基于狀態(tài)辨識原理的名老中醫(yī)經驗智能傳承共性技術研究*

周常恩 ，趙 文 ，許鴻本 ，李文友 ，雷黃偉 ，徐佳君 ，楊朝陽 ，李燦東

（1.福建中醫(yī)藥大學中醫(yī)證研究基地，福州 350122；2.福建省中醫(yī)健康狀態(tài)辨識重點實驗室，福州 350122；3.南京大經中醫(yī)藥信息技術有限公司，南京 211800）

名老中醫(yī)經驗是傳統(tǒng)醫(yī)學的重要載體，凝結了名老中醫(yī)深厚的中醫(yī)藥理論和豐富的實踐經驗，不僅涉及個體經驗傳承，還代表著一個群體經驗的傳承，被視為中醫(yī)藥薪火相傳的主軸和中醫(yī)藥創(chuàng)新發(fā)展的源泉[1-4]。研究與傳承名老中醫(yī)經驗是推動中醫(yī)學術進步和理論創(chuàng)新的需要，有助于促進中醫(yī)理論體系發(fā)展、提升中醫(yī)臨床診療水平、培養(yǎng)優(yōu)秀青年中醫(yī)[5-6]。

以往名老中醫(yī)傳承研究皆選取單個名老中醫(yī)或者地方性名老中醫(yī)為單元模式，難以形成可持續(xù)化研究，同時缺乏統(tǒng)一、共性的標準和方法，使得當前智能化傳承研究效果不佳。文章針對名老中醫(yī)傳承共性技術進行探討，擬通過構建以狀態(tài)為核心的統(tǒng)一框架來解決當前名老中醫(yī)經驗智能傳承的難點，為繼承和發(fā)揚中醫(yī)藥的特色優(yōu)勢、振興和發(fā)展中醫(yī)藥事業(yè)提供思路[7]。

1 名老中醫(yī)經驗傳承研究現狀

自2005年4月，國家正式啟動“名老中醫(yī)學術思想、經驗傳承研究”課題，將名老中醫(yī)學術思想研究和繼承納入國家級科技攻關計劃后[8]，名老中醫(yī)經驗傳承研究逐漸形成系列，不斷取得成果。當前名老中醫(yī)傳承研究主要集中在名老中醫(yī)傳承工作室建設、名老中醫(yī)經驗智能化挖掘以及名老中醫(yī)傳承系統(tǒng)構建等3大方向。

1.1 名老中醫(yī)傳承工作室建設 名老中醫(yī)傳承工作室將傳統(tǒng)師承擴大為一對多、多對多的傳承，通過跟師抄方、病例探討、學術沙龍等形式對名老中醫(yī)的經驗及學術思想進行文字總結，其核心和基礎為名老中醫(yī)的學術內涵。雖然名老中醫(yī)傳承工作室擴大了傳承范圍和提供了豐富的傳承方式，但仍然沒有辦法復制經驗以及大面積的推廣[9]。

1.2 名老中醫(yī)經驗智能化挖掘 應用信息技術，傳承模式從言傳身教、文字總結逐步發(fā)展為數據分析、規(guī)律總結，通過數據挖掘技術有助于對名老中醫(yī)醫(yī)案進行多維度、多層次探索，分析名老中醫(yī)的用藥規(guī)律、診療特點以及辨證思路，進而實現名老中醫(yī)經驗的數字化、智能化。但是智能化挖掘無法進行系統(tǒng)研究，也難以建立高效、規(guī)范化的傳承方法和個體化診療體系，不利于臨床所應用[10-13]。

1.3 名老中醫(yī)傳承系統(tǒng)構建 名老中醫(yī)傳承系統(tǒng)的開發(fā)設計圍繞著中醫(yī)藥繼承、發(fā)展、傳播和創(chuàng)新4個核心問題，是集醫(yī)案錄入、知識管理、數據挖掘為一體的智能輔助診療系統(tǒng)，早期以關幼波肝病系統(tǒng)為代表，此類傳承系統(tǒng)是根據名老中醫(yī)診療經驗建立的，一方面可以模擬名老中醫(yī)給病人看病，另一方面可實現大范圍的輔助青年醫(yī)生學習傳承名老中醫(yī)經驗。但是目前名老中醫(yī)傳承系統(tǒng)的共性技術還未解決，產學研進程發(fā)展仍然困難[14-16]。

