探讨以人工智能诊断输出为目的的中医舌诊与病性证素关系模型构建

朱培超 潘赐明 阮亚君 韩利震 李恬 董昌武

中医是中国特有的文化产物，只有在中医理论指导下才能正确的运用中医诊断方法，望闻问切具有简便廉验的特色，能够准确诊断出健康问题，如今在人类命运共同体的发展理念下中医越发地重要。中医诊断理论滥觞于《黄帝内经》，舌诊作为中医诊断中最重要的手段之一，虽在秦汉时期有所描述，但未成体系，直到元代才出现关于舌诊理论的专题研究，譬如元·杜清碧《金镜录》一书，遗憾的是原书已佚，但在其编著的《敖氏伤寒金镜录》保留了一些内容，有14个舌名，36种舌[1-2]。介于中医的主观性、经验性以及模糊性，直到今天舌诊仍然存在诸多问题，不同的流派对于相同的舌象有不同的看法，或者不同的医家对同一个患者的舌象观察有所差异，由于这些中医界自身认识的不同，使得中医在全球化推广时困难重重，因此中医诊断，特别是舌诊的统一化、客观化问题亟需解决[4-5]。中医的发展离不开对自然规律的认识及临床经验的总结，将两者联合才有中医体系。当今的大数据分析恰好契合规律的总结，透过大数据能更易觅见其中的规律，因此中医舌诊与人工智能的结合是既符合中医本身的发展，亦符合科技进步的优势组合。

1 病性证素的选择及其输出模型构建

病素是疾病的要素、基本单元，可以组合成“证素”；“证素”是辨证的基本要素，是辨证必须明确的基本诊断单元，分为病性证素和病位证素；证素组合出证型。

1.1 病性证素的模型构建

《黄帝内经》云：“善诊者，察色按脉，先别阴阳。”基于人工智能的舌诊要突出临床指导性，突出中医指导临床的思维。本团队通过对现有六经辨证、卫气营血辨证、三焦辨证、八纲辨证、气血津液辨证、经络辨证以及病因辨证等不同辨证体系的研究，在其中选出八纲辨证、气血津液辨证以及病因辨证的辨证要素作为构成库。

《素问·阴阳应象大论篇》言“审其阴阳，以别柔刚，阳病治阴，阴病治阳，定其血气，各守其乡。血实宜决之，气虚宜掣引之”，“方随法出、法随证立”，只有对“证”有精准的识别，治疗才能有的放矢。八纲辨证突出强调阴阳辨证思维，气血津液辨证要求体现人体的有机构成整体性，都是临床上最基础的，需要做到零失误的诊断机要。《素问·至真要大论》病机十九条指出“谨察阴阳所在而调之，以平为期”，临床诊断中不失阴阳偏差，便可以效如桴鼓；识得寒热虚实，则治法可立——寒者热之、热者寒之、虚则补之、实则泻之；分清气血表里，则明害之所在——在表者汗而发之，中满者泻之于内。至于病因辨证，痰饮水湿、瘀血是病理产物，属于津液、血液部分；郁是一种病理状态，透过舌诊辨识，人工智能也可以实现，因此也纳入辨别的构建体系。

本研究团队选择八纲辨证、气血津液辨证以及病因辨证的阴、阳、气、血、寒、热、虚、实、表、里、湿(痰)、瘀、郁作为组合基础，采用2×2表格法进行组合，在原则上78种应有组合中，通过复习文献以及结合实际临床，最终筛选实际证素组合35种，即气阴、阴血、阴虚、阳气、阳虚、表阳、里阳、阳郁、气血、气热、气虚、卫气、里气、气郁、血寒、血热、血虚、里血、瘀血、寒热、虚寒、表寒、里寒、寒湿、虚热、实热、表热、里热、湿热、郁热、表虚、里虚、表实、里实、痰湿。

