估研究可从以下四方面继续深入。

6.1 构建中医健康评价分类体系

通过无创、稳定、高性能的中医四诊健康设备提取特色特征参数,采用大样本、多中心、标准化的数据采集模式,多领域、多地域配合[48],共同建立行业认同的健康评价体系,经过专业中医师四诊合参的辨证辨质模式,逐渐建立以人为本的个体化服务模式。

6.2 加强定期体检、动态随访跟踪

由于年龄、外部环境、饮食、药物等多因素作用,人的体质类型可以改变,现在的检查结果以后未必适用,加强定期体检十分必要。对于高血压、糖尿病、肿瘤等重大慢性典型疾病,通过中医智能健康设备实现动态中医体检可以提供健康干预与指导。

6.3 迈向健康诊疗设备智能化

通过多参数集成、高集成度、情景感知高的穿戴式监测传感器,研制便携式中医健康检测、监测数据的智能采集部件及设备,以中医健康理论为指导、客观数据为依据、智能技术为方法、互联网及远程技术为依托,实现智能化健康检测及心血管、糖尿病等慢病风险预警。

6.4 实现中西医病证精准预警

开展便携式、自动化、智能化中医健康数据采集与分析关键技术方法研究,进一步挖掘中医健康数据与西医疾病、中医证候之间的关联关系,构建多模态四诊健康数据的智能化分析模型,为中医特色健康信息应用于病证诊断提供理论支撑。

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