運(yùn)用中醫(yī)方法論解決人工智能中醫(yī)診斷的發(fā)展瓶頸

王 謙 吳宏妍 彭文文 翟麗萍 莊延雙 谷 鑫 周袁媛

（1.南京中醫(yī)藥大學(xué)翰林學(xué)院醫(yī)學(xué)院，江蘇 泰州，225300；2.泰州市中醫(yī)院內(nèi)分泌科，江蘇 泰州，225300；3.南京中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)院 中西醫(yī)結(jié)合學(xué)院，江蘇 南京，210000）

人工智能技術(shù)在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括智能辨證系統(tǒng)和智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀、面診儀等兩大類。人工智能技術(shù)誕生于上世紀(jì)50年代，在中醫(yī)領(lǐng)域得到了較早應(yīng)用[1]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展與研究，人工智能技術(shù)雖然已經(jīng)取得了一定成果，但是人工智能目前在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的研究仍然存在較大的發(fā)展瓶頸，這些瓶頸嚴(yán)重制約著中醫(yī)診斷現(xiàn)代化研究的發(fā)展。

筆者認(rèn)為造成這些發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵在于，研究者們只是單一地追求技術(shù)層面的研究，研究思路忽略了中醫(yī)學(xué)本身的思維方式，忽略了中醫(yī)哲學(xué)方法論對(duì)于智能化中醫(yī)診斷研究的重要指導(dǎo)意義。中國哲學(xué)為中醫(yī)學(xué)理論和概念背后的邏輯關(guān)系作出了指引，通過哲學(xué)的思辨關(guān)系，指導(dǎo)著辨證論治的思維與方法[2]。中國古代哲學(xué)思想原創(chuàng)于中華民族，先秦諸子、百家爭鳴，中國古代哲學(xué)思想不斷發(fā)展歷練的過程也是其不斷促進(jìn)中醫(yī)學(xué)孕育、形成和發(fā)展的歷程，對(duì)中醫(yī)理論體系的構(gòu)建、中醫(yī)學(xué)方法論的形成具有舉足輕重的意義[3]。中醫(yī)學(xué)既屬于科學(xué)的范疇，同時(shí)又是在哲學(xué)思想指導(dǎo)下建立了自身的理論體系，中醫(yī)理論中蘊(yùn)含著豐富的哲學(xué)智慧，尤其是中醫(yī)的方法論極為重要。中醫(yī)方法論是在紛雜的事物和現(xiàn)象中尋找共性，把復(fù)雜的事物凝練并高度抽象為某種模型，將復(fù)雜的問題簡單化從而解決實(shí)際問題，如藏象模型、六經(jīng)模型、衛(wèi)氣營血模型、三焦模型等，都體現(xiàn)了這種方法論。這些方法論在中醫(yī)實(shí)際診療疾病時(shí)都發(fā)揮著重要的作用，在進(jìn)行望聞問切的四診過程中無不體現(xiàn)著中醫(yī)的這種方法論。《道德經(jīng)》曰：“有道無術(shù)，術(shù)尚可求，有術(shù)無道，止于術(shù)。”智能技術(shù)在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的研究不能僅僅停留在“術(shù)”的層面，要在中醫(yī)哲學(xué)方法論的指導(dǎo)下進(jìn)行研究，才有可能實(shí)現(xiàn)真正的技術(shù)突破。本文從人工智能應(yīng)用中醫(yī)診斷的發(fā)展瓶頸、問題分析、解決方法等幾個(gè)方面來論述如何運(yùn)用中醫(yī)方法論來指導(dǎo)人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展?，F(xiàn)闡述如下。

1 人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展瓶頸

1.1 智能辨證系統(tǒng)實(shí)用性不強(qiáng)，臨床難以應(yīng)用

從上世紀(jì)70年代至今，大批的中醫(yī)智能診斷研究雖取得了一定的成果。如北京中醫(yī)醫(yī)院的關(guān)幼波與電子計(jì)算機(jī)室的科研人員，根據(jù)自己的辨證施治經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)出肝病診療程序，在國內(nèi)率先把中醫(yī)學(xué)與電子計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合起來，開創(chuàng)了我國第一個(gè)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)[4]。丁亮等的976例基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原發(fā)性肝癌模型，成功將原發(fā)性肝癌證型進(jìn)行分類，其診斷的成功率達(dá)到82.8%[5]。蘇翀等基于決策樹算法的230例慢性阻塞性肺病模型也初步建立，對(duì)慢性阻塞性肺病的辨證準(zhǔn)確率超過90%[6]。張啟明應(yīng)用Logistic回歸分析分別對(duì)心病、肺病等進(jìn)行了建模，實(shí)現(xiàn)了上述疾病的辨證分型[7-8]。

