中医人工智能体质辨识的管理与运用※

万雪娇,张彭跃,黄培冬,邰先桃

(云南中医药大学,云南昆明 650500)

自中医药项目纳入国家基本公共卫生服务以来,“体质”“中医治未病”与“健康服务”等得到社会普遍关注,“社区健康管理”也成为学术研究热点。古代中医将人分成25种类型,现代医学对体质分类有四分法、六分法、九分法和十二分法等。目前,北京中医药大学王琦教授提出的九分法最为常用,具体内容可见于中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》[1]。2007年王琦教授提出体质辨识用于健康评估的理念,针对亚健康状态、慢性疾病和康复期的人群或个体存在的危险因素和偏颇体质,进行生活行为指导,制订养生保健和医疗干预方案[2]。李灿东教授认为,基于中医基础理论的“状态辨识”是中医健康管理的核心,把握状态是维护健康的关键[3-4]。

中医健康管理是以中医学为指导,基于整体观念,将四诊(望、闻、问、切)与现代健康管理中关于信息采集、风险评估和健康干预的技术及方法相融合,从而对不同人群全生命周期进行动态、个性、全面的管理[5]。随着互联网技术的广泛运用,健康管理必将向纵深发展。可穿戴设备、远程移动诊疗为健康数据采集分析提供有力的保障。因此,治未病理念、体质学说与人工智能的融合有助于中医健康管理取得突破性进展。此外,养老和医疗的双重压力给无数家庭带来的沉重负担,如何将“互联网+”中医健康管理模式运用与推广,以解决上述难题,值得深入探讨[6]。基于体质辨识的中医健康管理与中医治未病的理念相似,发挥中医健康管理的特色有助于解决治未病理论发展过程中存在的问题[7]。程羽等[8]将中医治未病思想与健康管理理念相结合,提出中医治未病健康管理新模式(即多环节切入、状态调整、线性干预),综合调整机体状态,并对一些致病因素给予干预阻断。人工智能是提高中医健康管理的有效性、便捷性和可操作性的有效手段。其关键是整合影响个人健康的先天因素、后天因素、环境因素及分析主观感受和体质变化等健康数据,实时掌握及分析健康状态。为此,上海正太科技自主研发了一款中医人工智能体质辨识仪——经脉宝,其遵循简约智能的设计原则,具有不增加医务人员工作量、便于居民在社区和基层医疗机构自主进行体质辨识的特点,能在一定程度上提高中医药健康服务工作的效率和质量。

本文基于经脉宝在中医体质辨识中的运用,探讨人工智能在以社区居民为主体的中医药健康服务和管理中的作用,旨在筛选健康管理的重点人群,如跟踪调查亚健康人群的体质变化,并形成动态评估健康的数据库,探索定量和定性相结合的健康干预策略,为中医药健康服务与管理的实践提供理论依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 收集2018年1月至2022年12月获得的全国22个省市(北京、河北、河南、山东、山西、吉林、辽宁、陕西、新疆、安徽、福建、广东、贵州、海南、湖北、江苏、江西、四川、云南、浙江、重庆和上海)的有效数据394971例,男女比例为48∶52,主要是65岁以下的中青年人群,其中18～＜40岁者177575例;40～65岁者173509 例;65 岁以上者43887 例,均知情同意。

1.2 纳入标准 18周岁以上,意识清晰,且自愿参加中医体质测试者。

1.3 排除标准 头发遮挡额头,颜面部化妆;测试项目不完整,有缺失值等无效数据。

1.4 体质测试 经脉宝由大屏一体机、脉诊仪、摄像头组成。大屏一体机作为产品展示和交互主体,具有智能语音问诊功能;在其顶部和左侧分别有专业补光摄像头及脉诊所用的脉诊仪,可收集面象、舌象、脉象相关信息,并集成至平台进行存储;机器学习体质辨识及养生调理方案的推荐等主要通过内置的系统软件完成,包括中医药大数据云平台,如中医体质采集系统V1.0(2021SR0016365)、经脉宝软件V1.0(2019SR062417)、体质测试系统V1.0(2019SR0242516)、系统后台大数据报表与分析应用管理系统V1.0(2018SR835451)、用户健康保健推送系统V1.0(2019SR0244038)。

