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    人工智能賦能中醫(yī)臨床診療的現(xiàn)狀、問題和對策*

    2024-04-02 00:22:03楊小麗龔致平浦科學董彩鳳
    重慶醫(yī)學 2024年4期
    關(guān)鍵詞:人工智能醫(yī)生臨床

    楊小麗,龔致平,浦科學,董彩鳳△

    (1.長壽區(qū)中醫(yī)院兒科,重慶 401220;2.重慶醫(yī)科大學醫(yī)學信息學院,重慶 400016)

    中醫(yī)以其獨特的診療技術(shù)和明確的療效,在服務(wù)全民健康中作出重要貢獻,根據(jù)國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的《2022年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》,2022年全國中醫(yī)類醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總數(shù)為80 319個,比上年增加2 983個,總診療人次12.3億,比上年增加0.2億人次。面對巨大的全民健康需求,當前中醫(yī)診療模式面臨著諸多亟待解決的問題,例如中醫(yī)診斷過程中醫(yī)生主觀因素影響較大,導致診斷結(jié)果的一致性和準確性難以保證,中醫(yī)治療方案缺乏標準化和規(guī)范化的診療路徑等[1]。而人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為中醫(yī)診療模式的迭代升級帶來了新的機遇,人工智能賦能中醫(yī)診療模式,可以有效提高臨床診療的準確性,提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率,如人工智能根據(jù)大量病例數(shù)據(jù)的訓練和學習,為患者病情進行畫像,協(xié)助醫(yī)生理解和掌握病情,提高臨床診療效率[2-3];并通過對臨床數(shù)據(jù)的挖掘、分析和預測,協(xié)助管理者優(yōu)化資源配置,實現(xiàn)降本增效[4]。但是,由于中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)的復雜性、可用性等問題使得中醫(yī)診療模式智能化受限,效果并不明顯。本文從人工智能與中醫(yī)臨床實踐的現(xiàn)狀出發(fā),梳理了人工智能賦能中醫(yī)臨床診療面臨的問題和挑戰(zhàn),為推進中醫(yī)臨床診療的智能化和數(shù)字化提供借鑒。

    1 現(xiàn) 狀

    1.1 輔助診斷

    人工智能技術(shù)可以通過構(gòu)建和完善中醫(yī)臨床知識圖譜、利用深度學習技術(shù),為中醫(yī)診斷提供新的手段和工具,如基于深度學習技術(shù),根據(jù)大量中醫(yī)診療數(shù)據(jù)和醫(yī)學知識構(gòu)建中醫(yī)臨床知識圖譜,有效識別患者的疾病類型和病情程度,為患者提供個性化的治療方案[5-6];同時將診斷、病因、方劑等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化組織到醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺,醫(yī)生可以快速獲取患者的信息,并利用系統(tǒng)推薦的診斷、用藥進行調(diào)整,全流程數(shù)據(jù)管理使得醫(yī)生能夠更加便捷地獲取和利用患者信息,實現(xiàn)對患者全流程數(shù)據(jù)管理[7]。

    1.2 癥狀識別

    中醫(yī)講究望、聞、問、切,而人工智能可以通過圖像識別等技術(shù),輔助醫(yī)生進行癥狀識別[8]。如智能脈診儀可以通過中醫(yī)脈象識別算法,將患者脈搏信息傳遞給醫(yī)生,有效識別患者的健康狀態(tài),并結(jié)合綜合智能中醫(yī)問診信息,自動生成健康狀態(tài)報告,包括慢性病風險提示、個性化中醫(yī)健康管理方案建議及健康狀態(tài)趨勢分析等內(nèi)容,不僅讓患者更加了解自身健康狀態(tài),對臨床醫(yī)生開展診療也具有較高參考價值[9-10]。

