人工智能—中醫藥傳承創新的變道超車

張燁?黃宗海?許強?溫川飆

【摘要】當前中醫藥的價值已經逐步被社會所認可，人工智能技術在中醫藥領域的研究與應用已成為中醫藥傳承與創新的重要方法之一。本文首先概述了中醫藥傳承與創新的痛點，分析了目前中醫藥發展所面臨的困境，其次，闡釋了人工智能的定義、中醫人工智能發展歷程;隨后分析了AI為中醫藥創新發展帶來新的范式。最后，分析當前中醫AI所面臨的問題。

【關鍵詞】人工智能;中醫;傳承;創新

【中圖分類號】R2 【文獻標識碼】A 【文章編號】ISSN.2095.6681.2020.18..02

作為中華民族的瑰寶，中醫藥歷經了幾千年的發展。隨著時代的發展與國家中醫藥發展規劃政策的制定，中醫藥越來越受到重視。如黨十九大報告中明確提出“堅持中西醫并重，傳承發展中醫藥事業”，中醫學現代傳承戰略指出“保護為先”、“弘揚文化 ”、 “創新發展”是我國中醫藥領域的重要目標。由此，如何傳承、如何創新的關鍵問題應運而生。目前，人工智能技術已經運用于中醫藥中，在中醫藥這一具體行業中，如何將現代信息技術——人工智能與中醫藥領域需求緊密融合，在推動我國人工智能產業發展的同時，實現我國中醫藥傳承與創新，是關鍵問題。

1 中醫傳承與創新的痛點

作為中華民族的文化瑰寶，中醫藥歷經了幾千年的發展過程。隨著社會文化環境的變遷，中醫的傳承和創新中面臨許多痛點。具體表現為：名老中醫總數量較少;現有傳承信息系統以病案錄入為主，操作繁瑣，增加工作負擔，且沒有很好的融入醫院信息系統;傳統師帶徒跟師模式時間長，病人過多，老師壓力過大，沒有時間與精力給學生傳授更多知識，只能靠學生跟診后課下自己探索與思考，這樣培養的時間長且培養學生數量有限;中醫藥高等教育已成規模，但中醫注重臨床實踐、跟師學藝、熟讀經典的成才規律未被有效傳承，學生的文化延續和臨床能力又面臨挑戰;中醫人才的危機，即能夠運用傳統中醫思維方式與中醫基礎理論解決臨床中面臨的中醫疾病問題的人才較少。并且還有相當一部分人沒有接受過醫學院校高等教育的非專業人士，仍然從事中醫藥診療活動，這樣就很容易造成中醫人才混雜的局面[1]，中醫與西醫不同，中醫是才能夠診療中不斷探索的過程，相比于西醫依靠生化與理化檢測手段，西醫更注重精準研究，這也也是制約中醫創新發展的原因，中醫藥要實現彎道超車，必須借助人工智能技術。

2 人工智能定義與發展

2.1 人工智能的定義

人工智能，英文簡稱AI。是在1956年由McCarthy提出“使一部機器的反應方式像一個人在行動時所依據的智能?！?目前，關于人工智能的定義，至今尚未統一，比較權威的定義分別為：（1）美國 Nilson教授定義為“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學科”;（2）美國Winston教授定義為“人工智能就是研究如何使計算機去做過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只在單一領域執行單項任務，如AI被應用在語言翻譯、語音轉錄、對象檢測和人臉識別。通用 AI 的藍圖是創造出在廣泛認知領域（包括學習，推理，創造力和規劃）表現像人一樣的思維水平以及心理結構的全面性智能化[4] 。

2.2 中醫人工智能的發展

中醫人工智能研究發展經歷4個階段。90年代是中醫信息智能化研究的起步期，以專家系統研究為主，后臺數據庫中整合了某個領域專家的大量知識與經驗，使得該系統能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題，2000年前后是中醫智能研究的低谷，主要表現為數據庫和知識工程的積累;2005年以后神經網絡研究增加主要用于疾病風險預測、醫學影像、中醫診斷、脈象識別分析、舌象圖像處理等方面。2012年以后臨床數據開始積累，更多的研究偏向于臨床數據分析。目前，人工智能技術已在醫學中得到了運用，包括影像診斷、輔助醫生診療、智能穿戴設備等方面取得了實際應用，并在提高癌癥確診率、醫學輔助診療等方面發揮了重要作用[5]。數據是“醫療+人工智能”行業發展的關鍵。有效的數據是先進算法應用的基礎，也是研究的支持，可以借助數據挖掘等技術挖掘出潛在有效但未知的數據，為臨床研究、新藥研發提供基礎。