1.5 统计学方法 于经脉宝后台导出数据,由双人录入数据,进行一致性检测后,转换为SPSS数据集。采用SPSS17.0分析各组数据,计数资料以百分率(%)表示,采用χ2检验。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 体质结果 394971 例受试者中,平和质有49159例(12.4%),其余均为偏颇体质,其中阴虚质65959例(16.7%),阳虚质56340例(14.3%),气虚质43665例(11.1%),气郁质28616例(7.2%),湿热质55715例(14.1%),血瘀质44483例(11.3%),痰湿质33291 例(8.4%),特禀质17743 例(4.5%)。18～＜40 岁者有177575 例,其中平和质18815例(10.6%),阴虚质24910例(14.0%),阳虚质23090例(13.0%),气虚质17144例(9.7%),气郁质16605例(9.4%),湿热质35318例(19.9%),血瘀质16714例(9.4%),痰湿质16090 例(9.1%),特禀质8889 例(5.0%)。40～65 岁者有173509 例,其中平和质22065例(12.7%),阴虚质28034例(16.2%),阳虚质27885例(16.1%),气虚质20216例(11.7%),气郁质10677例(6.2%),湿热质18522例(10.7%),血瘀质23485例(13.5%),痰湿质14606例(8.4%),特禀质8019例(4.6%)。65岁以上者有43887例受试者,其中平和质8279例(18.9%),阴虚质13015 例(29.7%),阳虚质5365 例(12.2%),气虚质6305 例(14.4%),气郁质1334 例(3.0%),湿热质1875 例(4.3%),血瘀质4284 例(9.8%),痰湿质2595 例(5.9%),特禀质835 例(1.9%)。由上述结果可知,18～＜40岁者中,偏颇体质者约占89.4%,其中人数最多的是湿热质,阴虚质、阳虚质次之,这3种体质占比为46.9%;40～65 岁者中,偏颇体质约占87.3%,其中人数最多的是阴虚质,阳虚质和血瘀质次之,这3种体质占比为45.8%;65岁以上组中,偏颇体质约占81.1%,其中人数最多的是阴虚质,气虚质、阳虚质次之,这3种体质占比为56.3%。见表1。

表1 394971例体质受试者中医体质测试结果(例)

2.2 不同年龄组中医体质类型占比比较 3组的体质类型占比两两比较,差异均有统计学意义(P＜0.05)。不同年龄组占比最多的偏颇体质主要为以下5种。见表2。

表2 不同年龄组中医体质类型占比比较(%)

3 讨论

本研究结果表明,394971例受试者中,平和质占12.4%,偏颇体质占87.6%;不论是中青年组(18～＜40岁组及40～65岁组),还是老年组(65岁以上组),均以偏颇体质者居多。体质反映的是先天遗传和后天因素所形成的生理层面和心理层面相对稳定的特征。这些特征与个体罹患疾病的易感性密切相关。偏颇体质者,虽未诊断为某种疾病,但处于亚健康状态时,体内阴阳气血已经失调,一旦偏颇体质合并有易感疾病的一种或几种危险因素,就会导致疾病的发生和发展。

偏颇体质的形成与不良的生活方式密切相关。问卷评定法和生活方式调查是常用的健康信息采集方法。目前,经脉宝主要通过问诊、舌诊、面诊和脉诊完成信息采集,在生活方式和危险因素等方面的信息采集功能还有待完善。问诊是以语音结合文字的形式进行信息收集,具体如下:“您的饮食规律如何”“您的作息习惯符合以下哪点”“您的睡眠情况如何”“您的皮肤感受如何”“您是否有以下状况(如饮食生冷容易腹泻,常感到身体沉重、犯困等)”“以下哪些症状和您比较接近(如脘腹胀气、怕风、怕冷等)”“您符合以下哪些症状(如唇舌干燥、腰背不舒服等)”“您的出汗情况如何”,“您是否具有以下症状(如腰酸、膝关节酸痛等)”“您是否具有以下情况(如口干、口苦、动则气喘等)”“您的小便如何”“您的大便如何”。舌诊和面诊通过智能采集3D 图像,在云端进行图像识别解析获取信息。脉诊通过脉象数据采集工具获取脉感的压力,以判断脉象的属性,再通过云端服务的数据分析,反馈用户脉象特征。体质测试系统根据问诊、舌诊、面诊和脉诊结果,计算权重后得出体质类型。

年龄对体质的影响不容忽视。有学者发现,年轻人多为湿热质、气郁质,而中老年人特别是中年人多为痰湿质[9-10]。除年龄外,影响体质的因素还包括性别、民族、地域、生活方式等[11-13]。因此,经脉宝还应当增加问诊内容,收集兴趣爱好、心理状况、职业、个人既往病史及家族病史、用药史、月经情况、近1个月出现的不适症状等信息,以便评估健康风险和及时进行干预。保持健康生活方式与运用中医养生方法调理体质都是根据体质类型实施个性化的干预方案,可达到养生保健和未病先防的目的。利用好个人的健康信息,分析个体健康状态与生活方式等可改变的危险因素与环境和遗传等不可改变的危险因素之间的量化关系,能有效预测个体在未来一定时间内发生某种疾病甚至死亡的风险。研究表明,基于体质辨识对重点人群进行健康管理,有助于未病先防、已病防变。如黄彩梅等[14]发现顺产和剖宫产女性的中医体质分布状况不同,给予不同体质产妇不同的产后调养方案,有效预防产后疾病的发生。王珏等[15]采用中医体质量表分析江苏地区80岁以上高龄老人偏颇体质的形成原因,建议优化老年人群的生活习惯,开展个性化的健康管理服务。基于体质辨识的中医健康管理适用于健康、亚健康和疾病人群的全生命周期。健康管理从娱乐、社交和日常生活中的饮食与运动、睡眠与处事方式、精神心理负担、长期摄入或受到有害物质影响等方面着手,属于生活方式管理的策略。

