人工智能—中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新的變道超車

張 燁，黃宗海，許 強(qiáng)，溫川飆

（成都中醫(yī)藥大學(xué)，四川 成都 611137）

作為中華民族的瑰寶，中醫(yī)藥歷經(jīng)了幾千年的發(fā)展。隨著時(shí)代的發(fā)展與國(guó)家中醫(yī)藥發(fā)展規(guī)劃政策的制定，中醫(yī)藥越來(lái)越受到重視。如黨十九大報(bào)告中明確提出“堅(jiān)持中西醫(yī)并重，傳承發(fā)展中醫(yī)藥事業(yè)”，中醫(yī)學(xué)現(xiàn)代傳承戰(zhàn)略指出“保護(hù)為先”、“弘揚(yáng)文化”、“創(chuàng)新發(fā)展”是我國(guó)中醫(yī)藥領(lǐng)域的重要目標(biāo)。由此，如何傳承、如何創(chuàng)新的關(guān)鍵問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用于中醫(yī)藥中，在中醫(yī)藥這一具體行業(yè)中，如何將現(xiàn)代信息技術(shù)——人工智能與中醫(yī)藥領(lǐng)域需求緊密融合，在推動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)我國(guó)中醫(yī)藥傳承與創(chuàng)新，是關(guān)鍵問(wèn)題。

1 中醫(yī)傳承與創(chuàng)新的痛點(diǎn)

作為中華民族的文化瑰寶，中醫(yī)藥歷經(jīng)了幾千年的發(fā)展過(guò)程。隨著社會(huì)文化環(huán)境的變遷，中醫(yī)的傳承和創(chuàng)新中面臨許多痛點(diǎn)。具體表現(xiàn)為：名老中醫(yī)總數(shù)量較少；現(xiàn)有傳承信息系統(tǒng)以病案錄入為主，操作繁瑣，增加工作負(fù)擔(dān)，且沒(méi)有很好的融入醫(yī)院信息系統(tǒng)；傳統(tǒng)師帶徒跟師模式時(shí)間長(zhǎng)，病人過(guò)多，老師壓力過(guò)大，沒(méi)有時(shí)間與精力給學(xué)生傳授更多知識(shí)，只能靠學(xué)生跟診后課下自己探索與思考，這樣培養(yǎng)的時(shí)間長(zhǎng)且培養(yǎng)學(xué)生數(shù)量有限；中醫(yī)藥高等教育已成規(guī)模，但中醫(yī)注重臨床實(shí)踐、跟師學(xué)藝、熟讀經(jīng)典的成才規(guī)律未被有效傳承，學(xué)生的文化延續(xù)和臨床能力又面臨挑戰(zhàn)；中醫(yī)人才的危機(jī)，即能夠運(yùn)用傳統(tǒng)中醫(yī)思維方式與中醫(yī)基礎(chǔ)理論解決臨床中面臨的中醫(yī)疾病問(wèn)題的人才較少。并且還有相當(dāng)一部分人沒(méi)有接受過(guò)醫(yī)學(xué)院校高等教育的非專業(yè)人士，仍然從事中醫(yī)藥診療活動(dòng)，這樣就很容易造成中醫(yī)人才混雜的局面[1]，中醫(yī)與西醫(yī)不同，中醫(yī)是才能夠診療中不斷探索的過(guò)程，相比于西醫(yī)依靠生化與理化檢測(cè)手段，西醫(yī)更注重精準(zhǔn)研究，這也也是制約中醫(yī)創(chuàng)新發(fā)展的原因，中醫(yī)藥要實(shí)現(xiàn)彎道超車，必須借助人工智能技術(shù)。

