基于大数据的智慧中医诊疗模式应用研究

谢彬

绵阳市中医医院，四川绵阳，621000

0 引言

伴随着科技和现代人工智能的快速发展，医疗界也开始慢慢迈向信息化和智能化管理，“智能医疗”的理念是顺应时代的发展而产生的，现阶段，业内对智能医疗的基本概念还处在研究环节。有关学者认为，智慧医疗，就是利用物联网完成患者与医护人员、医疗、医疗机器设备中间的互动交流，推动医疗信息化管理方式的自主创新，最后完成即时、智能化、自动化技术互联互通的动态性服务。同时，智能医疗也是指根据医疗互联网技术、医疗云、移动互联、数据预处理、大数据挖掘和智能穿戴设备，将医疗设备与公用设施结合在一起，并据此为治疗诊断作出合理判断。它超越了目前医疗系统软件的空间受限和技术限制，利用最现代化的物联网，完成患者与医护人员、医疗、医疗机器设备中间的互动交流，逐渐实现信息化管理[1]。总的来说，智能医疗就是指利用互联网技术、云计算技术、大数据挖掘技术等，将患者与医护人员、医疗机器设备、医疗密切联系在一起，推动医疗的整体信息化管理和服务项目的高效率。它以患者为主导，真真正正地实现了医疗管理体系的服务项目质量的提升。

1 智慧中医研究的目的与意义

1.1 研究目的

将互联网大数据、人力智能、物联网与传统的中医诊疗方式紧密结合，完成中医诊疗各个阶段、控制模块的有机结合与协作，是拓展中医四诊范围、完善中医诊疗管理体系、传承中医经典的核心和必然趋势。创建智能中医诊疗管理体系，关键是以中医辨证理论为关键，采用当代中医诊断技术，将中医诊疗决策内容信息化、智能化[2]。综合中西医二者的数据信息，最大限度地发挥人机交互的优点，为中医临床诊疗提供决策上的依据，进而探索和创新中医诊疗模式。与此同时，本研究将进一步推动中医诊疗规律的汇总，加速中医诊疗技术的飞跃发展。毋庸置疑，智能中医诊疗模式的应用研究，为中医诊疗高效率、医疗安全、新技术应用结合提供了方向，为中医传承自主创新找寻新思维。

1.2 研究意义

借助云计算技术，对传统中医诊疗经验、重要用法和学术观点等进行梳理、归纳、发掘、剖析，对中医的进一步发展具备关键的实际意义和实践价值，也是中医自主创新和发展的原动力。传统式的中医健康服务，往往没有严谨的过程控制，因而在质量控制过程中无法充分达到相应的标准。互联网大数据、物联网技术、信息技术前沿科技的引进，可以从源头上避免这类情况的产生。利用数字化方式，可以根据具体中医服务项目的过程控制，重新科学地组合以往的中药治疗过程，并重新组合目前的医疗资源，通过电子计算机精准控制全过程，降低人为因素干涉，完成质量全过程跟踪，在很大程度上，保证了中医的诊治水平。合理的资源利用在提高效率的同时，还能够确保患者利益，保证诊治过程的安全和药品安全。根据中医药学服务规范的规范化标准来进行管理，医生可以根据诊疗工作经验，来达到患者多方位的要求，开拓创新，进一步推动中医药学行业的发展。

2 智慧中医的应用

智慧中医依据中医本身的发展规律，灵活运用互联网大数据、物联网技术、人力智能、云计算技术，建立起以数据信息为支撑点的个性化智能管理体系，规范中医诊疗步骤，优化中医服务方式，使中医的发展潜力获得充分发挥。中医在“健康中国”战略中起到主要功能的工艺管理体系和工程项目，其中包含智能中医和智能中药、中医智能确诊医治系统，可远程线下精确搜集患者确诊信息内容等。智慧中医系统将以上内容列入数据库后，和相关参考文献一起，将起到辅助医疗决策、搜寻电子病历、智能追踪患者病情、辅助医生提升诊疗水平的作用[3]。

智慧中医的第一步，是建立中医的功效标准，创新中医四诊搜集技术管理体系和相关机器设备，迅速精确地搜集病患的身体状况信息内容。与此同时，建立名中医个性化辨证论标准和辅助医疗诊断决策方式。除此之外，还要建立标准中医中药材供货系统，管理中药材品质和制作水准，实现针对患者个性化需求的药物配送。