随着人口老龄化进程的加快和慢性病患者年轻化趋势越发明显,中医健康管理提倡未病先防、已病防变的理念受到越来越多人的关注[16]。目前,中医健康管理的重中之重是慢性病,主要包括心血管疾病如高血压病和高脂血症、代谢性疾病如糖尿病和肥胖症等常见病、多发病。这些疾病的发生发展常与阳虚、阴虚、痰湿、气虚等偏颇体质密切相关,且老年人是健康管理的重点人群[10]。本研究结果显示,18～＜40岁者多见湿热质、阴虚质和阳虚质,40～65岁者多见阴虚质、阳虚质和血瘀质,65岁以上者多见阴虚质、平和质、气虚质和阳虚质,也在一定程度上反映这一点。

疾病的临床诊断可以按循环、呼吸、消化等不同系统划分,也可以通过辨体、辨证、辨病判断。运用人工智能算法,进行信息采集和健康状态评估,需要将体质或疾病类型归于若干具有相同任务需求的数据集合。对于某一种偏颇体质或疾病的健康管理内容而言,“危险因素”“调养方法”属于相同任务模块,称为“共同需求”。研究表明,心血管健康危险因素与中医体质类型具有相关性,如阴虚体质与血压相关[17],通过饮食、运动等生活方式干预可以降低心血管疾病风险,那么适当运动及清淡饮食的“调养方法”就是阴虚体质或高血压疾病人群的“共同需求”。对同种体质不同年龄或不同病种的用户来说,个体化需求和共同需求是不同的且相互作用的。基于用户所在体质或疾病组的共同需求模块,结合用户的具体问题和反馈,利用人工智能建立起该用户的个体化需求模块,才能真正做好健康管理的个性化服务。本研究中,40～65岁者和65岁以上者阴虚质占比最高,共同需求是通过运动和饮食管理健康,但两组人群的年龄及健康状况有差异决定了其运动方式和饮食管理方案不可能完全相同,这就是个体化需求。总之,人工智能运用于不同人群的中医健康管理的侧重点应有所区别。针对健康或亚健康人群主要进行体质辨识和养生方案推荐。针对患有慢性病的人群则根据慢性病危险因素的量表和相关指标监测进行风险评估、中医证候辨识,再予以健康干预方案推荐。

经脉宝目前尚不能对偏颇体质人群进行分类和个性化管理,要解决精准推送干预方案的问题,应当从健康信息着手,加强对隐性信息的数据挖掘。从线上线下健康信息数据库中挖掘深层次、隐含的信息和规律,直观呈现特定的生活习惯对健康的差异化影响,构建不同体质人群的健康管理平台。目前,相关健康管理平台的建设已取得一定的进展,值得借鉴。如武建铎等[18]强调预防保健、康复和健康教育相融合的作用,构建了糖尿病中医健康管理平台;王丽芬等[19]开发融合脉诊信息的中医健康管理平台有助于女性调理月经周期相关的健康问题;丁琪等[20]运用移动互联技术使医生和医疗机构通过中医云健康体系收集的信息实现整合共享。

综上所述,中医健康管理首先要收集健康信息,主要通过中医特色诊法获取,重中之重是中医体质辨识。基于四诊采集的健康信息对健康状态的辨识和健康管理的效果评价具有重要的影响。将人工智能应用于健康管理还有很多方面可以拓展[21]。中医四诊仪是健康信息采集的一种形式,可改良为便携式信息采集设备,如可穿戴的心率、脉搏、气味传感器,通过物联网等进行客观、规范、连续的健康信息采集和监测;采用数字化管理,实现健康信息的实时储存与调用。风险评估方面,利用数据挖掘技术、人工神经网络、云计算等手段,对健康档案中的数据分类,并构建风险评估模型;基于大数据优化算法,形成中医健康状态辨识的标准,对健康状态辨识结果实时反馈[22]。健康干预方面,运用知识图谱、深度学习体质类型对健康风险评估的影响,制订个性化健康干预方案,对不同人群进行分类分级管理[23]。