朱培超 潘賜明 阮亞君 韓利震 李恬 董昌武

中醫(yī)是中國(guó)特有的文化產(chǎn)物，只有在中醫(yī)理論指導(dǎo)下才能正確的運(yùn)用中醫(yī)診斷方法，望聞問(wèn)切具有簡(jiǎn)便廉驗(yàn)的特色，能夠準(zhǔn)確診斷出健康問(wèn)題，如今在人類命運(yùn)共同體的發(fā)展理念下中醫(yī)越發(fā)地重要。中醫(yī)診斷理論濫觴于《黃帝內(nèi)經(jīng)》，舌診作為中醫(yī)診斷中最重要的手段之一，雖在秦漢時(shí)期有所描述，但未成體系，直到元代才出現(xiàn)關(guān)于舌診理論的專題研究，譬如元·杜清碧《金鏡錄》一書(shū)，遺憾的是原書(shū)已佚，但在其編著的《敖氏傷寒金鏡錄》保留了一些內(nèi)容，有14個(gè)舌名，36種舌[1-2]。介于中醫(yī)的主觀性、經(jīng)驗(yàn)性以及模糊性，直到今天舌診仍然存在諸多問(wèn)題，不同的流派對(duì)于相同的舌象有不同的看法，或者不同的醫(yī)家對(duì)同一個(gè)患者的舌象觀察有所差異，由于這些中醫(yī)界自身認(rèn)識(shí)的不同，使得中醫(yī)在全球化推廣時(shí)困難重重，因此中醫(yī)診斷，特別是舌診的統(tǒng)一化、客觀化問(wèn)題亟需解決[4-5]。中醫(yī)的發(fā)展離不開(kāi)對(duì)自然規(guī)律的認(rèn)識(shí)及臨床經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，將兩者聯(lián)合才有中醫(yī)體系。當(dāng)今的大數(shù)據(jù)分析恰好契合規(guī)律的總結(jié)，透過(guò)大數(shù)據(jù)能更易覓見(jiàn)其中的規(guī)律，因此中醫(yī)舌診與人工智能的結(jié)合是既符合中醫(yī)本身的發(fā)展，亦符合科技進(jìn)步的優(yōu)勢(shì)組合。

1 病性證素的選擇及其輸出模型構(gòu)建

病素是疾病的要素、基本單元，可以組合成“證素”；“證素”是辨證的基本要素，是辨證必須明確的基本診斷單元，分為病性證素和病位證素；證素組合出證型。

1.1 病性證素的模型構(gòu)建

《黃帝內(nèi)經(jīng)》云：“善診者，察色按脈，先別陰陽(yáng)。”基于人工智能的舌診要突出臨床指導(dǎo)性，突出中醫(yī)指導(dǎo)臨床的思維。本團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)現(xiàn)有六經(jīng)辨證、衛(wèi)氣營(yíng)血辨證、三焦辨證、八綱辨證、氣血津液辨證、經(jīng)絡(luò)辨證以及病因辨證等不同辨證體系的研究，在其中選出八綱辨證、氣血津液辨證以及病因辨證的辨證要素作為構(gòu)成庫(kù)。

