萬雪嬌,張彭躍,黃培冬,邰先桃

(云南中醫(yī)藥大學(xué),云南昆明 650500)

自中醫(yī)藥項目納入國家基本公共衛(wèi)生服務(wù)以來,“體質(zhì)”“中醫(yī)治未病”與“健康服務(wù)”等得到社會普遍關(guān)注,“社區(qū)健康管理”也成為學(xué)術(shù)研究熱點。古代中醫(yī)將人分成25種類型,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對體質(zhì)分類有四分法、六分法、九分法和十二分法等。目前,北京中醫(yī)藥大學(xué)王琦教授提出的九分法最為常用,具體內(nèi)容可見于中華中醫(yī)藥學(xué)會發(fā)布的《中醫(yī)體質(zhì)分類與判定》[1]。2007年王琦教授提出體質(zhì)辨識用于健康評估的理念,針對亞健康狀態(tài)、慢性疾病和康復(fù)期的人群或個體存在的危險因素和偏頗體質(zhì),進行生活行為指導(dǎo),制訂養(yǎng)生保健和醫(yī)療干預(yù)方案[2]。李燦東教授認為,基于中醫(yī)基礎(chǔ)理論的“狀態(tài)辨識”是中醫(yī)健康管理的核心,把握狀態(tài)是維護健康的關(guān)鍵[3-4]。

中醫(yī)健康管理是以中醫(yī)學(xué)為指導(dǎo),基于整體觀念,將四診(望、聞、問、切)與現(xiàn)代健康管理中關(guān)于信息采集、風(fēng)險評估和健康干預(yù)的技術(shù)及方法相融合,從而對不同人群全生命周期進行動態(tài)、個性、全面的管理[5]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛運用,健康管理必將向縱深發(fā)展。可穿戴設(shè)備、遠程移動診療為健康數(shù)據(jù)采集分析提供有力的保障。因此,治未病理念、體質(zhì)學(xué)說與人工智能的融合有助于中醫(yī)健康管理取得突破性進展。此外,養(yǎng)老和醫(yī)療的雙重壓力給無數(shù)家庭帶來的沉重負擔(dān),如何將“互聯(lián)網(wǎng)+”中醫(yī)健康管理模式運用與推廣,以解決上述難題,值得深入探討[6]?；隗w質(zhì)辨識的中醫(yī)健康管理與中醫(yī)治未病的理念相似,發(fā)揮中醫(yī)健康管理的特色有助于解決治未病理論發(fā)展過程中存在的問題[7]。程羽等[8]將中醫(yī)治未病思想與健康管理理念相結(jié)合,提出中醫(yī)治未病健康管理新模式(即多環(huán)節(jié)切入、狀態(tài)調(diào)整、線性干預(yù)),綜合調(diào)整機體狀態(tài),并對一些致病因素給予干預(yù)阻斷。人工智能是提高中醫(yī)健康管理的有效性、便捷性和可操作性的有效手段。其關(guān)鍵是整合影響個人健康的先天因素、后天因素、環(huán)境因素及分析主觀感受和體質(zhì)變化等健康數(shù)據(jù),實時掌握及分析健康狀態(tài)。為此,上海正太科技自主研發(fā)了一款中醫(yī)人工智能體質(zhì)辨識儀——經(jīng)脈寶,其遵循簡約智能的設(shè)計原則,具有不增加醫(yī)務(wù)人員工作量、便于居民在社區(qū)和基層醫(yī)療機構(gòu)自主進行體質(zhì)辨識的特點,能在一定程度上提高中醫(yī)藥健康服務(wù)工作的效率和質(zhì)量。

本文基于經(jīng)脈寶在中醫(yī)體質(zhì)辨識中的運用,探討人工智能在以社區(qū)居民為主體的中醫(yī)藥健康服務(wù)和管理中的作用,旨在篩選健康管理的重點人群,如跟蹤調(diào)查亞健康人群的體質(zhì)變化,并形成動態(tài)評估健康的數(shù)據(jù)庫,探索定量和定性相結(jié)合的健康干預(yù)策略,為中醫(yī)藥健康服務(wù)與管理的實踐提供理論依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 收集2018年1月至2022年12月獲得的全國22個省市(北京、河北、河南、山東、山西、吉林、遼寧、陜西、新疆、安徽、福建、廣東、貴州、海南、湖北、江蘇、江西、四川、云南、浙江、重慶和上海)的有效數(shù)據(jù)394971例,男女比例為48∶52,主要是65歲以下的中青年人群,其中18～＜40歲者177575例;40～65歲者173509 例;65 歲以上者43887 例,均知情同意。

