基于数据驱动的名老中医学术经验智能化传承研究❋

雷黄伟， 徐佳君， 杨朝阳， 周常恩， 李灿东△

(1.福建中医药大学， 福州 350122；2.福建省2011中医健康管理协同创新中心， 福州 350122)

名老中医是一批精于中医理论、临床、科研工作，从事中医工作年限超过35年并有很深理论造诣和临床经验的人，是中医体系的宝贵财富。开展名老中医经验传承与发扬，有利于培养造就新一代名中医，提高中医的临床服务能力与水平，更有助于推动中医学术的进步和发展。李振吉[1]等认为，开展名老中医临床经验、学术思想传承研究是推动中医药学术发展的重大举措。近年来随着智能技术的发展，中医药传承工作迎来了机遇与挑战，中医药领域专家进行了大量相关研究并取得了一定进展。

1 计算机智能技术赋能名老中医经验传承领域

1.1 名老中医经验传承工作难点与突破

名老中医经验传承的工作开展由来已久，诸多方法、模式都在传承中发挥作用，取得了一定的成效，但也存在部分问题。首先，深受传承方式、时间、传承者水平和名老中医的传承意愿等因素影响，现有传承模式不能很好地传承名老中医经验的精髓。张昕洋[2]等对8个省市名老中医学术思想传承进行调查研究，众多的受访者都认同传承工作具有重要意义，但目前难以全面有效开展，建议通过政策引导、教育教学改革、文化和社会等专门机构来帮助做好传承工作。其次，名老中医一般都有大量的门诊或科研工作，传承者往往也要协助分担，需花费更多时间精力才能传承些许经验，在如今大数据背景下传承工作仅靠人工挖掘更显困难[3]。尤其是传承模式单一、传承效率低下、传承内容不明等均成为中医药传承工作发展的瓶颈和难点。如何从当下实际出发，考虑大数据、人工智能等技术的发展、医学模式的改变、名老中医工作方式变更等诸多因素，借助现代科技手段，变革传承方法，扩大传承范围是当前重点考虑的方向。特别是构建基于真实世界的研究和运用大数据的思维模式以创新名老中医传承方法与技术，能够大大提高传承的效率[4]。

许多学者从不同角度对创新名老中医传承工作提出看法，并进行了实践运用。徐春波[5]等提出应用传统与现代相结合、回顾性与前瞻性研究相结合、个体与群体研究相结合、纵向与横向课题相结合等方法提高传承效率。高蕊[6]等通过比较传统与现代2种不同技术背景下专家经验挖掘方法的优缺点，提出建立研究型传承方法。沙海勇[7]总结了当前名老中医传承的主要方法，包括跟师门诊、科学研究、文献总结、计算机技术等，提出从实践中来的名老中医经验要到实践中去，要遵循常规模式，包括临床信息采集、特征挖掘提取、经验应用验证、机理研究并指导临床。庞博[8]等强调引入“证据”的概念，基于“循证”思想，通过研究的方法学设计，保证学术传承经验数据来源的真实性和可靠性，重点是实现从经验到知识再到证据的转化，构建了名老中医经验传承新的路径和方法。李军[9]总结传统的传承方法，根据当前传承工作面临的问题提出了以师承为主、结合私淑和自学等方式，充分利用现代信息技术和科学研究的方法，以疾病为纲，“人机结合”传承名老中医诊疗经验。吴嘉瑞[10]等对当前名老中医传承领域运用的数据挖掘方法，如贝叶斯网络、决策树、关联规则等进行了研究述评，对各自方法的优势、不足进行了剖析，提出将不同的数据挖掘方法进行集成、开发软件是重要的研究方向，对知识发现具有重要意义。

综上，名老中医经验传承是当前中医药领域工作的重点内容。传承模式也多种多样，但仍存在传承效率低下、传承结果不明确等问题。不同学者提出不同的解决方案并进行了实践运用。尤其是现代技术背景下，大数据、人工智能、数据挖掘等方法在名老中医学术经验传承中扮演着越来越重要的角色，做了诸多探索性研究，获得了一定成果。现代计算机技术成为名老中医学术经验传承工作的破局要点，一方面现代技术能够协助进行经验存储与分析，另一方面利用现代技术能够协助实现名老中医经验赋能临床、科研和其他产业发展，提高传承的效率和效果。

1.2 计算机技术赋能名老中医经验传承

计算机技术是一个广泛的概念，包括软件、硬件等技术内容。早在20世纪70～80年代，就有学者提出用电子计算机技术继承名老中医学术经验[11，12]。随着计算机技术赋能名老中医经验传承工作体系，不同单位和名老中医都推出了不同的名老中医诊疗专家系统[13]，如梁宗翰儿科脾胃专家系统[14]。有学者对中医专家系统做了综合研究，总结出当前中医专家系统遍及中医内科、外科、儿科、妇科、五官科以及针灸科，总数超过了300余个[15]。