3 中醫創新發展：AI帶來新的范式

3.1 中醫藥信息特征與深度學習

中醫與西醫研究方式不同，中醫注重系統論，整體觀，將事物看成一個整體研究，結合環境、氣候等諸多因素多方面考慮，但西醫注重部分，把事物分析為組成部分，然后對每一部分進行研究。早在20年前就醫學發展就被指出，科學研究的方向是系統研究，不是東拼西湊來研究，要恢復“系統觀”，就要西醫往中醫的系統觀研究理論上靠，而非中醫走向西醫，但也有的中醫理論是基于傳統文化與哲學基礎，不能能緊密的與現代科學研究相聯系，解決這個問題就是要中醫實現現代化，也是中醫藥信息學的特點。

中醫藥信息自下而上，從四診信息的收集，到疾病病因病機分析，再到處方用藥，擅長抽象的信息處理能力。這與AI深度學習分層特征提取即收集數據，構建知識圖譜，提前有用信息相吻合。而西醫信息則自上而下，從細胞的研究，在到組織研究，到器官研究，最后到結構和功能的研究，擅長深入分析與處理信息。

中醫藥信息是意象世界，存在于對客體的體驗活動之中。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，但對其具體的性味未能定量研究，這是中醫藥信息的特點又是缺點，應該結合現代科技的手段，在數量上確定，在其功效大補元氣、安神益智這一抽象化的描述上，用臨床數據加以驗證其療效。

3.2 大數據和機器學習已經帶來新的研究范式

過去中醫藥研究大多停留在實驗驗證和傳統數據簡單分析，這些是西醫或者現代傳統經典數學的研究方法，用來研究屬于意象世界的中醫藥做法欠佳，隨著科技的發展，醫學中大數據的積累，為人工智能技術在中醫藥領域的研究與應用提供了數據基礎?；?/p>

數據庫中的數據，挖掘用藥規律，尤其是名老中醫用藥規律，利用科學的研究手段如關聯規則、數據挖掘等技術將傳統經驗提煉總結普及為科學規律，同時為基礎研究和新藥研發提供依據和支撐。鄧宏勇等[6]采用文獻計量方法分析我國中醫藥數據挖掘研究現狀，共得到中醫藥數據挖掘相關文獻494篇，文獻量逐年增加;文獻類型中應用研究類文獻占59.1%;研究領域中證候研究與方劑研究文獻分別占29.39%和26.22%;數據挖掘方法采用關聯規則、頻數分析、聚類分析和 人工神經網絡的文獻占76.36%;數據挖掘軟件使用商業化數據挖掘軟件的文獻占61.05%。

醫療輔助診療軟件和中醫智能輔助學習系統也加速l中醫藥人才的培養速度、提高了名老中醫學術思想傳承效率。陳菊等[7]通過對中醫辨證論治輔助系統軟件的開發，通過因位性勢和性味歸經的編碼建立智能辨證論治的后臺算法，實現中醫辨證論治在臨床電子病歷中理法方藥的一線貫通，利于提高中醫醫生在實際診療中應用辨證論治的比例，也使中醫電子病歷記錄辨證論治過程更便捷。通過醫院使用情況的統計，87.62% 的電子處方可實現智能輔助辨證，而醫生使用中僅實現44.62%的智能輔助辨證。這些技術引入中醫，使智能化的中醫融入日常生活，真正做到智慧中醫。

4 當前中醫AI面臨的問題

AI為中醫帶來新范式的同時也要意識到問題所在。首先整個中醫AI行業的共識有待提高。且中醫人工智能的研究，現有成果都集中在方法和工程應用領域，而基礎研究和學科體系不完整;學科分布以中醫學為主，學科交叉并不突出。臨床應用剛剛起步，需要做的相關研究還有很多。人工智能代替不了中醫，醫生可以除了對患者診病以外還能提供精神安慰與深層次交流與溝通，這一點人工智能無法代替;除此之外，患者隱私及信息安全、醫療數據的合理運用于管理、人工智能等醫療法律責任尚需進一步的規范與完善，合理運用人工智能，可以對對中醫藥的傳承與創新發展產生積極的影響，包括人才培養，新藥研發、醫療輔助等方面，最終加快中醫藥發展的步伐，盡快實現國際化與現代化的發展。

參考文獻

[1] 吳 潔.中醫在傳承與創新中前行[J].小康，2017（19）：35-38.

[2] 劉 東，尹怡欣，涂序彥.智能系統的廣義智能定性評價之研究[J].計算機科學，2007，34（9）：167-169.

[3] 苗芳芳，劉駿峰.論人工智能的發展及其在醫學領域的應用前景[J].衛生軟科學，2009，23（2）：222-224

[4] 張德政，哈 爽，劉 欣，謝永紅.中醫藥領域人工智能的研究與發展[J].情報工程，2018，4（01）：13-23.

[5] LECUN Y，BENGIO Y，HINTON G.Deep learning[J].Nature，2015，521：436-444.

[6] 鄧宏勇，許 吉，張 洋，袁 敏，施 毅.中醫藥數據挖掘研究現狀分析[J].中國中醫藥信息雜志，2012，19（10）：21-23.

[7] 陳 菊，嚴小英，裴 敬，等.中醫臨床辨證論治輔助診療系統[J].世界科學技術—中醫藥現代化，2015（12）：2436-2442.