人工智能与现代中医诊断的结合探讨

人工智能与现代中医诊断的结合探讨

郝文晖 刘毅 冯军 张少良

上海树家医学科技有限公司 201204

摘要：在中医诊断学中指出中医诊断的基本原则是：整体观察，四诊合参，病症结合，动静合一。这是中医的核心辩证理论，即从辩证角度来分析病人证型分类， 通过分型来综合确定用药。中医学科比较庞大，辩证又分为了八纲，六淫，阴阳，气血，津液，脏腑，六经，卫气营血，三焦，经络辩证等几大辩证方法，所以如何准确有效对病症进行辩证，分型和施治是中医辩治的核心难题。

关键词：人工智能；图神经网络; 中医药特征向量; embedding；现代中医；诊断；结合

由于辩证需要分析和输入的参考信息关联性比较强，很多病症因为一些细微的区别决定了辩证结果，如何利用信息化技术进行辩治是各大医疗健康领域一直在探索的问题，出现了两类方法：1．利用代数或者聚类的方法解决症药匹配问题, 有些甚至直接跳过辩证的过程，将病症和用药关联匹配，这在中医诊断学中是不严谨的。2．通过训练CNN卷积神经网络来预测结果，这种方法比较有效， 但是在特征和权重训练学习过程中，不能够有效学习到关键特征，影响预测结果准确率。

1. 应用人工智能解决辨证施治的方法

1. 构建大型中医知识图谱

基于自然语言处理技术(NLP)和医学语言系统(UMLS)对医学相关信息(名医医案, 典籍)等进行实体关系提取，构建基于中药，症状，疾病，证候，方剂，治法等相关的三元组信息。形成庞大的知识图谱数据库。并且包含了实体的属性信息比如中药【用量、别名、功用、药对]等，通过人工和机器学习结合的方式，对知识图谱进行：数据建模、知识映射、关系预测、知识融合、以及信息验证。构建一个描述准缺，有效，并且能够记录和还原名医医案思路的知识体系。

2. 基于图神经网络对中医知识图谱的embedding提取

使用了一种基于空间域的图神经网络进行辩治的方法，该方法通过一种图的深度学习算法，使用无监督学习方式，在大图中批量提取子图信息，采样后对图中的顶点基于近邻节点属性信息聚合，从而获取中医症状向量(symptom embedding)，中医证候向量(dialectic embedding)和中药向量(herb embedding)的表征信息，通过在向量之间的计算获取症状在辩证的推荐评分以及证候在中药的推荐评分。

3. 基于中医知识图谱的特征向量召回

由专业医师从医案和治疗方案中收集了大量的能够结合上下文形成辩治思想的训练数据集，保证了训练内容的可靠性，训练好的embedding能够从症状、症候、中药中学习归纳辨证施治的规律。

表1：症状-中药召回结果

表1采用该方法预测的证候，由专业医师分析后，根据症状所召回的证候95.18%都符合临床经验的辩证，并可以用《中医诊断学》来验证结果。

表2：证候-中药召回结果

表2采用该方法预测的用药方案，由专业医师分析后,根据证候所召回的用药方案92.53%都符合临床经验的用药，部分结论可以用《中医内科学》来验证结果。

二、人工智能在现代中医诊断的应用领域

（一）利用人工智能技术辅助鉴别中药

利用人工智能技术帮助鉴定中药是中药质量的关键，也是中药发展的基础，但中国医药品的质量受到资源、环境、技术、管理、收获、加工、保管、运输等诸多因素的影响，质量参差不齐^[1]。利用人工智能技术来鉴别中国医药品，仅通过“望闻问切”等方法识别中国医药品。在中国药品样本基础上，通过大数据识别与分析、真实性识别、来源可追溯性、质量预测等方法，极大地缩短了鉴定时间，从而规范了中药生产，提高了中药质量，促进了中药产业的发展。

（二）利用人工智能技术进行中医药诊断

人工智能技术的发展为中医药诊断方法带来了新的机遇。在此基础上，通过对传统中医药诊断方法、脉冲诊断设备、舌诊设备、颜色现代化的深入研究，诊断仪器、臭气仪器、子午线仪器等已成为新型中医药诊断技术。例如：基于PCNN网络和注意力机制的中医辨证辅助决策方法，基于点排序卷积神经网络(PCNN)和注意力(Attention)机制的中医辨证辅助决策方法，具体包括:使用语言技术平台工具对每份医案进行分词处理;使用PCNN网络对每份医案进行特征编码，构建其对应的特征向量表示;使用Attention机制进行证候预测。本发明使用点排序CNN网络自动提取医案的症状、病因、病机等特征，构建对应的特征编码，不需人工标注特征^[2]。