總體來說，智能辨證系統(tǒng)取得了一定的成果，但目前在發(fā)展過程中仍然存在著問題，主要表現(xiàn)在如下方面。①病種單一：目前臨床能實(shí)際運(yùn)用的中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)仍然只是應(yīng)對(duì)單獨(dú)的疾病，或者某一類專科疾病，中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)的運(yùn)用呈現(xiàn)出病種單一，研究團(tuán)隊(duì)單打獨(dú)斗的局面，臨床至今難以出現(xiàn)一款綜合的、具有普適性的適合大多數(shù)疾病的中醫(yī)智能辨證系統(tǒng)。②診斷結(jié)果可信度不高：目前已面世的很多智能系統(tǒng)往往存在著四診數(shù)據(jù)量小、系統(tǒng)分析推理方法不統(tǒng)一等問題，導(dǎo)致智能診斷結(jié)果解釋性一般，不同的診斷軟件，其診斷結(jié)果不統(tǒng)一，因此診斷結(jié)果令臨床醫(yī)者和患者存疑，其可靠性和臨床信任度有待進(jìn)一步提高。總之，在臨床實(shí)際運(yùn)用智能辨證軟件時(shí)，一是系統(tǒng)針對(duì)病種單一，中醫(yī)師選擇局限性較大，只能小范圍使用；二是這些智能辨證系統(tǒng)軟件不被信任，造成智能辨證系統(tǒng)臨床實(shí)際的使用率仍然較低，臨床實(shí)用性價(jià)值不高。

1.2 智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等主要智能診斷方法關(guān)鍵技術(shù)難以突破

智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等主要智能診斷方法歷經(jīng)幾十年的研究，取得了較多的成果，但脈診儀、舌診儀的研究在一些關(guān)鍵技術(shù)上仍然很難突破。如脈象儀的研究總體尚處于實(shí)驗(yàn)探索階段，需進(jìn)一步深入研究[9]。目前依然存在著很多問題，如運(yùn)用單一技術(shù)采集的脈象信息獲得的脈搏信息比較簡單，沒有太多分析價(jià)值。而多種技術(shù)協(xié)同采集的結(jié)果，往往是不同的技術(shù)采集的脈搏信息之間差異性大，得不出一致的結(jié)論，缺乏統(tǒng)一性。舌診儀技術(shù)相對(duì)于脈診儀簡單，發(fā)展的較迅速，在市面上也出現(xiàn)了很多的舌診儀軟件和型號(hào)，但是這些舌診儀的診斷標(biāo)準(zhǔn)不一，診斷技術(shù)不同，診斷結(jié)果無法統(tǒng)一，難以形成規(guī)律性。同時(shí)，舌診、脈診還共同存在著一個(gè)最主要的問題，也是最核心的問題，舌象、脈象的中醫(yī)診斷尚未形成一個(gè)公認(rèn)和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。不同的舌象、脈象代表的臨床意義至今無法統(tǒng)一，這給智能舌診、脈診技術(shù)制定技術(shù)參數(shù)帶來了巨大的困難，只有技術(shù)參數(shù)確定了才能利用現(xiàn)代技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)上述指標(biāo)的規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化采集。種種原因造成了脈診儀、舌診儀技術(shù)發(fā)展目前仍然處于十分緩慢且短時(shí)間內(nèi)難以突破技術(shù)難關(guān)的狀態(tài)，至今沒有規(guī)律性的可供臨床參考的脈診、舌診數(shù)據(jù)。因此，總體上，智能診療技術(shù)雖經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，但仍然處于無法真正投入使用的局面。

2 人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展瓶頸分析

上文已述，無論是智能中醫(yī)辨證系統(tǒng)，還是脈診儀、舌診儀等智能診療技術(shù)，它們的研究都離不開大量的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的收集作為支撐，從理論上講，這種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)量越大，構(gòu)建的辨證模型準(zhǔn)確性越高。建立一個(gè)具有大數(shù)據(jù)并具有安全性的資源共享平臺(tái)，能夠顯著提高相關(guān)研究成果的準(zhǔn)確性以及在臨床使用的可行性[10]。但是這種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的收集存在著收集難度大且難以克服的現(xiàn)實(shí)問題，這是制約人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵問題所在。