2 人工智能定義與發(fā)展

2.1 人工智能的定義

人工智能，英文簡(jiǎn)稱AI。是在1956年由McCarthy提出“使一部機(jī)器的反應(yīng)方式像一個(gè)人在行動(dòng)時(shí)所依據(jù)的智能。” 目前，關(guān)于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，比較權(quán)威的定義分別為：（1）美國(guó) Nilson教授定義為“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的學(xué)科”；（2）美國(guó)Winston教授定義為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能的工作 ”[2]。人工智能方法可以分為“狹義AI”和通用“AI”[3]。狹義的AI通常指AI只在單一領(lǐng)域執(zhí)行單項(xiàng)任務(wù)，如AI被應(yīng)用在語(yǔ)言翻譯、語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄、對(duì)象檢測(cè)和人臉識(shí)別。通用AI的藍(lán)圖是創(chuàng)造出在廣泛認(rèn)知領(lǐng)域（包括學(xué)習(xí)，推理，創(chuàng)造力和規(guī)劃）表現(xiàn)像人一樣的思維水平以及心理結(jié)構(gòu)的全面性智能化[4]。

2.2 中醫(yī)人工智能的發(fā)展

中醫(yī)人工智能研究發(fā)展經(jīng)歷4個(gè)階段。90年代是中醫(yī)信息智能化研究的起步期，以專家系統(tǒng)研究為主，后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中整合了某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业拇罅恐R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，使得該系統(tǒng)能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)處理該領(lǐng)域問(wèn)題，2000年前后是中醫(yī)智能研究的低谷，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)工程的積累；2005年以后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究增加主要用于疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像、中醫(yī)診斷、脈象識(shí)別分析、舌象圖像處理等方面。2012年以后臨床數(shù)據(jù)開(kāi)始積累，更多的研究偏向于臨床數(shù)據(jù)分析。目前，人工智能技術(shù)已在醫(yī)學(xué)中得到了運(yùn)用，包括影像診斷、輔助醫(yī)生診療、智能穿戴設(shè)備等方面取得了實(shí)際應(yīng)用，并在提高癌癥確診率、醫(yī)學(xué)輔助診療等方面發(fā)揮了重要作用[5]。數(shù)據(jù)是“醫(yī)療＋人工智能”行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。有效的數(shù)據(jù)是先進(jìn)算法應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是研究的支持，可以借助數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)挖掘出潛在有效但未知的數(shù)據(jù)，為臨床研究、新藥研發(fā)提供基礎(chǔ)。

3 中醫(yī)創(chuàng)新發(fā)展：AI帶來(lái)新的范式

3.1 中醫(yī)藥信息特征與深度學(xué)習(xí)

中醫(yī)與西醫(yī)研究方式不同，中醫(yī)注重系統(tǒng)論，整體觀，將事物看成一個(gè)整體研究，結(jié)合環(huán)境、氣候等諸多因素多方面考慮，但西醫(yī)注重部分，把事物分析為組成部分，然后對(duì)每一部分進(jìn)行研究。早在20年前就醫(yī)學(xué)發(fā)展就被指出，科學(xué)研究的方向是系統(tǒng)研究，不是東拼西湊來(lái)研究，要恢復(fù)“系統(tǒng)觀”，就要西醫(yī)往中醫(yī)的系統(tǒng)觀研究理論上靠，而非中醫(yī)走向西醫(yī)，但也有的中醫(yī)理論是基于傳統(tǒng)文化與哲學(xué)基礎(chǔ)，不能能緊密的與現(xiàn)代科學(xué)研究相聯(lián)系，解決這個(gè)問(wèn)題就是要中醫(yī)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，也是中醫(yī)藥信息學(xué)的特點(diǎn)。

中醫(yī)藥信息自下而上，從四診信息的收集，到疾病病因病機(jī)分析，再到處方用藥，擅長(zhǎng)抽象的信息處理能力。這與AI深度學(xué)習(xí)分層特征提取即收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識(shí)圖譜，提前有用信息相吻合。而西醫(yī)信息則自上而下，從細(xì)胞的研究，在到組織研究，到器官研究，最后到結(jié)構(gòu)和功能的研究，擅長(zhǎng)深入分析與處理信息。

中醫(yī)藥信息是意象世界，存在于對(duì)客體的體驗(yàn)活動(dòng)之中。如中藥人參性味：甘、微苦，微溫，其中微苦到底有多苦？微溫到底有多溫？能描述出人參的性味，但對(duì)其具體的性味未能定量研究，這是中醫(yī)藥信息的特點(diǎn)又是缺點(diǎn)，應(yīng)該結(jié)合現(xiàn)代科技的手段，在數(shù)量上確定，在其功效大補(bǔ)元?dú)?、安神益智這一抽象化的描述上，用臨床數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證其療效。

