中医智能化发展思考

孟红茹 李翠娟

陕西中医药大学基础医学院，陕西咸阳 712046

中医智能包括接诊智能化、诊疗智能化、处方智能化、随访监测智能化等，中医智能化经历了20 世纪70 年代以“中医关幼波肝炎诊断治疗程序”为突破的初创期、20 世纪90 年代以数据库系统与专家诊疗系统融合的计算机辅助诊疗系统为代表的稳步发展期，而当前进入以可视化四诊仪等为代表的快速发展期[1]。

1 中医智能化的基本特征

1.1 中医发展由“经验传承”转变为“自我优化”

当前以国家重点扶持关于名老中医经验理论、学术思想的专题项目为依托，运用逐步成熟的大数据、人工智能等科学方法，对名老中医经验传承及思想发展发挥切实可行的重要作用。以大数据技术为基础实现名老中医诊疗医案数据化，对病名、病因、病位、证型、方药等实施标准规范化保存和处理分析。以算法技术为支撑实现相关数据的深度挖掘分析和统计释义，得出蕴含在数据表面的深层用药规律[2]。以系统自我优化提升技术为依托实现规律的实际运用与自我学习提升，通过对临床实践的新质数据实施深度迭代挖掘与自我优化，实现中医数据“收集-储存-分析-挖掘-应用-提升”的持续性迭代升级[3]。

1.2 诊疗模式由“自主寻医”转变为“按需推送”

诊疗流程已经逐步由传统患者发病之后“自主寻医”发展为智能化阶段的“按需推送”，即基于个人健康信息数据库系统，利用智能设备传感器，依托图像处理、标准图谱，突破对比和数据分析等技术，将身体健康状况转化为健康数据，实时监测、分析个人健康状况，再通过系统数据库分析，最终给出个性化养生调理方案和处方，适时给出符合个人健康状况、经济状况、诊疗时机、诊疗点位等综合性信息，供个人参考，从根本上解决实现发病后被动就医到预测性主动诊疗的转变，在疾病预防及诊疗过程中占据主动，同时也将个人潜在风险降到最低[4-5]。更加凸显中医“未病先防”“既病防变”“瘥后防复”的“治未病”特性优势，以诊疗工作重心下移、关卡前置提升中医诊疗服务能力水平[6]。

1.3 诊疗方式由“人主机辅”转变为“人机交互”

随着舌诊仪、面诊仪等辅助设备在诊疗过程中的广泛应用，基于深度卷积神经网络的中医智能诊断准确率已经达到90%以上[7]，但四诊收集整体依然主要由人完成，机器在诊疗过程中主要发挥辅助作用。当前时期，逐步发展的智能化中医按照“数据信息收集-深度分析挖掘-智能自主处理-及时有效反馈-客观公正评价-科学综合评判”的智能化处理过程，以人工智能数据挖掘为技术手段破解四诊数据信息的要素全面、内容规范、数据准确难题，对中医四诊仪器进行客观化处理，精准收集四诊信息，解决中医诊断智能化、客观化、远程网络化等需求[8]；以海量名医大家处方数据库为基础，模拟人类思维处置与处方生成模式，实现处方对症自主生成[9]，对患者进行辨证论治，实现四诊合参效果与健康状态自主判定，辅以网络化远程在线诊疗，全面补齐中医技术短板、提升中医辨证论治效能，已经逐步实现了“人主机辅”到“人机交互”融合的转变[10]。

2 中医智能化的困难挑战

2.1 诊疗市场发展难

自20 世纪二三十年代以来，中医与西医并行发展、自主竞争已持续百余年，西医凭借相对较快的诊疗速度、可见的诊疗效果、流程化的诊疗模式逐步在中西医竞争中占据优势[11]。相较于西医立竿见影的快速诊疗效果，中医千百年传承的健康养生调理理念和用药实践检验，更加的柔性温和，需要更长时间的调理运化，于潜移默化中发挥功效。但在工作生活节奏持续加快发展的现代社会，人们更加倾向于见效快等“迅捷”特性突出的西医诊疗方式，对相对温和、耗时较长的中医诊疗方式缺乏基础耐性。从2019 年国家中医药管理局统计数据看，选择中医诊疗人数约11.6 亿，约占全国医疗卫生机构总诊疗人次的13.3%，具有很大的提升空间[12]。

2.2 诊疗方法融合难

相较于西医割裂化、静态性、独立性诊疗理念，以及先进科技加持、聚焦靶点精准施治的基本模式，中医传承千年秉承整体性、动态性、关联性诊疗思维，从经典传承的角度以阴阳五行、六经辨证的模式实施诊疗。智能化视角下的中医诊疗方法，在定性与定量分析融合、科技与经验交互、思维与认知交融的进程中，存在思想误区、认知盲区、本源混沌等难以有效解决的困难[13]。此外，中医因整体合一、动态平衡、个性定制等超前诊疗理念与经验传承、个性分析等经验模式之间矛盾，难以释放中医诊疗超强潜力，导致中医发展难以紧跟当前医疗加速发展步伐。再加上针灸、按摩等非药物诊疗方法受制于其固有的非药物疗法特性，实现智能化难度较大[14]。