《素問(wèn)·陰陽(yáng)應(yīng)象大論篇》言“審其陰陽(yáng)，以別柔剛，陽(yáng)病治陰，陰病治陽(yáng)，定其血?dú)?，各守其鄉(xiāng)。血實(shí)宜決之，氣虛宜掣引之”，“方隨法出、法隨證立”，只有對(duì)“證”有精準(zhǔn)的識(shí)別，治療才能有的放矢。八綱辨證突出強(qiáng)調(diào)陰陽(yáng)辨證思維，氣血津液辨證要求體現(xiàn)人體的有機(jī)構(gòu)成整體性，都是臨床上最基礎(chǔ)的，需要做到零失誤的診斷機(jī)要?！端貑?wèn)·至真要大論》病機(jī)十九條指出“謹(jǐn)察陰陽(yáng)所在而調(diào)之，以平為期”，臨床診斷中不失陰陽(yáng)偏差，便可以效如桴鼓；識(shí)得寒熱虛實(shí)，則治法可立——寒者熱之、熱者寒之、虛則補(bǔ)之、實(shí)則瀉之；分清氣血表里，則明害之所在——在表者汗而發(fā)之，中滿者瀉之于內(nèi)。至于病因辨證，痰飲水濕、瘀血是病理產(chǎn)物，屬于津液、血液部分；郁是一種病理狀態(tài)，透過(guò)舌診辨識(shí)，人工智能也可以實(shí)現(xiàn)，因此也納入辨別的構(gòu)建體系。

本研究團(tuán)隊(duì)選擇八綱辨證、氣血津液辨證以及病因辨證的陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱、虛、實(shí)、表、里、濕(痰)、瘀、郁作為組合基礎(chǔ)，采用2×2表格法進(jìn)行組合，在原則上78種應(yīng)有組合中，通過(guò)復(fù)習(xí)文獻(xiàn)以及結(jié)合實(shí)際臨床，最終篩選實(shí)際證素組合35種，即氣陰、陰血、陰虛、陽(yáng)氣、陽(yáng)虛、表陽(yáng)、里陽(yáng)、陽(yáng)郁、氣血、氣熱、氣虛、衛(wèi)氣、里氣、氣郁、血寒、血熱、血虛、里血、瘀血、寒熱、虛寒、表寒、里寒、寒濕、虛熱、實(shí)熱、表熱、里熱、濕熱、郁熱、表虛、里虛、表實(shí)、里實(shí)、痰濕。

1.2 輸出證型的模型構(gòu)建

只通過(guò)對(duì)陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱、虛、實(shí)、表、里、濕(痰)、瘀、郁的簡(jiǎn)單機(jī)械組合并不能完全解決臨床問(wèn)題，而且不符合中醫(yī)的診療規(guī)律以及病證的復(fù)雜性，因此結(jié)合臨床實(shí)際需要對(duì)上述組合再進(jìn)行兩兩組合，通過(guò)篩選，將陰虛、陽(yáng)虛、氣虛、血虛、實(shí)熱、虛熱、陽(yáng)郁、氣郁、寒濕、濕熱、血瘀、郁熱、表寒、里寒、表熱、里熱、表虛、里虛、表實(shí)以及里實(shí)進(jìn)行組合，采用2×2表格法，通過(guò)復(fù)習(xí)文獻(xiàn)以及結(jié)合實(shí)際臨床，最終實(shí)際篩選出78種證型組合，即陰陽(yáng)兩虛、氣陰兩虛、陰血兩虛、陰虛發(fā)熱、陰虛氣滯、陰虛寒濕、陰虛濕熱、陰虛血瘀、陰虛表寒、陰虛里熱、陽(yáng)虛氣虛、陽(yáng)虛血虛、陽(yáng)虛發(fā)熱、陽(yáng)虛陽(yáng)郁、陽(yáng)虛氣滯、陽(yáng)虛寒濕、陽(yáng)虛濕熱、陽(yáng)虛血瘀、陽(yáng)虛表寒、陽(yáng)虛里寒、氣血兩虛、氣虛發(fā)熱、氣虛寒濕、氣虛濕熱、氣虛血瘀、氣虛表寒、氣虛里寒、血虛發(fā)熱、氣滯血虛、血虛寒濕、血虛濕熱、血虛血瘀、血虛表寒、陽(yáng)郁實(shí)熱、氣滯火旺、表實(shí)熱、里實(shí)熱、陽(yáng)氣郁滯、陽(yáng)郁寒濕、陽(yáng)郁濕熱、陽(yáng)郁血瘀、陽(yáng)郁發(fā)熱、表寒陽(yáng)郁、里寒陽(yáng)郁、氣滯寒濕、氣滯濕熱、氣滯血瘀、氣滯發(fā)熱、表寒氣滯、里寒氣滯、寒濕血瘀、表寒寒濕、里寒寒濕、表虛寒濕、里虛寒濕、濕熱血瘀、濕滯發(fā)熱、表寒濕熱、表虛實(shí)熱、里虛實(shí)熱、血瘀發(fā)熱、表寒血瘀、里寒血瘀、表熱血瘀、里熱血瘀、表虛血瘀、里虛血瘀、表寒里熱、表虛寒、里虛寒、三焦火盛、里虛熱、表陽(yáng)虛、里陽(yáng)虛、衛(wèi)氣虛、表虛熱、里虛熱以及里實(shí)熱。