3.2 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)帶來(lái)新的研究范式

過(guò)去中醫(yī)藥研究大多停留在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單分析，這些是西醫(yī)或者現(xiàn)代傳統(tǒng)經(jīng)典數(shù)學(xué)的研究方法，用來(lái)研究屬于意象世界的中醫(yī)藥做法欠佳，隨著科技的發(fā)展，醫(yī)學(xué)中大數(shù)據(jù)的積累，為人工智能技術(shù)在中醫(yī)藥領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。基于

數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，挖掘用藥規(guī)律，尤其是名老中醫(yī)用藥規(guī)律，利用科學(xué)的研究手段如關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)將傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)提煉總結(jié)普及為科學(xué)規(guī)律，同時(shí)為基礎(chǔ)研究和新藥研發(fā)提供依據(jù)和支撐。鄧宏勇等[6]采用文獻(xiàn)計(jì)量方法分析我國(guó)中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀，共得到中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)文獻(xiàn)494篇，文獻(xiàn)量逐年增加；文獻(xiàn)類型中應(yīng)用研究類文獻(xiàn)占59.1%；研究領(lǐng)域中證候研究與方劑研究文獻(xiàn)分別占29.39%和26.22%；數(shù)據(jù)挖掘方法采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、頻數(shù)分析、聚類分析和 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文獻(xiàn)占76.36%；數(shù)據(jù)挖掘軟件使用商業(yè)化數(shù)據(jù)挖掘軟件的文獻(xiàn)占61.05%。

醫(yī)療輔助診療軟件和中醫(yī)智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)也加速l中醫(yī)藥人才的培養(yǎng)速度、提高了名老中醫(yī)學(xué)術(shù)思想傳承效率。陳菊等[7]通過(guò)對(duì)中醫(yī)辨證論治輔助系統(tǒng)軟件的開(kāi)發(fā)，通過(guò)因位性勢(shì)和性味歸經(jīng)的編碼建立智能辨證論治的后臺(tái)算法，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)辨證論治在臨床電子病歷中理法方藥的一線貫通，利于提高中醫(yī)醫(yī)生在實(shí)際診療中應(yīng)用辨證論治的比例，也使中醫(yī)電子病歷記錄辨證論治過(guò)程更便捷。通過(guò)醫(yī)院使用情況的統(tǒng)計(jì)，87.62% 的電子處方可實(shí)現(xiàn)智能輔助辨證，而醫(yī)生使用中僅實(shí)現(xiàn)44.62%的智能輔助辨證。這些技術(shù)引入中醫(yī)，使智能化的中醫(yī)融入日常生活，真正做到智慧中醫(yī)。

4 當(dāng)前中醫(yī)AI面臨的問(wèn)題

AI為中醫(yī)帶來(lái)新范式的同時(shí)也要意識(shí)到問(wèn)題所在。首先整個(gè)中醫(yī)AI行業(yè)的共識(shí)有待提高。且中醫(yī)人工智能的研究，現(xiàn)有成果都集中在方法和工程應(yīng)用領(lǐng)域，而基礎(chǔ)研究和學(xué)科體系不完整；學(xué)科分布以中醫(yī)學(xué)為主，學(xué)科交叉并不突出。臨床應(yīng)用剛剛起步，需要做的相關(guān)研究還有很多。人工智能代替不了中醫(yī)，醫(yī)生可以除了對(duì)患者診病以外還能提供精神安慰與深層次交流與溝通，這一點(diǎn)人工智能無(wú)法代替；除此之外，患者隱私及信息安全、醫(yī)療數(shù)據(jù)的合理運(yùn)用于管理、人工智能等醫(yī)療法律責(zé)任尚需進(jìn)一步的規(guī)范與完善，合理運(yùn)用人工智能，可以對(duì)對(duì)中醫(yī)藥的傳承與創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生積極的影響，包括人才培養(yǎng)，新藥研發(fā)、醫(yī)療輔助等方面，最終加快中醫(yī)藥發(fā)展的步伐，盡快實(shí)現(xiàn)國(guó)際化與現(xiàn)代化的發(fā)展。