专家系统的研究与发展是计算机技术赋能名老中医经验传承的重要技术手段。从20世纪70～80年代发展至今，经历初期的高潮、中期的低潮、后期的缓慢发展，随着近年来人工智能、大数据技术的发展，新形式的“专家系统”又将迎来新的发展高潮。周晟[16]等分析了案例推理法在中医药领域的应用，梳理了建模方法，提出了中医药领域运用案例推理的思路与方法。陈建洲[17]运用属性偏序结构图原理方法挖掘刘渡舟的脾胃病诊疗经验，构建了专家系统。徐笋晶[18]运用“名中医李赛美教授中西医结合诊治糖尿病专家系统”，将名中医的诊疗资料进行规范化存储，开展了李赛美运用经方辨治2型糖尿病的学术思想及经验传承的研究。

自专家系统产生以来，计算机技术已充分介入中医药领域，尤其是名老中医学术思想和诊疗经验传承方面。随着计算机技术的发展，人工智能、大数据广泛被引入名老中医经验传承领域的研究，试图打造智能化传承的模式，为名老中医诊疗经验传承注入新的活力。

2 名老中医诊疗经验智能化传承

名老中医诊疗经验智能化传承是当下重要课题，计算机、大数据、人工智能等为传承工作提供了关键的技术支撑。做好名老中医诊疗经验智能化传承主要包括4个方面，即人机结合、以人为本是根本发展路径，数据结构化是前提条件，辨证算法是核心，数据挖掘是延伸发展。

2.1 人机结合、以人为本是智能化传承的根本发展路径

20世纪90年代，钱学森基于复杂性科学提出了开放的复杂巨系统理论，提出了未来人工智能发展的路径，即人机结合，以人为主。名老中医经验的整理与智能化传承也应该实施人机结合、以人为本的发展路径，因为传承的是鲜活的理论与经验，培养的是理论人才和临床医师，而不仅仅是存在硬盘中的数据。

张华[19]等采用“人机结合、以人为主”的方法，运用数据统计与挖掘技术处理临床信息与数据，运用深度访谈的定性研究方法解释统计与挖掘的结果，从而充分反映并形成名老中医学术经验。研究结果证实了该方案的可行性，认为名老中医亲自介入经验总结是“人机结合、以人为本”发展路径的关键所在。王映辉[20]等在研究中也提出了利用数据挖掘技术实现知识的迅速发现，采用人机结合、以人为主的方法解析结果并总结经验。徐丽丽[21]等利用人机结合的处方发现模式进行了名老中医有效经验方发现研究，为观察性研究奠定基础。

人机结合、以人为本是智能化传承的根本发展路径，符合人工智能发展的既定规划，也符合中医药学的传承特色。在此过程中要充分体现以人为本，既表现在以名老中医为中心，传承的内容、总结的学术思想必须经由名老中医个人审定和确认，主要依托专家访谈等定性、定量研究方法进行基于知识驱动下的传承工作；也表现在充分发挥传承者的主动性，善于利用计算机技术开展基于数据驱动下人机结合的名老中医传承研究，深入探索定性结合定量的传承方法学和定量传承方法学，形成标准化“以人为主、人机结合”的传承工作实施路径和可复制的技术路线图。以人为主、人机结合是名老中医智能化传承的根本发展路径，是数据驱动下传承模式创新要遵循的根本原则和行动法则。

2.2 名老中医诊疗数据结构化是智能化传承的前提条件

名老中医学术经验智能化传承的前提条件是对名老中医诊疗数据进行结构化处理。结构化的数据才能称为有效的数据源。

张煜斌[22]等采用Meta-Bootstrapping算法进行术语提取，包括方剂术语、辨证信息和治则治法的术语抽取，完成病案的结构化。文天才[23]等提出利用可扩展标记语言(extensible markup language,XML)进行名老中医医案的结构化，XML具有很强的扩展性，用户可以自行进行定义标签，基于此设计形成了病案标记系统，在路志正胸痹病的治疗经验整理中得到了充分的应用，效果满意。李响[24]提出基于认知的医案信息提取与结构化技术。于莉娟[25]在研究中运用一种结构化表示中医医案文本的特殊语言和方法(medical language，MedL)框架语言进行中医药医案半结构化，然后进行自动化分析、编译、导入数据库，利用数据库再进行医案的挖掘和分析。梁科[26]运用中文分词技术进行了文本医案的半结构化处理，把当前常用的中医规范化术语作为种子提升分词的准确性，再根据特征模板和实际应用情况进行识别，获得了症、证、治则、药品等规范化术语相对满意的识别结果。李明浩[27]等提出基于长短期记忆网络和条件随机场的症状术语识别方法，该方法的实现代价要小于人工标注。