1.2 输出证型的模型构建

只通过对阴、阳、气、血、寒、热、虚、实、表、里、湿(痰)、瘀、郁的简单机械组合并不能完全解决临床问题，而且不符合中医的诊疗规律以及病证的复杂性，因此结合临床实际需要对上述组合再进行两两组合，通过筛选，将阴虚、阳虚、气虚、血虚、实热、虚热、阳郁、气郁、寒湿、湿热、血瘀、郁热、表寒、里寒、表热、里热、表虚、里虚、表实以及里实进行组合，采用2×2表格法，通过复习文献以及结合实际临床，最终实际筛选出78种证型组合，即阴阳两虚、气阴两虚、阴血两虚、阴虚发热、阴虚气滞、阴虚寒湿、阴虚湿热、阴虚血瘀、阴虚表寒、阴虚里热、阳虚气虚、阳虚血虚、阳虚发热、阳虚阳郁、阳虚气滞、阳虚寒湿、阳虚湿热、阳虚血瘀、阳虚表寒、阳虚里寒、气血两虚、气虚发热、气虚寒湿、气虚湿热、气虚血瘀、气虚表寒、气虚里寒、血虚发热、气滞血虚、血虚寒湿、血虚湿热、血虚血瘀、血虚表寒、阳郁实热、气滞火旺、表实热、里实热、阳气郁滞、阳郁寒湿、阳郁湿热、阳郁血瘀、阳郁发热、表寒阳郁、里寒阳郁、气滞寒湿、气滞湿热、气滞血瘀、气滞发热、表寒气滞、里寒气滞、寒湿血瘀、表寒寒湿、里寒寒湿、表虚寒湿、里虚寒湿、湿热血瘀、湿滞发热、表寒湿热、表虚实热、里虚实热、血瘀发热、表寒血瘀、里寒血瘀、表热血瘀、里热血瘀、表虚血瘀、里虚血瘀、表寒里热、表虚寒、里虚寒、三焦火盛、里虚热、表阳虚、里阳虚、卫气虚、表虚热、里虚热以及里实热。

“证素”是辨证的基本要素，是辨证必须明确的基本诊断单元[3]。因此，基于以上操作，最终将基础的阴、阳、气、血、寒、热、虚、实、表、里、湿(痰)、瘀、郁以及初步组合的证素筛选，删除过于笼统、不符合临床以及互相涵盖的证素，得到最终确定的证素。

在人工智能输入证素的基础上，透过人工智能采集到的信息进行诊断，将证素组合最终输出能够反映证型的证素(如气虚、阳虚等)以及二次组合的证；本次组合原则应输出113种(35种+78种)证型，删除不能直接展示病性的气阴、阴血、阳气、表阳、里阳、气血、卫气、里气、里血9种证型；最终输出104种证型。

2 基于证素与舌诊关联性的模型构建

章虚谷曰：“观舌本，可验其阴阳虚实；审苔垢，即知其邪之寒热浅深也。”因此，可以通过观察舌体确定正气的虚实、气血病变的部位，通过舌苔以确定邪气的深浅以及胃气的盈亏。舌神有荣舌和枯舌，反应阴阳气血津液的盛衰，荣舌为正常生理，若为枯舌可以确定为正气极度亏虚；通过舌色可以确定气、血、寒、热、阴、阳、虚等情况；舌态可以确定虚、实、热；苔色可以确定寒、热；苔质可以确定表、里、虚、实、热、阴；润燥可以确定阴、阳、气、血、寒、热；舌下脉络可以确定气、血、寒、热。故初步建立基础的阴、阳、气、血、寒、热、虚、实、表、里、湿(痰)、瘀、郁与舌体、舌苔的对应关系模型，见表1。初步构建证素与舌象组合关系，见表2。

表1 阴、阳、气、血、寒、热、虚、实、表、里、湿(痰)、瘀、郁与舌象对应关系模型

表2 证素与舌象组合关系

在以往的舌象研究中存在诸多认识偏差，譬如裂纹舌，判断是否属病理状态应区分舌苔和舌质。如许家佗[6]认为裂纹或裂沟中无舌苔覆盖者，多属病理性裂纹；若有舌苔覆盖，多见于先天性裂纹。熊昱利[7]认为裂纹在舌质类似土地干裂，“土性”无法涵水，属于中焦自身极亏虚，甚至精血亏虚；若裂纹在苔，一般出现在厚腻苔中，提示湿重化热。周幸来[8]提出裂纹当关注其颜色光泽以及动态变化，从而对疾病的预后做出指导；同时总结临床提出裂纹的不同形状与疾病有一定的相关性，如“丰”字形提示消化系统病变，“八”字形提示呼吸系统病变等。因此本文采取舌质裂纹、舌苔裂纹各自的指导意义进行建模组合，以力求科学；其次对舌象的润燥亦有误解，如《中医诊断学》在舌苔润、燥的临床意义中指出，其主要反映津液的盈亏和输布状况。舌苔是胃气盛亏和邪气强弱的外在表现，舌质是人体气血津液(正气)的表现，临床常见血虚夹痰饮的患者，其舌质淡白无津，舌苔白润，因此润燥当一分为二，在临床上辨别舌苔的润燥，同时也要重视舌质的润燥。