2.3 指标体系建立难

与西医指标量化的定量分析诊疗方式不同，中医“望、闻、问、切”诊疗方式更加倾向于定性分析，与医者的学识水平、见识广度、行医方式等密切相关。此外，中医以世家传承和经验沿袭为重要发展方式，存在地域差异、人文区别、结构异化、方剂调适等互异之处，导致智能化评价系统难以做到普适兼容，也造成难以建立明确的指标量化体系[15]。中医智能化标准体系建立过程中，数据输入层的变量标准化识别分析与输出层的规范化表述，都需要统一标准进行量化和规范，但规范化证候标准与实践过程中临床证候多样性变化、规范化治则治法标准与临床实践动态性变化、规范化处方标准与个性化临床诊疗之间等复杂矛盾难以有效调和，导致中医智能化体系构建困难重重[16]。

2.4 数据资源拓展难

中医数据化过程受限于知识体系模式与人力资源形式两大因素，其中知识体系模式重点表现为无规律性自然语言的处方、医案等专业化文本组合，难以规模性批量性实现数据化[17]。同时还存在数据集建立难的问题，中医诊断主要包括病名及证候两大类，其辨证体系又包括脏腑-气血津液辨证、六经辨证、卫气营血辨证、三焦辨证等，同一病症在不同证候框架体系下将得出差异化辨证结论，因此，统一规范的中医证候系统是利用聚类得出高质量数据集的前提和基础[18]。而数据信息采集标准、灵敏度等差异，再加上中医临床术语规范化程度有待加强等原因，导致四诊精准度、科学性有待进一步提升[19]。

3 中医智能化的发展路径

3.1 大力打造中医智能化发展环境

应以中医哲学“整体观”思想为指引，构建中医智能化发展的知识库系统、智慧中医系统、法律法规系统等保障体系，破除中医数据化进程中标准不统一导致的数据异构、资源壁垒、信息孤岛等发展困境[20]。顺应中医智能化发展大趋势，强化理工科或综合性大学中医、中西医结合专业教学发展，满足中医智能化发展实际所需的理工科需求[19,21]。充分运用人工智能逻辑思维模式，构建与中医“象思维”在中医“物象”与人工智能“信息采集”、中医“具象”与人工智能“信息处理”、中医“意象”与人工智能“信息升华”思维过程相似性，深度融合人工智能更优的稳定性、往复性与人类思维的逻辑性、创造性优势，实现“象思维”逻辑框架下人工智能中医创新发展[22]。

3.2 全力夯实中医智能化数据基础

采用循序渐进的“上台阶”式发展模式，将历史中医药经典典籍、诊疗实践等中医全过程数据化。首先从中医数据化基础建设入手，实现人工智能数据挖掘技术在中医数据发展中的应用，构建中医诊疗标准化、体系结构化、随访反馈全程化和管控持续化的新模式，通过诊疗及影像设备完成数据的量化，夯实中医智能化基础。其次是中医大数据分析应用强化，实现人工智能技术在辅助诊疗及自主学习提升中的应用，发展中医临床诊疗效果分析、中医数据挖掘与系统分类、中医方剂相似性聚类与发展、中医知识图谱搭建与发展等，拓展中医智能化路径。最后是中医智能化应用拓展，以深度数据挖掘分析和自主学习提升应用改变数据基础监测与归化记录等初级模式，实现人工智能急速在诊疗、养生全周期中的应用，建强精确化“病-药”证治应用、可控化中药研发、自主化健康管理[14,22-24]。

3.3 全面搭建中医智能化发展平台

依托人工智能技术及大数据基础，构建以状态为中心的中医诊疗模式体系，促进四诊信息全面收集、分类整理与深度融合，实现智能自主辨识健康状态，以科学化客观化诊疗评价解决四诊合参与辨证方法量化难、重复难、评价难等问题，为中医智能化理论研究创造稳定技术平台[10]。以要素全面、信息准确的数据库为基础，构建更加规范化、系统化、科学化的诊疗知识模型，以深度学习自我提升为技术基础，构建区别于西医因果性算法的更加适合于中医诊疗体系发展的相关性经验算法[25]，结合中医辨证论治思维开发出符合中医诊疗理念的计算机诊疗系统，并通过算法优化进行系统自学习自提升，在系统科学准确发展的基础上真正实现系统类人化思维判断分析[26]。

3.4 聚力推广中医智能化诊疗模式

以人工智能技术为依托，整合名老中医实践中的诊疗思维、辨证分析及处方经验等，发展建设在线辅助诊疗系统，将名老中医诊疗逻辑融入到医师诊疗过程中，在提升中医诊疗水平能力的同时，以临床数据持续充实诊疗数据库，形成互益提升的良性发展新局面[27-28]。在传统中医“实践探索-理论总结-经验传承”模式基础上，借鉴西医“实验验证-实践检验-调整修正-发展提升”建设思路，构建“规范化数据信息收集-智能化病症辨识-自主化预案匹配-实时化反馈评价”的智能化中医特色模式[29]。从疾病症状、病位证素与治法方药等角度为着力点，搭建“病-症-法-方”智能化诊疗模型及整体认知框架，通过云系统中的辅助方剂生成系统、名老中医数据库系统、国医大师辅助诊疗系统等模块，全面提升诊疗系统结果与名老中医诊断结果的吻合性，以海量数据库支撑、以高效运行辅助，在提携基层年轻中医师成长进步的同时，促进经典高效诊疗全面铺陈推广。

当前时期，以人工智能技术为代表的科学技术发展步入新时期新阶段，中医发展也迎来“智能升级”挑战与“弯道超车”快速发展的机遇并存的严峻挑战。应实现高科技人工智能技术与传统中医模式深度融合发展，强化中医文化传承、规范中医诊疗发展、提升中医诊疗全面发展。