“證素”是辨證的基本要素，是辨證必須明確的基本診斷單元[3]。因此，基于以上操作，最終將基礎(chǔ)的陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱、虛、實(shí)、表、里、濕(痰)、瘀、郁以及初步組合的證素篩選，刪除過(guò)于籠統(tǒng)、不符合臨床以及互相涵蓋的證素，得到最終確定的證素。

在人工智能輸入證素的基礎(chǔ)上，透過(guò)人工智能采集到的信息進(jìn)行診斷，將證素組合最終輸出能夠反映證型的證素(如氣虛、陽(yáng)虛等)以及二次組合的證；本次組合原則應(yīng)輸出113種(35種+78種)證型，刪除不能直接展示病性的氣陰、陰血、陽(yáng)氣、表陽(yáng)、里陽(yáng)、氣血、衛(wèi)氣、里氣、里血9種證型；最終輸出104種證型。

2 基于證素與舌診關(guān)聯(lián)性的模型構(gòu)建

章虛谷曰：“觀舌本，可驗(yàn)其陰陽(yáng)虛實(shí)；審苔垢，即知其邪之寒熱淺深也。”因此，可以通過(guò)觀察舌體確定正氣的虛實(shí)、氣血病變的部位，通過(guò)舌苔以確定邪氣的深淺以及胃氣的盈虧。舌神有榮舌和枯舌，反應(yīng)陰陽(yáng)氣血津液的盛衰，榮舌為正常生理，若為枯舌可以確定為正氣極度虧虛；通過(guò)舌色可以確定氣、血、寒、熱、陰、陽(yáng)、虛等情況；舌態(tài)可以確定虛、實(shí)、熱；苔色可以確定寒、熱；苔質(zhì)可以確定表、里、虛、實(shí)、熱、陰；潤(rùn)燥可以確定陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱；舌下脈絡(luò)可以確定氣、血、寒、熱。故初步建立基礎(chǔ)的陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱、虛、實(shí)、表、里、濕(痰)、瘀、郁與舌體、舌苔的對(duì)應(yīng)關(guān)系模型，見(jiàn)表1。初步構(gòu)建證素與舌象組合關(guān)系，見(jiàn)表2。