3 人工智能诊断输出模型构建

3.1 病性证素特有症状鉴别模型构建

借助人工智能的自我学习和不断模拟优势，在实现以舌诊为导向的智能诊断输出时需要分阶段训练。首先以舌诊为主，借以辅助问诊实现初步建库，实现以舌诊为导向，联合特有症状否定惩罚模式问诊，最后输出健康状态证型；这样既可以提高模型的准确性，又可以减少人工建立舌诊库的重复工作。之所以对于特有症状的意义辨别非顺推模式(阴虚=五心烦热+阴虚舌象)，而是否定惩罚模式(阴虚=舌象-怕冷-拒按)，在于惩罚模式可提高舌诊的准确性、科学性的同时能最大程度减少一些复杂的寒热错杂病证的误诊；其次，实现人工智能输出证型的过程中存在两个棘手问题：一是，保证“阴阳”辨证的原则性，即对立的证素需要做到鉴别诊断万无一失；其次仅仅通过舌象不能完全的区分的相似证素需要严格鉴别。此时，则借助辅助问诊，以病性证素特有症状鉴别，能很好的解决这些问题，见表3。最终使得以舌诊为导向的人工智能诊断输出平台得以实现。

表3 病性证素特有症状鉴别表

3.2 实现人工智能诊断输出平台构建

首先采集图像，建立10000张舌象的原始数据库1，然后通过两位中医诊断专家从9个层面标注每一张舌象基本情况(舌神、舌色、舌形、舌苔、苔色、苔质、润燥、舌底络脉颜色、舌底络脉异常程度)，如果两位专家标注存在分歧，则由第三位专家决定，完成分类数据库2。基于数据库建立人工智能客户端，首先在医院门诊部投入使用，将人工智能检测结果与专家结果进行对比，进一步完善数据库2，流程如图1所示。

图1 实现人工智能诊断输出平台流程图

人工智能在舌诊中的实现关键在于舌象的采集和图像的处理[9]。对于舌象的采集采用标准比色卡对比实现，再通过对图像的去噪、图像分割、图像校正、特征提取等系列处理，同时结合实际临床、专家修正，最终将舌象赋予病性证素意义。最终形成人工智能舌诊中医健康状态辨识系统，对采集到的舌象进行分析处理。人工智能舌诊中医健康状态辨识系统其中包含了各个舌象因素分析模块，该分析模块的主要实现过程包括对舌象的标注、辨识模型人工智能训练、齿痕的识别与轮廓提取、定量计算齿痕舌指数。

数据库的建立最为关键的，首先是建立权威的数据库，以舌诊为主导，辅以否定惩罚模式的问诊，然后通过实践检测，进一步加强人工智能的学习，最后形成较为成熟的辅助诊断系统。

4 小结与展望

“中医四诊”是连接医患的桥梁，《难经》云：“望而知之谓之神。”在望诊中望舌又是单独的一个诊断模块。舌为心之苗窍，胃气上乘则生舌苔，五脏六腑之气皆通于舌，舌质反映气血亏虚与否，舌苔展现邪气的盛衰。虚实既别，则不会犯虚虚实实之诫。察验舌色、苔色皆能知晓寒热，寒热有别则治法可出，此先别阴阳之理。

人工智能的介入能够减少诊断过程中的主观性，提高其科学性，通过多学科交叉模式定性、定量的分析，提高临床效率[11]。20世纪70年代中期人工智能技术运用于中医领域，有诸多的研究，主要以数理统计方法和经典逻辑推理作为中医诊断处理方法，或者将两者结合；在推理方法上，多数直接采用人工智能现有的推理方法，而推理规则的获取则直接从病历中归纳。显然目前的研究或过于传统，无法实现真正的人工智能，或脱离实际临床，甚至脱离中医的根基，阴阳不分、寒热不辨、虚实混淆、表里一体、气血不识；因此，目前如何将中医原理与人工智能有效结合迫在眉睫。本文基于中医思维建立人工智能数据库，形成智能化的循环建设，经过临床应用、反馈、调试，本平台将日趋精准、便捷、高效。

人工智能通过大数据将舌诊精准化、量化以及科学化，并能及时反映病变状态，后期可以建立专病数据库，如糖尿病、高血压、脂肪肝等，可为慢性病患者的管理提供精准高效的服务，亦符合当今社会“互联网+医疗”模式，辅助病患减轻医疗负担，提升生活质量。