    1.3 療效評估

    人工智能在臨床治療效果評價和分析中的應(yīng)用前景非常廣泛,如人工智能通過各種傳感器和電子設(shè)備,實時、準確地監(jiān)測患者的生命體征,為醫(yī)生提供更全面、更準確的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)[11]。醫(yī)生利用大數(shù)據(jù)平臺對比治療前、后的數(shù)據(jù)和指標,可以判斷治療效果,幫助醫(yī)生優(yōu)化治療方案,減少醫(yī)療事故發(fā)生的風險,提高治療的準確性[12-13]。

    1.4 個性化治療

    中醫(yī)強調(diào)個性化治療,而人工智能技術(shù)綜合患者診療歷史數(shù)據(jù)和當前檢驗檢查結(jié)果,為患者構(gòu)建個性化治療方案[14]。如根據(jù)患者歷史診療數(shù)據(jù)和當期檢驗檢查數(shù)據(jù),對患者體質(zhì)進行辨識,識別患者個體特征和疾病情況,對患者進行藥物推薦,并通過對治療效果的監(jiān)測和分析,及時優(yōu)化治療方案[15-16]。

    2 問 題

    2.1 數(shù)據(jù)復雜性和不確定性

    在中醫(yī)臨床診斷中,主要依據(jù)的是望、聞、問、切“四診”,其中望診主要觀察患者的面色、舌象、脈象等來判斷病情;聞診則是通過嗅聞患者的口氣、汗味、尿味等來辨別病癥;問診則是通過詢問患者的病史、癥狀、生活習慣等來了解病情;切診則是通過觸摸患者的脈搏來判斷臟腑功能的狀況,這“四診”信息相互關(guān)聯(lián),甚至存在矛盾,使得中醫(yī)診斷數(shù)據(jù)極具復雜性[17]。尤其是在中醫(yī)臨床治療中,治療方案的制訂受到患者年齡、性別、體質(zhì)、病情、病史等因素的影響,中醫(yī)治療手段多樣,如中藥、針灸、推拿等,不同治療手段對于不同病情具有不同效果,這也為治療方案的制訂帶來了挑戰(zhàn)[18]。

    2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性

    由于中醫(yī)診療數(shù)據(jù)來源廣泛,質(zhì)量參差不齊,包括患者自述、醫(yī)生診斷、實驗室數(shù)據(jù)、影像學檢查等,存在數(shù)據(jù)不完整、不準確、不一致等問題,使得數(shù)據(jù)標準化程度低,缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范,難以進行跨領(lǐng)域、跨學科的數(shù)據(jù)整合和分析[19-20]。另外,數(shù)據(jù)可讀性差,它包含大量的專業(yè)術(shù)語和符號,大數(shù)據(jù)平臺在進行人工智能識別和處理時,必須首先構(gòu)建語料庫,融合循證醫(yī)學和專家共識,才能有效改善中醫(yī)藥診療數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可讀性[21]。

    2.3 數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)

    針對中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)的特點和問題,需要采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù),例如,中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)包含大量的定性描述信息,這些信息難以直接量化處理,需要通過自然語言處理技術(shù)進行有效甄別[22-23]。此外,中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)的推理和決策過程也需要相應(yīng)的技術(shù)支持,現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析方法往往只能提供一些表面的統(tǒng)計結(jié)果,缺乏深入的分析和挖掘,因此難以揭示疾病的本質(zhì)和規(guī)律,影響了中醫(yī)臨床診療的準確性和科學性[24-25]。

    2.4 數(shù)據(jù)整合與共享

    在實現(xiàn)中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)智能化的過程中,如何有效地整合和共享數(shù)據(jù)是一項重要任務(wù),由于中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的分散性,缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺,不同醫(yī)療機構(gòu)和研究機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)有效共享[26];同時中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)涉及患者的個人信息和健康狀況,如果數(shù)據(jù)共享不當,可能導致隱私泄露,給患者帶來不良影響,因此,醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)共享的意愿不強[27]。

