病證結(jié)合中醫(yī)辯證診療輔助平臺設(shè)計與實現(xiàn)

許立輝 王池社 郝達慧

摘要：中醫(yī)證候分類研究是中醫(yī)辯證施治研究的核心問題之一，病證結(jié)合是將西醫(yī)的病與中醫(yī)的證候進行關(guān)聯(lián)分析，輔助中醫(yī)進行疾病診斷。在充分分析中醫(yī)辯證診療需求的基礎(chǔ)上，采用軟件工程敏捷開發(fā)方式進行病證結(jié)合中醫(yī)辯證診療輔助平臺的設(shè)計與架構(gòu)。開發(fā)實現(xiàn)的診療輔助平臺以臨床信息采集模塊為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)分析模塊為核心，以專家臨床經(jīng)驗分析和個體輔助診療為擴展應用，為中醫(yī)輔助診療提供了一個新的手段與途徑。

關(guān)鍵詞：中醫(yī);病證結(jié)合;軟件工程;敏捷開發(fā)

中圖分類號：TP311.52 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）28-0099-03

Abstract：Research on the classification of TCM syndromes is one of the core issues in TCM syndrome differentiation and treatment.The combination of diseases is to carry out the correlation analysis between the diseases of Western medicine and the syndromes of Chinese medicine to assist Chinese medicine in the diagnosis of diseases.Based on the full analysis of the needs of TCM diagnosis and treatment， the design and architecture of the diagnosis and treatment auxiliary platform is carried out by using the agile development mode of software engineering.The developed and implemented diagnosis and treatment auxiliary platform is based on the clinical information collection module， with the data analysis module as the core， and the extended application of expert clinical experience analysis and individual auxiliary diagnosis and treatment， providing a new means and approach for auxiliary diagnosis and treatment of Chinese medicine.

Keywords：Chinese medicine;combination of disease and syndrome;software engineering;agile development

1研發(fā)背景

當前，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)的迅速發(fā)展，特別是5G通信技術(shù)的迅速應用，基于互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)拓展醫(yī)療服務空間和內(nèi)容具有重要的研究價值和應用意義[1]。各類中醫(yī)診療過程中產(chǎn)生的基本數(shù)據(jù)、電子病歷、診療數(shù)據(jù)、處方數(shù)據(jù)、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)等是中醫(yī)學的重要資產(chǎn)，采用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建中醫(yī)大數(shù)據(jù)服務資源庫，可以更好地促進中醫(yī)資源的共享共用;通過對中醫(yī)標準化和數(shù)據(jù)化，采用人工智能技術(shù)，辨證論治，對系統(tǒng)推薦的診斷、用藥進行調(diào)整，可以有效地進行各類輔助診療。但是，中醫(yī)信息化、智能化發(fā)展中目前仍然存在很大問題：一是缺乏統(tǒng)一的軟件資源平臺，中醫(yī)相關(guān)基礎(chǔ)信息往往是由某些名老中醫(yī)自行整理，存在資源無法共享問題;二是各類中醫(yī)病例信息的采集缺乏統(tǒng)一的標準，存在實際癥狀指標量化不足、不統(tǒng)一、不規(guī)范的問題。

本文在對中醫(yī)證候量化分析過程進行充分研究的基礎(chǔ)上，采用B/S模式，JAVA+VUE前后端分離技術(shù)，結(jié)合R語言的數(shù)據(jù)分析功能，設(shè)計并實現(xiàn)了病證結(jié)合的辨證診療輔助平臺。

2總體設(shè)計與功能描述

2.1 設(shè)計思路

作為一套面向中醫(yī)科研工作者和中醫(yī)臨床醫(yī)師的分析軟件系統(tǒng)，系統(tǒng)的設(shè)計以簡單、方便、實用為設(shè)計的根本出發(fā)點。整個軟件設(shè)計遵循軟件工程的基本方法，結(jié)合SOA（Service Oriented Architecture，面向服務的架構(gòu)）軟件架構(gòu)體系原則進行設(shè)計實現(xiàn)。

軟件系統(tǒng)選用的技術(shù)為互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)軟件的B/S（瀏覽器/服務器）模式開發(fā)實現(xiàn)，設(shè)計過程中充分遵循靈活性、可靠性、可理解性、可維護性、可移植性、互操作性等軟件設(shè)計原則。同時，基于互聯(lián)網(wǎng)軟件的安全性考慮，軟件系統(tǒng)設(shè)計了有效的分層權(quán)限管理與分配體系、有效的安全驗證機制，確保軟件系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性。

2.2 技術(shù)路線

為更好地適應當前“互聯(lián)網(wǎng)+”的信息時代，軟件系統(tǒng)開發(fā)選用“JAVA+VUE技術(shù)”進行前后端分離技術(shù)開發(fā)，該技術(shù)具有良好的可拓展性，且同步支持手機端的應用瀏覽;采用“云服務+人工智能模型嵌入”的模式開發(fā)，支持當前主流瀏覽器的網(wǎng)上瀏覽，支持R語言、Python語言等分析型語言生成的人工智能模型的嵌入開發(fā);數(shù)據(jù)庫開發(fā)選用MySQL開源數(shù)據(jù)庫技術(shù)，支持大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用;所有數(shù)據(jù)接口制定了良好的數(shù)據(jù)標準，可以實現(xiàn)定制開發(fā)，支持與其他中醫(yī)系統(tǒng)的接口自由定制。

2.3 主要功能描述

病癥結(jié)合中醫(yī)辯證診療輔助平臺有以下幾個模塊：臨床信息采集、數(shù)據(jù)分析、個體輔助診療、專家臨床經(jīng)驗分析和平臺管理等。具體構(gòu)成如圖1所示：