1.2 納入標(biāo)準 18周歲以上,意識清晰,且自愿參加中醫(yī)體質(zhì)測試者。

1.3 排除標(biāo)準 頭發(fā)遮擋額頭,顏面部化妝;測試項目不完整,有缺失值等無效數(shù)據(jù)。

1.4 體質(zhì)測試 經(jīng)脈寶由大屏一體機、脈診儀、攝像頭組成。大屏一體機作為產(chǎn)品展示和交互主體,具有智能語音問診功能;在其頂部和左側(cè)分別有專業(yè)補光攝像頭及脈診所用的脈診儀,可收集面象、舌象、脈象相關(guān)信息,并集成至平臺進行存儲;機器學(xué)習(xí)體質(zhì)辨識及養(yǎng)生調(diào)理方案的推薦等主要通過內(nèi)置的系統(tǒng)軟件完成,包括中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)云平臺,如中醫(yī)體質(zhì)采集系統(tǒng)V1.0(2021SR0016365)、經(jīng)脈寶軟件V1.0(2019SR062417)、體質(zhì)測試系統(tǒng)V1.0(2019SR0242516)、系統(tǒng)后臺大數(shù)據(jù)報表與分析應(yīng)用管理系統(tǒng)V1.0(2018SR835451)、用戶健康保健推送系統(tǒng)V1.0(2019SR0244038)。

1.5 統(tǒng)計學(xué)方法 于經(jīng)脈寶后臺導(dǎo)出數(shù)據(jù),由雙人錄入數(shù)據(jù),進行一致性檢測后,轉(zhuǎn)換為SPSS數(shù)據(jù)集。采用SPSS17.0分析各組數(shù)據(jù),計數(shù)資料以百分率(%)表示,采用χ2檢驗。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 體質(zhì)結(jié)果 394971 例受試者中,平和質(zhì)有49159例(12.4%),其余均為偏頗體質(zhì),其中陰虛質(zhì)65959例(16.7%),陽虛質(zhì)56340例(14.3%),氣虛質(zhì)43665例(11.1%),氣郁質(zhì)28616例(7.2%),濕熱質(zhì)55715例(14.1%),血瘀質(zhì)44483例(11.3%),痰濕質(zhì)33291 例(8.4%),特稟質(zhì)17743 例(4.5%)。18～＜40 歲者有177575 例,其中平和質(zhì)18815例(10.6%),陰虛質(zhì)24910例(14.0%),陽虛質(zhì)23090例(13.0%),氣虛質(zhì)17144例(9.7%),氣郁質(zhì)16605例(9.4%),濕熱質(zhì)35318例(19.9%),血瘀質(zhì)16714例(9.4%),痰濕質(zhì)16090 例(9.1%),特稟質(zhì)8889 例(5.0%)。40～65 歲者有173509 例,其中平和質(zhì)22065例(12.7%),陰虛質(zhì)28034例(16.2%),陽虛質(zhì)27885例(16.1%),氣虛質(zhì)20216例(11.7%),氣郁質(zhì)10677例(6.2%),濕熱質(zhì)18522例(10.7%),血瘀質(zhì)23485例(13.5%),痰濕質(zhì)14606例(8.4%),特稟質(zhì)8019例(4.6%)。65歲以上者有43887例受試者,其中平和質(zhì)8279例(18.9%),陰虛質(zhì)13015 例(29.7%),陽虛質(zhì)5365 例(12.2%),氣虛質(zhì)6305 例(14.4%),氣郁質(zhì)1334 例(3.0%),濕熱質(zhì)1875 例(4.3%),血瘀質(zhì)4284 例(9.8%),痰濕質(zhì)2595 例(5.9%),特稟質(zhì)835 例(1.9%)。由上述結(jié)果可知,18～＜40歲者中,偏頗體質(zhì)者約占89.4%,其中人數(shù)最多的是濕熱質(zhì),陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)次之,這3種體質(zhì)占比為46.9%;40～65 歲者中,偏頗體質(zhì)約占87.3%,其中人數(shù)最多的是陰虛質(zhì),陽虛質(zhì)和血瘀質(zhì)次之,這3種體質(zhì)占比為45.8%;65歲以上組中,偏頗體質(zhì)約占81.1%,其中人數(shù)最多的是陰虛質(zhì),氣虛質(zhì)、陽虛質(zhì)次之,這3種體質(zhì)占比為56.3%。見表1。

表1 394971例體質(zhì)受試者中醫(yī)體質(zhì)測試結(jié)果(例)

2.2 不同年齡組中醫(yī)體質(zhì)類型占比比較 3組的體質(zhì)類型占比兩兩比較,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05)。不同年齡組占比最多的偏頗體質(zhì)主要為以下5種。見表2。

表2 不同年齡組中醫(yī)體質(zhì)類型占比比較(%)

3 討論

本研究結(jié)果表明,394971例受試者中,平和質(zhì)占12.4%,偏頗體質(zhì)占87.6%;不論是中青年組(18～＜40歲組及40～65歲組),還是老年組(65歲以上組),均以偏頗體質(zhì)者居多。體質(zhì)反映的是先天遺傳和后天因素所形成的生理層面和心理層面相對穩(wěn)定的特征。這些特征與個體罹患疾病的易感性密切相關(guān)。偏頗體質(zhì)者,雖未診斷為某種疾病,但處于亞健康狀態(tài)時,體內(nèi)陰陽氣血已經(jīng)失調(diào),一旦偏頗體質(zhì)合并有易感疾病的一種或幾種危險因素,就會導(dǎo)致疾病的發(fā)生和發(fā)展。