    3 對策和建議

    3.1 加強學科融合

    人工智能賦能中醫(yī)臨床診療的關(guān)鍵在于培養(yǎng)中醫(yī)知識兼人工智能技術(shù)的人才。中醫(yī)高等教育在以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)的沖擊下,優(yōu)化課程設(shè)置,將中醫(yī)理論與計算機技術(shù)相結(jié)合,讓學生在掌握中醫(yī)知識的同時,了解人工智能技術(shù)的前沿進展,培養(yǎng)人工智能思維[28-29]。在科研領(lǐng)域,鼓勵中醫(yī)專家與計算機科學家共同開展研究,以解決中醫(yī)診斷、治療和藥物研發(fā)等方面的難題,如利用人工智能技術(shù)對大量中醫(yī)古籍進行挖掘,以發(fā)現(xiàn)古方中的有效成分和治療機理,或者利用計算機模擬技術(shù)研究中藥的藥效和毒性,以提高藥物研發(fā)的效率[30-31]。

    3.2 建立標準化的中醫(yī)數(shù)據(jù)集

    為了使人工智能更好地服務(wù)于中醫(yī)領(lǐng)域,構(gòu)建標準化、高質(zhì)量的中醫(yī)數(shù)據(jù)集有助于提高中醫(yī)診斷和治療的精準性、可靠性和可重復性[32],如疾病分類和編碼必須結(jié)合中醫(yī)診療的臨床實際情況,體現(xiàn)中醫(yī)特點,以便于數(shù)據(jù)交換和信息共享;中醫(yī)癥狀的標準化可以借用現(xiàn)代醫(yī)學量表方法,對中醫(yī)癥狀(包括癥狀命名、定義、描述和程度等)進行量化評分[33];另外,需要充分挖掘古今中外的治療經(jīng)驗,對各種疾病的治療方案進行梳理和總結(jié),并結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學研究成果,不斷優(yōu)化和完善治療方案,為臨床醫(yī)生提供更為科學、有效的診療指導[34]。

    3.3 注重倫理和隱私保護

    在人工智能賦能中醫(yī)臨床實踐的過程中,倫理和隱私保護至關(guān)重要[35]。收集和處理患者數(shù)據(jù)時需要注意數(shù)據(jù)的合法性和安全性,包括獲取患者或其監(jiān)護人的知情同意,確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性,以及采取一切必要措施防止數(shù)據(jù)泄露;數(shù)據(jù)監(jiān)管和使用時應(yīng)進行充分的倫理審查,確保項目符合倫理原則和相關(guān)法規(guī)[36];在數(shù)據(jù)管理和保護機制方面,應(yīng)確?;颊邤?shù)據(jù)僅用于合法、正當?shù)哪康?并在未經(jīng)授權(quán)的情況下不得擅自泄露或轉(zhuǎn)讓[37];在患者知情權(quán)方面,醫(yī)務(wù)人員應(yīng)充分告知患者使用的人工智能技術(shù)及其可能的風險,保證患者有足夠的知情權(quán)[38]。

    3.4 推廣應(yīng)用

    為了充分了解人工智能在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用,應(yīng)加強宣傳和推廣工作,充分利用各類媒體平臺,如電視、報紙、網(wǎng)絡(luò)等,報道人工智能在中醫(yī)診療中的應(yīng)用案例和成果,提高公眾的認知度和關(guān)注度[39]。政策層面給予人工智能技術(shù)在中醫(yī)診療應(yīng)用中的支持,以鼓勵企業(yè)和研究機構(gòu)投入更多資源開展相關(guān)技術(shù)研究[40]。國際合作交流方面,引進國外先進的人工智能技術(shù),將傳統(tǒng)中醫(yī)臨床診療應(yīng)用成果進行有效推廣,提高國際影響力。

    4 結(jié) 論

    人工智能在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用具有廣闊的前景和巨大的潛力,通過加強人才培養(yǎng)、建立標準化的中醫(yī)數(shù)據(jù)集、強化科研合作、注重倫理和隱私保護及推廣應(yīng)用等對策和建議的實施,相信可以有效推動人工智能在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用和發(fā)展,提高診療效率和準確性,為患者帶來更好的治療效果。

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