表1 陰、陽(yáng)、氣、血、寒、熱、虛、實(shí)、表、里、濕(痰)、瘀、郁與舌象對(duì)應(yīng)關(guān)系模型

表2 證素與舌象組合關(guān)系

在以往的舌象研究中存在諸多認(rèn)識(shí)偏差，譬如裂紋舌，判斷是否屬病理狀態(tài)應(yīng)區(qū)分舌苔和舌質(zhì)。如許家佗[6]認(rèn)為裂紋或裂溝中無(wú)舌苔覆蓋者，多屬病理性裂紋；若有舌苔覆蓋，多見(jiàn)于先天性裂紋。熊昱利[7]認(rèn)為裂紋在舌質(zhì)類似土地干裂，“土性”無(wú)法涵水，屬于中焦自身極虧虛，甚至精血虧虛；若裂紋在苔，一般出現(xiàn)在厚膩苔中，提示濕重化熱。周幸來(lái)[8]提出裂紋當(dāng)關(guān)注其顏色光澤以及動(dòng)態(tài)變化，從而對(duì)疾病的預(yù)后做出指導(dǎo)；同時(shí)總結(jié)臨床提出裂紋的不同形狀與疾病有一定的相關(guān)性，如“豐”字形提示消化系統(tǒng)病變，“八”字形提示呼吸系統(tǒng)病變等。因此本文采取舌質(zhì)裂紋、舌苔裂紋各自的指導(dǎo)意義進(jìn)行建模組合，以力求科學(xué)；其次對(duì)舌象的潤(rùn)燥亦有誤解，如《中醫(yī)診斷學(xué)》在舌苔潤(rùn)、燥的臨床意義中指出，其主要反映津液的盈虧和輸布狀況。舌苔是胃氣盛虧和邪氣強(qiáng)弱的外在表現(xiàn)，舌質(zhì)是人體氣血津液(正氣)的表現(xiàn)，臨床常見(jiàn)血虛夾痰飲的患者，其舌質(zhì)淡白無(wú)津，舌苔白潤(rùn)，因此潤(rùn)燥當(dāng)一分為二，在臨床上辨別舌苔的潤(rùn)燥，同時(shí)也要重視舌質(zhì)的潤(rùn)燥。

3 人工智能診斷輸出模型構(gòu)建

3.1 病性證素特有癥狀鑒別模型構(gòu)建

借助人工智能的自我學(xué)習(xí)和不斷模擬優(yōu)勢(shì)，在實(shí)現(xiàn)以舌診為導(dǎo)向的智能診斷輸出時(shí)需要分階段訓(xùn)練。首先以舌診為主，借以輔助問(wèn)診實(shí)現(xiàn)初步建庫(kù)，實(shí)現(xiàn)以舌診為導(dǎo)向，聯(lián)合特有癥狀否定懲罰模式問(wèn)診，最后輸出健康狀態(tài)證型；這樣既可以提高模型的準(zhǔn)確性，又可以減少人工建立舌診庫(kù)的重復(fù)工作。之所以對(duì)于特有癥狀的意義辨別非順推模式(陰虛=五心煩熱+陰虛舌象)，而是否定懲罰模式(陰虛=舌象-怕冷-拒按)，在于懲罰模式可提高舌診的準(zhǔn)確性、科學(xué)性的同時(shí)能最大程度減少一些復(fù)雜的寒熱錯(cuò)雜病證的誤診；其次，實(shí)現(xiàn)人工智能輸出證型的過(guò)程中存在兩個(gè)棘手問(wèn)題：一是，保證“陰陽(yáng)”辨證的原則性，即對(duì)立的證素需要做到鑒別診斷萬(wàn)無(wú)一失；其次僅僅通過(guò)舌象不能完全的區(qū)分的相似證素需要嚴(yán)格鑒別。此時(shí)，則借助輔助問(wèn)診，以病性證素特有癥狀鑒別，能很好的解決這些問(wèn)題，見(jiàn)表3。最終使得以舌診為導(dǎo)向的人工智能診斷輸出平臺(tái)得以實(shí)現(xiàn)。

表3 病性證素特有癥狀鑒別表

3.2 實(shí)現(xiàn)人工智能診斷輸出平臺(tái)構(gòu)建

首先采集圖像，建立10000張舌象的原始數(shù)據(jù)庫(kù)1，然后通過(guò)兩位中醫(yī)診斷專家從9個(gè)層面標(biāo)注每一張舌象基本情況(舌神、舌色、舌形、舌苔、苔色、苔質(zhì)、潤(rùn)燥、舌底絡(luò)脈顏色、舌底絡(luò)脈異常程度)，如果兩位專家標(biāo)注存在分歧，則由第三位專家決定，完成分類數(shù)據(jù)庫(kù)2?；跀?shù)據(jù)庫(kù)建立人工智能客戶端，首先在醫(yī)院門(mén)診部投入使用，將人工智能檢測(cè)結(jié)果與專家結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)庫(kù)2，流程如圖1所示。