2.1 傳統(tǒng)四診信息采集方式局限性

中醫(yī)四診的數(shù)據(jù)主要來源于專家本人經(jīng)驗(yàn)和他人病案收集（包括中醫(yī)古籍醫(yī)案及當(dāng)代臨床病案），這兩種也都各自存在著局限性。 ①專家經(jīng)驗(yàn)由于是專家第一手資料，一般來說相對(duì)真實(shí)。同時(shí)，專家經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)得到臨床驗(yàn)證，辨證過程和邏輯推理都比較準(zhǔn)確可靠，因此基于專家經(jīng)驗(yàn)的智能辨證系統(tǒng)準(zhǔn)確率比較高。但存在的問題是專家的經(jīng)驗(yàn)往往局限于某種疾病或?qū)？萍膊?，受于專家人力精力限制以及專家團(tuán)隊(duì)的大小等因素，能收集的專家病案數(shù)量也有限。同時(shí)由于專家專業(yè)不同、資料隱私性等因素，不同研究團(tuán)隊(duì)之間也很難共享資料和形成有效的合作。因此，基于專家經(jīng)驗(yàn)的智能辨證系統(tǒng)往往只能應(yīng)對(duì)一種或者幾種?？萍膊。@種系統(tǒng)雖然準(zhǔn)確率較高，受用面卻十分狹窄。②在中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫的建設(shè)過程中,數(shù)據(jù)的完備性是必須要考慮的問題,這是保證醫(yī)案數(shù)據(jù)庫客觀性的基礎(chǔ)[11]。除了專家經(jīng)驗(yàn)之外，其他的數(shù)據(jù)只能依托古籍醫(yī)案或者當(dāng)今臨床病案的收集，但這兩種方法同樣存在著較大的問題。古籍醫(yī)案年代久遠(yuǎn)，病案可能存在著記錄錯(cuò)誤或者篡改，病案的真實(shí)性、可靠性往往無法考證。同時(shí)，古代醫(yī)案記載四診信息不全，不同醫(yī)家對(duì)四診重視程度不同，因此很多古代醫(yī)案往往只有四診中的一部分信息，甚至有些醫(yī)案只有只言片語，或者很多病案中的四診信息不確定，不統(tǒng)一，甚至互相矛盾。當(dāng)今臨床病案在收集上同樣面臨著四診信息準(zhǔn)確性很難考證的問題。因此，限于信息采集者中醫(yī)理論功底與臨床四診水平等不同，在信息采集時(shí)，對(duì)四診數(shù)據(jù)的“修飾”處理能力不足，得到的四診數(shù)據(jù)往往存在著較多的失真現(xiàn)象，而這種失真現(xiàn)象一旦出現(xiàn)，收集數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵步驟便會(huì)出現(xiàn)偏差。規(guī)范化、數(shù)字化、客觀化地進(jìn)行臨床診斷信息采集是實(shí)現(xiàn)多診合參客觀化的前提與重要基礎(chǔ)[12]。所以，目前智能中醫(yī)辨證系統(tǒng)比較依賴大量的臨床四診數(shù)據(jù)來建立系統(tǒng)辨證推理模型，而這關(guān)鍵的收集臨床四診數(shù)據(jù)一步卻又面臨著很大的困難。四診數(shù)據(jù)難以收集，數(shù)據(jù)真實(shí)性存疑，篩選病案、去偽存真的中醫(yī)人才缺乏都有可能成為限制智能辨證系統(tǒng)往前發(fā)展的現(xiàn)實(shí)問題，而這些問題短時(shí)間內(nèi)也沒有切實(shí)可行的解決辦法。