智慧中医的第二步，是营销推广出色中药，在诊疗中充分发挥中医未病治疗的优点，根据人民的群众吃穿住行特点、相关的信息收集和构建的实体模型，能够实现预测分析、防止未病，并可将中医养生与科学饮食和运动健身结合在一起，保障人民群众的身体健康。

3 大数据技术在智能中医中的应用

3.1 大数据技术在面诊过程中的应用

面诊是中医学症状确诊的关键內容。根据面诊软件系统提供的数据分析可以充分发挥健康服务的优点，达到“中医养生”的要求，推动中医诊断基础理论的运用和发展，合理利用比较有限的资源，最大限度地提升身心健康改进实际效果，从而做到防止病症产生、提升生活品质、降低经济负担的目的。

在人脸图像信息数据库查询基本建设中，利用电子计算机鉴别技术，将人脸照片的每部分开展切分，对人脸图像进行校准，获取典型人脸的颜色信息特征，自动检索和剖析人脸信息特征。

图1 智慧中医根据电子病历系统的诊断流程

使用目标检测方法对面部进行定位：首先，利用样本的Harr特征进行分类器训练，得到一个级联的分类器。完成分类器训练后，将之应用于对输入图像中的感兴趣区域的检测，检测到目标区域分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整幅图像，在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。在得到的面部位置上利用面部主要部分之间的相对距离的统计值得到人面部主要部分的大概位置，然后使用Snake方法对他们进行分割。

针对面诊客观化的科学研究，最先搜集规模性面诊数据，创建面诊数据库。随后预备处理数据并实行因素获取。最终，开展实体模型练习，完成面诊信息的鉴别和确诊。具体做法如下。

（1）根据层次聚类和神经元网络的图像颜色检测规模性样版，获取样版的清晰颜色值，利用层级聚类算法分析颜色值，得到色调特点。利用神经元网络模型的色彩特点，得到颜色检测实体模型，完成对键入表面的颜色检测。

（2）根据卷积神经网络的脸部特点鉴别。致力于规模性收集脸部照片，利用卷积网络正对面小像的不一样脸部svm算法特点，用互联网权重值储存在神经元网络的一个神经细胞中，下一次相近图像作为键入输入键入到互联网里时，该互联网中的相对应神经细胞将被激活，输出对应的脸部信息，与数据库文件的相对应照片相符合，并输出相似的脸部分辨结果。

（3）大数据技术性设计方案为：系统软件应用个别差异作为关键自变量，各自对应每一个个人模型。可以在好多个月、两年乃至更长的时间内不断检测人的面诊健康指数，根据持续数据的变化规律性剖析，减轻点射数据的准确性不够问题。长期性不断搜集患者的面诊身心健康数据并累积，标明本人长期性脸部特点的数据趋势分析，区别本人的常规情况和病症征兆色彩的色调。创建具备中医特点的本人健康管理系统实体模型，根据有周期性的分辨发觉将来身心健康转变的风险，根据判定和定量分析的融合分辨患者的身体状况，向患者提供医治提议、慢性病医治等。

根据该服务平台，在面诊的基本上创建规范化的数据库、初期临床诊断和风险性预测分析系统软件、精确的诊疗数据分析系统软件。应用大数据剖析和数据发掘技术，创建了符合中医学特点的健康管理系统实体模型，建立了中医学面诊大数据库房。大数据信息搜集与数据分析系统将根据数据发掘优化算法建立的智能化分级诊疗系统软件，完成智能化分级诊疗，使其最合乎近期的诊疗诊治，将患者的单位数据上传入大数据搜集服务平台，为诊治科学研究主题活动提供关键参照。智能化分级诊疗系统软件和效能型大数据专家组，以患者的角度设计方案架构，集中化诊疗协同医院门诊的资金和人力物力，协助诊疗协同医院门诊创建优良的分工合作体制，帮助患者进行分级诊疗。

3.2 建立智能化中医技术管理体系

在结合病症开展精确诊疗分析的基础上，开发设计体现中医基础理论和专业知识特点的数据发掘方式和临床管理决策适用技术，建立具备中医“症-证-治-效”专业知识具体指导的大数据发掘技术网站和具备诊疗辅助工作能力的临床信息处理系统。融合中医精确疾病分类、临床合理药品搜索、诊疗管理决策支撑等自主创新运用问题，开发设计高效的典型性统计分析方法和技术，形成示范性临床应用成果，进而构建根据大数据剖析和知识图谱逻辑推理的中医药学人工智能技术程序流程，推动中医药学行业数据利用工作能力及医生诊疗水准[4]。