圖1 實(shí)現(xiàn)人工智能診斷輸出平臺(tái)流程圖

人工智能在舌診中的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵在于舌象的采集和圖像的處理[9]。對(duì)于舌象的采集采用標(biāo)準(zhǔn)比色卡對(duì)比實(shí)現(xiàn)，再通過(guò)對(duì)圖像的去噪、圖像分割、圖像校正、特征提取等系列處理，同時(shí)結(jié)合實(shí)際臨床、專家修正，最終將舌象賦予病性證素意義。最終形成人工智能舌診中醫(yī)健康狀態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)，對(duì)采集到的舌象進(jìn)行分析處理。人工智能舌診中醫(yī)健康狀態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)其中包含了各個(gè)舌象因素分析模塊，該分析模塊的主要實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括對(duì)舌象的標(biāo)注、辨識(shí)模型人工智能訓(xùn)練、齒痕的識(shí)別與輪廓提取、定量計(jì)算齒痕舌指數(shù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)的建立最為關(guān)鍵的，首先是建立權(quán)威的數(shù)據(jù)庫(kù)，以舌診為主導(dǎo)，輔以否定懲罰模式的問(wèn)診，然后通過(guò)實(shí)踐檢測(cè)，進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能的學(xué)習(xí)，最后形成較為成熟的輔助診斷系統(tǒng)。

4 小結(jié)與展望

“中醫(yī)四診”是連接醫(yī)患的橋梁，《難經(jīng)》云：“望而知之謂之神。”在望診中望舌又是單獨(dú)的一個(gè)診斷模塊。舌為心之苗竅，胃氣上乘則生舌苔，五臟六腑之氣皆通于舌，舌質(zhì)反映氣血虧虛與否，舌苔展現(xiàn)邪氣的盛衰。虛實(shí)既別，則不會(huì)犯虛虛實(shí)實(shí)之誡。察驗(yàn)舌色、苔色皆能知曉寒熱，寒熱有別則治法可出，此先別陰陽(yáng)之理。

人工智能的介入能夠減少診斷過(guò)程中的主觀性，提高其科學(xué)性，通過(guò)多學(xué)科交叉模式定性、定量的分析，提高臨床效率[11]。20世紀(jì)70年代中期人工智能技術(shù)運(yùn)用于中醫(yī)領(lǐng)域，有諸多的研究，主要以數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和經(jīng)典邏輯推理作為中醫(yī)診斷處理方法，或者將兩者結(jié)合；在推理方法上，多數(shù)直接采用人工智能現(xiàn)有的推理方法，而推理規(guī)則的獲取則直接從病歷中歸納。顯然目前的研究或過(guò)于傳統(tǒng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，或脫離實(shí)際臨床，甚至脫離中醫(yī)的根基，陰陽(yáng)不分、寒熱不辨、虛實(shí)混淆、表里一體、氣血不識(shí)；因此，目前如何將中醫(yī)原理與人工智能有效結(jié)合迫在眉睫。本文基于中醫(yī)思維建立人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)，形成智能化的循環(huán)建設(shè)，經(jīng)過(guò)臨床應(yīng)用、反饋、調(diào)試，本平臺(tái)將日趨精準(zhǔn)、便捷、高效。

人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)將舌診精準(zhǔn)化、量化以及科學(xué)化，并能及時(shí)反映病變狀態(tài)，后期可以建立專病數(shù)據(jù)庫(kù)，如糖尿病、高血壓、脂肪肝等，可為慢性病患者的管理提供精準(zhǔn)高效的服務(wù)，亦符合當(dāng)今社會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”模式，輔助病患減輕醫(yī)療負(fù)擔(dān)，提升生活質(zhì)量。