（三）利用人工智能技术辅助中医药健康管理

由于人口老龄化，许多国家和家庭的医疗费用负担日益加重。中医是中医的一个重要组成部分。以核心理念为指导的健康维护技术方法对保障中国国民身心健康起到了独特的作用，建立了以人工智能技术为基础的中药健康管理云平台，实现了高效的人机对话及相关信息处理与分析，根据个人不同的身体状况，提出针对性的健康处方，针对不同的个人进行个性化调整和改进，实现个体化的个体医疗收集大数据，根据个体体格及相关风险因素建立疾病预测模型，调整个体整体功能，达到“疾病前预防、现有疾病变化和康复后预防”的目标。

三、关于人工智能在中医适宜领域应用的政策建议

（一）开发中医药数据，强化中医药数据基础

中药标准化和整合健康数据标准，根据中药特征制定相应的数据标准，利用计算机语义识别系统对中药术语和概念进行规范。对具有相同含义但表达不同的名词和概念表达，应确立层次分明，体系化处理。中草药的五脏、血、液、六经等不同分症系统，在统一定义的基础上，建立在数理逻辑模型上。对建立高质量的中医药数据集、建立和推进中医药有效性评价体系、药品评价体系等方面，为中医药有效性评价体系和评价体系的建立奠定了坚实的基础。中医药健康标准化，医疗大数据标准化^[3]。加强中药数据的互联互通，促进中药继承创新，加强现有中药信息的软硬件建设，以信息开发为主线开发医疗信息系统，优化中药信息化开发环境，以及中药系统内的信息化开发环境，以及提高中药研发水平。

（二）提升中药研发水平，优化中药流程管理

建立中医药健康大数据有助于防治疾病，中医药在疾病预防方面也有其优势。由于中医药可穿戴式的发展，设备和数据采集设备的推广，需要根据居住者的饮食、行为、舌头、表面、静脉等日常信息，建立医疗和健康的大数据，利用人工智能来读取和分析健康数据，并据此提供相应的健康解决方案。利用人工智能辅助诊断和治疗人工智能技术，综合诊断与治疗思路、综合征差异化逻辑、知名老中医医生的处方、电子记录、辅助诊断处方的医生机器人和虚拟助手等功能，可以使普通医生更好地融入中国传统医学中，提高诊断和治疗能力。

（三）优化中医预防诊疗流程和效果，促进中医药健康管理发展

建立最新的中药质量标准体系，其组成十分复杂，其制剂质量监督是最大的难点。因此，建立以医药成分为基础的最新中医药质量基准体系，满足医药产品的基本特征。以此为基础，开发中医药智能制造技术，改进中医药制造方法。建立最新的中医药智能制造模型，精确控制制造参数，精确监控各功能部件，确保传统中药产品安全、有效、质量均匀性^[4]。建立中药交易网络平台，建立一个数据挖掘和知识管理系统，形成以生产智能制造为基础的中药生产管理数据云平台。以“三网”为基础，建立基于生产智能制造系统的我国中药生产管理的数据云平台，建立中国数字材料媒体价格指数和质量标准。

结束语：

现代中医师在临床经验、辩证逻辑、学派思想、用药习惯各方面都存在着自己的主观判断意识。在全面性，综合性和准确性上都有一定偏差，这个偏差值决定了医师的技艺水平。在人工智能的加持下，可以大幅度的缩短这种经验差距，能够复现古今名老中医的就诊思想，根据患者的病症特征进行有效的辩证和施药。

人工智能支持中药研发的现有软硬件建设，优化中药信息化开发环境以及中药系统中的具体作用，利用人工智能技术挖掘传统中药的知识，缩短研发时间，利用人工智能技术进行中药研发，从而缩短研发时间。运用人工智能，优化传统中药的管理。把人工智能技术融入传统中药现代管理流程，加快新药的应用。以国内传统制药企业积累的工艺参数和质量数据为基础。

参考文献：

[1]孙忠人,游小晴,韩其琛,徐思禹,尹洪娜.人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考[J].世界科学技术-中医药现代化:1-9[2021-07-28].

[2]石英杰,李宗友,赵攀,杨硕,刘成源.我国中医计算机辅助诊断研究热点与趋势的知识图谱分析[J].中国中医药图书情报杂志,2021,45(02):11-18.

[3]朱培超,潘赐明,阮亚君,韩利震,李恬,董昌武.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[J].环球中医药,2021,14(06):1033-1038.

[4]夏淑洁,杨朝阳,林雪娟,李书楠,王洋,李灿东.基于文献计量分析的数据挖掘在中医诊断学领域的应用研究[J].天津中医药,2021,38(02):142-151.

姓名：郝文晖 性别：男 民族：汉 出生年月:1991年7月 籍贯:河南南阳

学历：本科 毕业院校：长沙理工大学 单位：上海树家医学科技有限公司