（1）中医知识图谱的制作。利用中医参考文献、医论、临床大数据，科学研究了“病-症-疗”有关命名的实体抽取、关系抽取和概念同义分析的方法研究，利用临床表型体以及适度的专业知识表述和规范的实际意义表述，搭建中医药学临床专业知识具体指导资源库。以搭建完善的中医知识图谱为总体目标，以中医的临床实验数据的为重要立足点，通过预测、统计、关联性分析等的优化方法，形成多层面的知识图谱库。

（2）专业知识逻辑推理与统计学习相结合的临床决策支持。研究中医基础理论的诊断方法与智能看诊系统诊断方式之间的相互关系，并融合中西医结合知识图谱资源，开展中医诊疗的类比推理方式科学研究，形成根据类比推理的临床管理决策适用方法；利用临床实例数据，应用特点学习和归类学习的方法，科学研究临床实例的深层特点表述，设计根据实例逻辑推理的临床管理决策适用方法。将这两种技术结合在一起，制订出实例逻辑推理和类比推理紧密结合的临床管理决策适用方式，以适用于中医诊疗信息处理系统的开发设计和运用。利用类比推理与统计学习紧密结合的管理决策适用新技术应用，在数据库房和大数据发掘剖析的基础上，开发中医临床诊疗信息处理系统，以适用全自动诊疗和药方推荐。开发设计适用常见疾病诊疗管理决策的CDS程序模块，并将该功能模块置入临床信息管理系统，执行诊疗临床营销推广和示范性运用，开展即时诊疗辅助和智能推荐。

（3）智能化随诊和临床路径提升。建立不同类型疾病的中医临床功效评估规范，在临床诊疗中融合智能化随诊，追踪对患者的诊治和用药治疗实际效果，定编完善的中医电子病历数据。根据功效剖析，可以分析出确诊和服药工作的经验和失误，同时提升医生的临床经验、诊疗实际效果。从低年资医生逐渐成长为经验丰富的医生，通过积累实验数据，搭建成医生个人的知识图谱，不断帮助医生提升自己水平，缩短优秀医生的培养时间，同时提高医生临床诊疗水平。

3.3 智能化中药配送系统的建立及病患服药助手

中医精准医疗医治讲究“每人一方”，将辅助诊疗决策支持系统与智能化中药制取和派送联系起来，在确定药方后，系统自动将药方传达给药品制取和派送部门，随后进行药品制取和为患者的派送，使患者服药的方式变得越来越方便和快捷。

（1）建立智能化中药的生产和商品流通系统。在国内挑选各省市具有资质的药材供应商，同时建立中药制取和派送智能化中心，产生智能化中药服务体系。各医院根据智能化中医辅助诊疗系统进行病情诊断，再由各省市中药制取和派送智能中心，开展药物的配制和派送，实现中医智能化的最终目的。

（2）建立中药制剂和商品流通规范化服务规范。建立中药制剂和派送规范化服务规范，形成国家标准。主要内容包含：药材来源、质量管理、审理、调剂、制剂、包装、派送等。

（3）构建服药提醒系统，完成药品咨询和服药提示及功效意见反馈。构建服药提醒系统，完成对病患健康和病症情况的用药咨询。系统依照医生的提示开展用药提醒和常见问题的答疑解惑，并协助追踪患者的病情发展情况。

4 结语

充分利用人工智能技术、自然语言理解和研究技术，“智慧中医”利用从各种各样的渠道搜集的信息和数据信息，迅速提供确诊提醒和医治建议。借鉴IBM的认知能力医药学实践经验和互联网技术，借鉴智能化的电子计算机智能技术，以及借鉴AI人工智能、大数据、云计算等新兴技术，推动互联网中医药诊疗基本建设，创建可独立调节的中医药智能化系统诊疗系统软件，创建高效率、精确、性价比高、覆盖广泛性的智慧中医健康服务系统，完成互动式人性化诊疗、线上健康保健服务项目、药品自主创新、人才的培养等，完成中医药传承和实现中医药国家战略，为人类健康服务。