2.2 智能信息采集方式在獲取數(shù)據(jù)上的局限性

主要智能診療技術(shù)如脈診儀、舌診儀等獲得有效的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)主要是來源于研究團(tuán)隊(duì)的現(xiàn)場(chǎng)采集，而現(xiàn)場(chǎng)采集有效的診療信息無論是脈診儀還是舌診儀都面臨著巨大的困難，主要的困難還是在技術(shù)層面上難以深入開展。脈診儀、舌診儀的研究，雖然經(jīng)歷了幾十年的研究，但依然難以形成技術(shù)上大的突破和進(jìn)展。筆者認(rèn)為主要在于中醫(yī)脈診、舌診理論的復(fù)雜性，如上文所述，舌象、脈象的中醫(yī)診斷由于其復(fù)雜性，很難形成一個(gè)公認(rèn)或統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。這給智能舌診、脈診技術(shù)制定技術(shù)參數(shù)帶來了巨大的困難。比如脈診常見的脈象雖然主要有28種，但是實(shí)際上臨床遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止，28種脈中很多只是比較基礎(chǔ)的單一脈象，臨床觀察脈象往往是從多個(gè)角度，實(shí)際的脈象往往是多種脈象混雜在一起的復(fù)合脈象。同樣一個(gè)弦脈，按照力量大小來說，可以是弦而有力，也可以是弦而無力，即使有力或者無力之間仍然有差別，脈搏的力量受到年齡、性別、體質(zhì)等多方面因素影響，相同的力量對(duì)不同的人意義則不同。再者，按照跳動(dòng)的流利度來說，弦脈可以是弦中帶滑，也可能是弦中帶澀，甚至是弦中帶滑和澀同時(shí)出現(xiàn)。而且脈診還不止力量、流利度這些觀察點(diǎn)，還有脈率、脈位、脈寬、脈長、節(jié)律等，按照排列組合原理來分類，脈象會(huì)非常的復(fù)雜多樣。而且中醫(yī)脈診分為三部九侯，寸、關(guān)、尺三部每一部都可有不同的脈象，而且每一部的浮、中、沉也會(huì)不同。按照這樣計(jì)算，則在研究脈診儀的過程中，需要采集的脈象信號(hào)便極其復(fù)雜，這給臨床實(shí)際脈診數(shù)據(jù)采集帶來了極大的困難。舌診的研究同樣如此，現(xiàn)實(shí)中沒有完全一樣的舌形、舌色、舌苔等，比如同樣是紅舌，色差是有區(qū)別的，色度是不同的。病例越多，這些差別就會(huì)越復(fù)雜。因此無論脈診還是舌診，要采集完整的有可能遇到的數(shù)據(jù)非常困難。而這個(gè)采集數(shù)據(jù)的問題不解決，那么脈診、舌診的數(shù)據(jù)的不規(guī)律性和可信度的問題便一直存在。

3 解決問題的關(guān)鍵是改變思維方式

人的認(rèn)識(shí)能力是隨著人類實(shí)踐活動(dòng)逐步提高的,人類理性在我們與世界打交道的過程中表現(xiàn)為一種不斷的、無限的成長過程[13]。筆者認(rèn)為，人工智能在中醫(yī)診斷的研究要想取得大的進(jìn)展，就需要改變思維方式，而不是一味地追求“術(shù)”，要在“道”的指導(dǎo)下進(jìn)行，否則只會(huì)求術(shù)而不得。在追求技術(shù)層面的進(jìn)步時(shí)，不能忽略方法論的作用。沒有正確的方法論，沒有正確的思維方式，往往會(huì)走向研究的死胡同。馬克思主義哲學(xué)認(rèn)為，世界是可知的，但誰也無法把世界認(rèn)識(shí)清楚?，F(xiàn)象的發(fā)生都不是簡單的，也不是容易被認(rèn)識(shí)的。任何事物和現(xiàn)象的研究，往往最終會(huì)復(fù)雜化。但是馬克思主義哲學(xué)的唯物論和辯證法同時(shí)認(rèn)為，復(fù)雜和簡單是一對(duì)矛盾，他們之間有著辨證的關(guān)系。研究事物既要從簡單化到復(fù)雜化，又要從復(fù)雜的現(xiàn)象里抽離出來，找出事物的共性，把復(fù)雜的問題高度抽象，從宏觀層面看待問題。研究問題也不是一開始便復(fù)雜化，要由易到難，由淺入深，最后達(dá)到認(rèn)識(shí)復(fù)雜性現(xiàn)象本質(zhì)的目的。而把復(fù)雜的問題高度抽象，變得簡單化，執(zhí)簡馭繁正是中醫(yī)最具特色的方法論。因此要想實(shí)現(xiàn)中醫(yī)診斷智能化的技術(shù)突破，是否可以嘗試改變研究思維方式，運(yùn)用中醫(yī)方法論來解決這個(gè)問題。