目前來看，名老中醫(yī)傳承研究工作雖然取得了較大進展，但仍存在以下幾個主要問題：1）術語不統(tǒng)一，不同的名老中醫(yī)系統(tǒng)之間相同術語概念及內涵存在差異，從而使得各個系統(tǒng)之間的數據難以共享，無法進行名老中醫(yī)個體或群體經驗的比較分析，而比較是發(fā)現創(chuàng)新點的過程[17]。2）辨證體系不統(tǒng)一，多元的辨證體系和名老中醫(yī)的獨特經驗，不利于名老中醫(yī)的個性和共性規(guī)律的提煉，進而影響到其學術思想的總結與升華。3）大數據平臺不統(tǒng)一，尚未建立統(tǒng)一的名老中醫(yī)智能傳承系統(tǒng)云平臺，不利于中醫(yī)藥大數據的建立，也不利于中醫(yī)藥的循證研究[18-19]。4）尚未形成創(chuàng)新的社會服務模式，從而制約了名老中醫(yī)經驗的繼承、創(chuàng)新、轉化與推廣。

因此，要做好名老中醫(yī)傳承工作，突破主要問題是關鍵，可總結為“四個一工程”，即一個術語規(guī)范體系、一個統(tǒng)一靈活的辨證體系框架、一個名老中醫(yī)智能傳承云平臺和一個創(chuàng)新的社會服務模式。結合團隊前期研究，擬基于狀態(tài)辨識原理構建名老中醫(yī)經驗智能傳承的系統(tǒng)模型，以期有效解決以上名老中醫(yī)傳承的共性技術難題。

2 名老中醫(yī)傳承共性技術研究

2.1 術語規(guī)范研究 伴隨中醫(yī)基礎理論體系的成熟，包括人體生理、病因病機、治則治法、方藥在內的中醫(yī)知識體系的表達也隨之產生了中醫(yī)術語體系。在漫長的歷史發(fā)展過程中，中醫(yī)學科的進步，學術交流的增加，涌現出更多的概念和術語，一詞多義、一義多詞、詞義演變等術語混亂現象頻出[20]。諸如赤色與紅色，量多與量大，微熱與微發(fā)熱，排出困難與排出不利等此類問題，成為了中醫(yī)現代化研究進程中的阻礙，也影響了名老中醫(yī)經驗的傳承研究。

為解決術語規(guī)范問題，團隊開展了大量的工作，通過從醫(yī)案數據庫中分解獨立癥狀單元的模式建立了中醫(yī)術語同義詞庫。工作標準以張盼、朱文鋒、張啟明等相關文獻中規(guī)定的術語規(guī)范為參考依據，將一詞多義、一義多詞、詞義演變等進行系統(tǒng)性編碼處理[21-23]，并參照了中華中醫(yī)藥信息協(xié)會發(fā)布的T/CIATCM 020—2019《中醫(yī)臨床基本癥狀信息分類與代碼》團體標準構建術語框架。團隊將中醫(yī)術語歸為動態(tài)、氣味、顏色、性質、部位、光澤等26類，其中以光澤為例簡要說明，光澤類收錄了干燥、鮮明、晦暗等8個一級術語，根據程度不同，又在干燥、鮮明、膩、少華目錄下增設二級（如焦裂、干枯、光亮等）和三級目錄（如枯槁等），最后再通過設定的目錄進行同義詞采集。如干燥的同義詞收錄了燥、少津、欠潤等詞條，潤滑的同義詞收錄了濕潤、滑潤等詞條，見表1。