病證結(jié)合中醫(yī)辯證診療輔助平臺具體功能描述如下。

2.3.1 臨床信息采集模塊

臨床信息采集模塊主要包括就診信息、四診信息、檢查信息、診斷信息和處方信息五大部分。其中就診信息主要對患者的姓名、年齡等基本信息的采集;四診信息是基于醫(yī)師望聞問切得到的患者的四診資料的采集;檢查信息包括血常規(guī)、尿常規(guī)、心電圖等信息的采集;診斷信息是醫(yī)師根據(jù)四診信息得到的中醫(yī)征候名稱的收集;處方信息則是醫(yī)師給患者開的處方信息的采集。

2.3.2 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析模塊包括數(shù)據(jù)管理、描述性統(tǒng)計、變量篩選和統(tǒng)計建模分析。數(shù)據(jù)管理是管理要進行分析的患者的相關(guān)數(shù)據(jù);描述性統(tǒng)計是對患者基本信息的定性和定量描述;變量篩選對已選擇的樣本數(shù)據(jù)的預處理，為研究者分析數(shù)據(jù)提供參考;統(tǒng)計建模分析是從選擇的患者的數(shù)據(jù)中提取四診信息，然后通過對提取的四診信息進行因子分析從而構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型得出征候和征候要素名稱，最后利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得出藥和病證之間的關(guān)系。

2.3.3 個體輔助診療

個體輔助診療模塊是輔助醫(yī)師的診療模塊，對于平臺處理得到的結(jié)果可供醫(yī)生診斷時參考使用。

2.3.4 專家臨床經(jīng)驗分析

專家臨床經(jīng)驗分析能夠系統(tǒng)總結(jié)并歸納中醫(yī)專家的臨床經(jīng)驗和專家領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)的中醫(yī)的理論知識，將其存儲到專家臨床經(jīng)驗分析的系統(tǒng)中，以便于醫(yī)師在診斷的時候參考調(diào)用[4]。

2.3.5 平臺管理

平臺管理包括基礎(chǔ)資料管理、系統(tǒng)管理、病例管理。其中基礎(chǔ)資料管理包括對四診信息的編碼管理、方劑和中藥的標準代碼的管理以及中醫(yī)征候名稱及分類管理;系統(tǒng)管理包括菜單管理、用戶管理、部門管理和角色管理;病例管理提供了病人的就診記錄及病例修改管理。

3 平臺實現(xiàn)的關(guān)鍵模塊

3.1 R語言接口模塊

平臺通過R語言實現(xiàn)一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)分析功能，并將R語言分析結(jié)果與平臺JAVA后臺進行數(shù)據(jù)交互。關(guān)鍵代碼如下：

String[] rArgNames = {"var_fname"， "mdl_flname"， "mmdl_info"， "smdl_info"};

Object[] rArgParms = {var_fname， mdl_flname， mmdl_info， smdl_info};//創(chuàng)建R的計算環(huán)境

rServeResult = baseRCompute（rserverPort， rcodePath， rArgNames， rArgParms）;

RList r_res = null;//存儲R算法執(zhí)行的結(jié)果

if （rServeResult.isStatus（）） {//成功獲取R的計算環(huán)境

rConnection = （RConnection）rServeResult.getData（）;

return rAnalysisResult;

}

3.2 自動生成四診摘要模塊

生成四診摘要是通過智能語義識別，將現(xiàn)病史中文字分詞然后語義識別，與標準庫中的四診信息對應，推薦出人工智能的四診摘要。

舉個例子，將現(xiàn)病史描述為：“秋燥之季，風熱之邪流行，惡風發(fā)熱汗出不暢，延今半月不退，伴喉痛作咳，咯痰不爽，舌偏赤，苔薄黃，脈浮數(shù)帶滑。曾經(jīng)輸液及抗病毒治療?！秉c擊生成四診摘要后，自動生成“咯痰、浮脈、滑脈、惡風寒、有汗、咽喉腫痛、舌紅、黃苔”的四診摘要列表。對于默認生成的無、輕、中、重四個級別，如需修改，直接選中即可，如圖2所示：

3.3 結(jié)構(gòu)方程模型模塊

通過結(jié)構(gòu)方程模型，對證候要素進行提取、命名，從而完成疾病證候的提取和命名全過程。

關(guān)于結(jié)構(gòu)方程模型運行結(jié)果的說明：

1）中間的紅色橫向橢圓表示基礎(chǔ)證。五個豎立橢圓表示五因子（這個豎立橢圓個數(shù)是由因子數(shù)決定的，書中示例探索性因子分析選擇的是五因子，所以顯示的是五個;如果探索性因子分析選擇的是三因子，豎立的橢圓個數(shù)就是三個，由系統(tǒng)動態(tài)生成）;不同橢圓間的交叉程度表示各因子間的相關(guān)程度。

2）左邊的表格表示的是因子之間相關(guān)系數(shù)。

3）右邊的表格表示的是基礎(chǔ)證與因子間相關(guān)系數(shù)。

4總結(jié)與展望

病證結(jié)合中醫(yī)辯證診療輔助平臺運用計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法、軟件工程技術(shù)與方法研究，設(shè)計并實現(xiàn)臨床信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、平臺管理系統(tǒng)。系統(tǒng)提供了R語言算法與JAVA語言的有效接口開發(fā)，將團隊研究的結(jié)構(gòu)方程模型等主要研究成果進行了系統(tǒng)化的展示與應用。但就平臺的總體研究框架中研究的內(nèi)容來講，平臺還有很多算法與內(nèi)容需要進一步研究。

參考文獻：

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】