3.1 智能辨證研究化繁為簡，以證統(tǒng)病

中醫(yī)方法論強(qiáng)調(diào)執(zhí)簡馭繁，疾病是復(fù)雜的，多變的，但證型是相對(duì)簡單的、固定的。朱文鋒教授提出“證素辨證學(xué)”，采用“根據(jù)證候、辨別證素、組成證名”的辨證原則，無論什么病，只要知道了證素，就可以得出相應(yīng)的證型。吳承玉教授的“藏象辨證學(xué)”也是對(duì)中醫(yī)辨證理論統(tǒng)一的重要嘗試。藏象辨證學(xué)以五臟系統(tǒng)為病位核心，將多種辨證方法納入到藏象辨證體系中，把所有的疾病統(tǒng)歸于五臟的辨證體系，把疾病劃分為五類，每類再具體分證型，只要出現(xiàn)必要的主癥，就可以辨出對(duì)應(yīng)的中醫(yī)證型，把復(fù)雜的臨床疾病體系變得相對(duì)簡單[14]。如過去研究的哮喘和肺炎的智能中醫(yī)辨證模型，兩者只能單獨(dú)使用，而兩套系統(tǒng)之間并不能兼容。但如果運(yùn)用藏象辨證或者六經(jīng)辨證就可以統(tǒng)一兩者，哮喘和肺炎都可以歸到五臟的肺系統(tǒng)，當(dāng)出現(xiàn)惡寒、無汗、發(fā)熱、喘咳等癥狀時(shí)，都可以辨證為藏象辨證理論的風(fēng)寒犯肺證或者六經(jīng)辨證太陽病的麻黃湯證。不論何種疾病，都可以在一種智能辨證系統(tǒng)里進(jìn)行辨證，這樣才有希望出現(xiàn)一款適用性較高的智能中醫(yī)診斷系統(tǒng)，智能診斷系統(tǒng)在臨床才有可能大幅度擴(kuò)大使用范圍。

3.2 智能信息采集由簡入手，逐步細(xì)化

前文已述，中醫(yī)脈診、舌診理論極其復(fù)雜，很難形成一個(gè)公認(rèn)或統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，智能舌診、脈診技術(shù)技術(shù)參數(shù)難以制定。我們是否可以轉(zhuǎn)換思路，一開始研究并不直接進(jìn)入到細(xì)致微觀的局部研究，而是運(yùn)用上述中醫(yī)的執(zhí)簡馭繁的思維，從復(fù)雜的事物現(xiàn)象中抓共性。如脈象臨床千差萬別，但是中醫(yī)主要觀察脈的“位、數(shù)、形、勢(shì)”，或者說脈位、脈力、流利度、脈率、脈寬、脈長、脈律等。舌象觀察舌的淡、白、紅、絳等幾種顏色，舌苔的顏色、質(zhì)地判斷病性即可。脈診儀、舌診儀的研究模仿中醫(yī)的思維特點(diǎn)，先從上述幾種宏觀的方面去研究。如脈診儀，先觀察脈位偏浮與偏沉的信號(hào)，有力與無力的信號(hào)，流利與不流利的信號(hào)，粗脈與細(xì)脈的信號(hào)，長脈與短脈的信號(hào)等，這種研究方式，或許可以使研究簡化，排除很多重復(fù)、干擾性的信號(hào)數(shù)據(jù)，最重要的是容易給信號(hào)數(shù)據(jù)定性，容易形成有規(guī)律性的、準(zhǔn)確可靠的脈診數(shù)據(jù)，而不是一開始就陷入細(xì)節(jié)化、復(fù)雜化的泥潭，最終永遠(yuǎn)無法給出一個(gè)肯定的結(jié)果。

4 總結(jié)

總之，人工智能在中醫(yī)診斷領(lǐng)域的發(fā)展出現(xiàn)的瓶頸，筆者認(rèn)為關(guān)鍵問題在于研究的思維方式上，要突破這些發(fā)展瓶頸，筆者認(rèn)為可以通過改變研究思路，改變研究思維方式，在中醫(yī)方法論的指導(dǎo)下進(jìn)行研究，或許這樣可以為智能診斷的研究提供新的出路。