医案结构化是名老中医学术经验传承的前提条件，上述诸多结构化方法有各自的优势和特色，一定程度实现了医案的半结构化、结构化，为实现名老中医学术经验的挖掘、提取、分析、利用提供了技术支撑。名老中医的医案有着个人明显的表达习惯和思维方式，因此在结构化中需要充分体现名老中医个人的习惯特色。借助当前已有的、规范的中医术语，包括症状术语、证名术语、药名术语、治则治法术语等也能为医案的结构化提供支撑。医案结构化，建立规范化的表达习惯和标准，才能进一步推动名老中医学术经验的传承工作，在同样可控的变量基础上进行传承，传承的成果才具有推广、复制价值。

2.3 辨证算法模型是智能化传承的核心关键

整体观念和辨证论治是中医学的特色，做好名老中医学术经验的传承关键要做好名老中医诊疗思维的传承，辨证思维更是核心关键，因此智能化传承重点在于辨证算法的构建。如何基于名老中医的学术特色形成核心的辨证算法，复现名老中医的学术思想是一大挑战。

徐亮[28]等应用人工神经网络探讨了中医辨证模型的构建，以气虚证为例进行验证，认为人工神经网络技术可以创建一种中医辨证模型，能够作为挖掘名老中医经验的方法，值得推广运用。钮志恒[29]利用隐结构构建慢性胃病的中医诊断模型，结果基本符合并体现名老中医的经验。李国春[30]等基于周仲瑛教授的病机辨证构建了“机素”“机元”的辨证模型，利用计算机实现了辨证规律的研究。刘智[31]等提出属性加权朴素贝叶斯的冠心病辨证模型，对冠心病的4种证型进行了分类，取得了良好的分类效果。张鑫[32]等提出基于中医证型数据库的中医辨证模型的研究，该模型可以为计算机辅助辨证提供支持。

辨证算法是名老中医智能化传承的关键，但从当前的研究分析来看，本部分的研究仍然较少，或存在较大的难度。当前的辨证模型研究主要集中在数据挖掘后形成的辨证规则上，虽然也有部分研究提到从不同角度构建辨证模型，但总体而言，辨证模型、辨证算法的构建仍是制约名老中医智能化传承的重要因素。如何建立一套体现中医整体观念和辨证论治思维的辨证模型是当前急需要解决的科学问题。

2.4 数据挖掘是智能化传承的延伸发展

实现名老中医学术经验的传承，是为了更好地挖掘、分析和利用名老中医的经验，数据挖掘技术为这一方面的需求提供了重要的技术支撑。

钟颖[33]利用数据挖掘的方法建立“症状”与“辨证”之间的关系，分别运用关联规则处理症状与辨证的关系、辨证与药材的关系，应用决策树进行症状分类，运用后剪枝算法优化决策树，最后运用贝叶斯网络建立症状与辨证的网络拓扑图，从而建立辨证论治规律，认为可以运用数据挖掘的方法总结辨证规律。吴荣[34]等利用数据挖掘技术，从方剂角度出发对名老中医诊疗冠心病开展规律挖掘研究，归纳出证、诊断、治法和组方用药的规律，将名老中医的经验转化成有价值的知识。众多学者利用数据挖掘技术进行名老中医用药规律的研究，如名老中医治疗膝骨性关节炎用药规律研究[35]、王晖教授糖尿病治疗用药规律研究[36]、名老中医治疗胃痛的用药规律研究[37]等。于林童[38]等针对名老中医用药规律研究中使用到的数据挖掘方法做了综述，从频数分析、聚类分析、关联分析等不同角度对不同方法做了评价，并提出不同研究方法的适用范围，认为数据挖掘对隐性知识的发现提供思路。

数据挖掘技术有助于名老中医学术思想、知识规则发现，特别是隐性知识规则发现。当前数据挖掘技术在名老中医学术经验传承中运用广泛，尤其在用药规律的总结方面更为突出，可能与药物的名称规范有一定相关性。但随着名老中医医案结构化水平提高、辨证算法的逐步建立，下一阶段数据挖掘技术将在名老中医辨证算法、辨证模型发现和优化、重构方面发挥重要作用。

3 总结与展望

做好名老中医学术经验的传承对中医药的传承创新发展具有重要意义，诸多专家学者做了有益的探索与共享，不论是在名老中医医案结构化还是辨证算法模型研究，抑或是名老中医学术经验的数据挖掘方面都做了许多贡献，取得了许多成果，形成了数据先行、数据驱动下的智能化传承模式，为做好名老中医学术经验传承打下了坚实的基础。但要想立足于中医整体思维，结合现代信息技术手段实现名老中医诊疗经验智能化传承，仍需围绕以人为主、人机结合的根本路径、做好医案数据结构化、构建辨证算法模型、开展数据挖掘等4个基本方面进行。