2.2 統(tǒng)一辨證理論框架研究 中醫(yī)理論體系自成一體，但因其穩(wěn)定、紀實的內容，得以傳承數千年，這也使得中醫(yī)對疾病的認識逐漸演化出一定的共性規(guī)律，同時也繼承了部分個性化經驗。對于名老中醫(yī)而言，由于他們傳承流派不同、教育背景不同、臨證經驗不同，導致了所繼承的辨證理論體系有所差異[24]。因此，若要實現名老中醫(yī)經驗的智能傳承，必須處理好名老中醫(yī)個性化經驗與共性技術的關系，有必要建立共性與個性有機統(tǒng)一的辨證理論框架，見圖1。為此，團隊構建了以“中醫(yī)基礎理論-狀態(tài)辨識”為基礎的中醫(yī)知識圖譜，從而形成系統(tǒng)化、規(guī)范化的傳承方法和個體化診療體系，進一步促進了名老中醫(yī)經驗的傳承與發(fā)展。

2.2.1 以“中醫(yī)基礎理論-狀態(tài)辨識”為基礎的中醫(yī)知識圖譜構建 依據中醫(yī)的基礎理論體系可知，中醫(yī)認為機體所呈現出的功能與狀態(tài)是建立在一定的物質基礎之上，當機體受到外感因素或內感因素干擾后，原本正常運行于五臟六腑、奇恒之腑、經絡等場所的物質基礎會發(fā)生相應變化，隨之機體由健康狀態(tài)轉向疾病狀態(tài)，并表現出一系列的癥狀和體征（如圖1左側所示）。而狀態(tài)辨識理論[25]是李燦東教授基于證素辨證原理提出的以辨識人體健康狀態(tài)為核心的新型中醫(yī)辨證體系（如圖1右側所示），借用包括部位、程度和性質在內的狀態(tài)要素將人體狀態(tài)分為未病態(tài)、欲病態(tài)、已病態(tài)，可為更好地實現智能化中醫(yī)診療提供有效的中醫(yī)量化手段。若將兩者以癥狀為媒介，并借助計算機技術建立相關聯(lián)的中醫(yī)知識圖譜，可形成有機的互聯(lián)互通，從而為破解共性技術打下扎實的理論基礎和技術基礎。

2.2.2 名老中醫(yī)個性化經驗與共性技術的關系 名老中醫(yī)的個性化經驗是建立在共性規(guī)律基礎上的個性化，同樣必須遵循中醫(yī)基礎理論體系，因此將名老中醫(yī)的經驗通過中醫(yī)基礎理論分解成證素單位大小的癥狀與體征，借助狀態(tài)辨識系統(tǒng)將分解后的癥狀與體征作為輸入項，進行狀態(tài)辨識。不同名老中醫(yī)的診療經驗將通過不同加權算法加以表達，若該名老中醫(yī)重視三因制宜，則在入選組合集中，優(yōu)先選擇包含天、地、時、人易出現的狀態(tài)要素的組合；若以“一元論”思想為主導[26]，則入選組合集中優(yōu)先選擇狀態(tài)要素少的組合，之后系統(tǒng)根據原先設定的規(guī)則與算法進行辨證，以此表達名老中醫(yī)的診療經驗?？梢钥闯?，基于狀態(tài)辨識來構建框架體系，以癥狀和體征為連接點，將中醫(yī)基礎理論與狀態(tài)辨識算法進行了有效連接，既體現了名老中醫(yī)核心辨證思想，保留了名老中醫(yī)個性化的經驗，同時也實現了共性技術的表達。

表1 光澤類術語規(guī)范同義詞表Tab.1 Glossary term specification synonym table

圖1 基于狀態(tài)辨識的名老中醫(yī)經驗智能傳承共性技術系統(tǒng)架構圖Fig.1 System architecture diagram of the generic technology model of famous veteran traditional Chinese medicine doctors’experience inheritance based on state identification

2.3 名老中醫(yī)智能傳承云平臺 名老中醫(yī)智能傳承系統(tǒng)需要持續(xù)性、系統(tǒng)性的創(chuàng)新能力，才能保有其生命力。為實現這一重要需求，擬引入“云平臺”技術，名老中醫(yī)智能傳承云平臺基礎層基于Hadoop集群實現助于將不同的名老中醫(yī)臨床經驗數據進行標準化提取與儲存處理。其中，平臺層以云計算為基本，實現SaaS（軟件即服務）的模式，以MapReduce并行計算引擎為核心，基于Mahout搭建并行機器學習引擎，提供多標記學習、聚類、深度學習等多種算法庫，為人工智能診斷提供算法支撐；服務層以Web service為對外接口，實現實時診斷、治療、查詢、統(tǒng)計報表、硬件接口等功能。

云平臺的引入，將為名老中醫(yī)智能傳承提供一種高效、開放、經濟的方法，推動數據和知識的流動，實現臨床醫(yī)案、知識庫、診療規(guī)律的持續(xù)更新、共建共享，從而更好地實現名老中醫(yī)隱性知識的活態(tài)傳承。

2.4 創(chuàng)新的社會服務模式 大多名老中醫(yī)學術思想和經驗傳承僅停留在醫(yī)案整理、學術思想探討、方藥和診療技術的總結，其成果未進行規(guī)范化評價，從而制約了中醫(yī)藥繼承、創(chuàng)新、轉化與推廣。為有效解決該問題[27]，充分尊重名老中醫(yī)的知識產權，團隊以實用性的方法、技術、方藥為切入點開展深入研究，研發(fā)基于名老中醫(yī)的輔助智能診療系統(tǒng)，建立了名老中醫(yī)人工智能（AI）工作室，見圖2?？蓪崿F與名老中醫(yī)共享數據和經濟利益，有助于形成名老中醫(yī)經驗傳承的長效機制。

3 結語

名老中醫(yī)鮮活的學術思想和臨床診療經驗，一定程度上代表了目前中醫(yī)整體的水平，對名老中醫(yī)經驗的傳承，是提高中國中醫(yī)衛(wèi)生健康保障水平和發(fā)展中醫(yī)藥學術的重要支撐，也是當前亟需解決的重大課題。

國家開展名老中醫(yī)經驗傳承研究的近15年來，已在名老中醫(yī)傳承工作室建設、名老中醫(yī)經驗智能化挖掘以及名老中醫(yī)傳承系統(tǒng)構建等3大方向取得顯著成效和較大進展，但要突破該研究領域的瓶頸問題，其關鍵在于對名老中醫(yī)經驗傳承研究中的共性主要問題“四個一工程”，進行針對性和科學性探索。

狀態(tài)辨識原理是李燦東教授基于證素辨證原理提出的以辨識人體健康狀態(tài)為核心的新型中醫(yī)辨證體系，其核心要旨是構建狀態(tài)要素（部位、性質和程度）來刻畫機體的不同狀態(tài)（未病態(tài)、欲病態(tài)、已病態(tài)），進而解決中醫(yī)臨床診斷不夠客觀、不夠統(tǒng)一的難題，可為更好地實現智能化中醫(yī)診療提供有效的中醫(yī)量化手段。

以狀態(tài)辨識原理為核心所構建的名老中醫(yī)經驗傳承系統(tǒng)模型，可有效解決名老中醫(yī)個性化理論、診斷經驗以及治療經驗的標準化、數字化、智能化傳承，提升了名老中醫(yī)經驗傳承的準確性、穩(wěn)定性和可復制性，開創(chuàng)了傳承老中醫(yī)經驗的新模式。

而借助人工智能技術和大數據處理技術可有效處理名老中醫(yī)在臨床診療過程中積累的醫(yī)案數據，通過建立狀態(tài)辨識模型，構建以“病位、病性、程度”為核心的統(tǒng)一數據庫，進行狀態(tài)要素的歸納分類處理，有助于將不同的名老中醫(yī)臨床經驗數據進行標準化提取與儲存處理，從而有效解決了名老中醫(yī)在經驗傳承中所涉及到的診斷與治療等共性問題，準確且可復制，不僅符合中醫(yī)思維和傳承目的，同時也是未來名老中醫(yī)經驗傳承發(fā)展為之努力的有力方向。

圖2 名老中醫(yī)AI工作室技術框架架構圖Fig.2 Technical framework diagram of famous veteran traditional Chinese medicine doctors’AI studio