偏頗體質(zhì)的形成與不良的生活方式密切相關(guān)。問卷評定法和生活方式調(diào)查是常用的健康信息采集方法。目前,經(jīng)脈寶主要通過問診、舌診、面診和脈診完成信息采集,在生活方式和危險因素等方面的信息采集功能還有待完善。問診是以語音結(jié)合文字的形式進行信息收集,具體如下:“您的飲食規(guī)律如何”“您的作息習(xí)慣符合以下哪點”“您的睡眠情況如何”“您的皮膚感受如何”“您是否有以下狀況(如飲食生冷容易腹瀉,常感到身體沉重、犯困等)”“以下哪些癥狀和您比較接近(如脘腹脹氣、怕風(fēng)、怕冷等)”“您符合以下哪些癥狀(如唇舌干燥、腰背不舒服等)”“您的出汗情況如何”,“您是否具有以下癥狀(如腰酸、膝關(guān)節(jié)酸痛等)”“您是否具有以下情況(如口干、口苦、動則氣喘等)”“您的小便如何”“您的大便如何”。舌診和面診通過智能采集3D 圖像,在云端進行圖像識別解析獲取信息。脈診通過脈象數(shù)據(jù)采集工具獲取脈感的壓力,以判斷脈象的屬性,再通過云端服務(wù)的數(shù)據(jù)分析,反饋用戶脈象特征。體質(zhì)測試系統(tǒng)根據(jù)問診、舌診、面診和脈診結(jié)果,計算權(quán)重后得出體質(zhì)類型。

年齡對體質(zhì)的影響不容忽視。有學(xué)者發(fā)現(xiàn),年輕人多為濕熱質(zhì)、氣郁質(zhì),而中老年人特別是中年人多為痰濕質(zhì)[9-10]。除年齡外,影響體質(zhì)的因素還包括性別、民族、地域、生活方式等[11-13]。因此,經(jīng)脈寶還應(yīng)當(dāng)增加問診內(nèi)容,收集興趣愛好、心理狀況、職業(yè)、個人既往病史及家族病史、用藥史、月經(jīng)情況、近1個月出現(xiàn)的不適癥狀等信息,以便評估健康風(fēng)險和及時進行干預(yù)。保持健康生活方式與運用中醫(yī)養(yǎng)生方法調(diào)理體質(zhì)都是根據(jù)體質(zhì)類型實施個性化的干預(yù)方案,可達到養(yǎng)生保健和未病先防的目的。利用好個人的健康信息,分析個體健康狀態(tài)與生活方式等可改變的危險因素與環(huán)境和遺傳等不可改變的危險因素之間的量化關(guān)系,能有效預(yù)測個體在未來一定時間內(nèi)發(fā)生某種疾病甚至死亡的風(fēng)險。研究表明,基于體質(zhì)辨識對重點人群進行健康管理,有助于未病先防、已病防變。如黃彩梅等[14]發(fā)現(xiàn)順產(chǎn)和剖宮產(chǎn)女性的中醫(yī)體質(zhì)分布狀況不同,給予不同體質(zhì)產(chǎn)婦不同的產(chǎn)后調(diào)養(yǎng)方案,有效預(yù)防產(chǎn)后疾病的發(fā)生。王玨等[15]采用中醫(yī)體質(zhì)量表分析江蘇地區(qū)80歲以上高齡老人偏頗體質(zhì)的形成原因,建議優(yōu)化老年人群的生活習(xí)慣,開展個性化的健康管理服務(wù)?；隗w質(zhì)辨識的中醫(yī)健康管理適用于健康、亞健康和疾病人群的全生命周期。健康管理從娛樂、社交和日常生活中的飲食與運動、睡眠與處事方式、精神心理負擔(dān)、長期攝入或受到有害物質(zhì)影響等方面著手,屬于生活方式管理的策略。

隨著人口老齡化進程的加快和慢性病患者年輕化趨勢越發(fā)明顯,中醫(yī)健康管理提倡未病先防、已病防變的理念受到越來越多人的關(guān)注[16]。目前,中醫(yī)健康管理的重中之重是慢性病,主要包括心血管疾病如高血壓病和高脂血癥、代謝性疾病如糖尿病和肥胖癥等常見病、多發(fā)病。這些疾病的發(fā)生發(fā)展常與陽虛、陰虛、痰濕、氣虛等偏頗體質(zhì)密切相關(guān),且老年人是健康管理的重點人群[10]。本研究結(jié)果顯示,18～＜40歲者多見濕熱質(zhì)、陰虛質(zhì)和陽虛質(zhì),40～65歲者多見陰虛質(zhì)、陽虛質(zhì)和血瘀質(zhì),65歲以上者多見陰虛質(zhì)、平和質(zhì)、氣虛質(zhì)和陽虛質(zhì),也在一定程度上反映這一點。

疾病的臨床診斷可以按循環(huán)、呼吸、消化等不同系統(tǒng)劃分,也可以通過辨體、辨證、辨病判斷。運用人工智能算法,進行信息采集和健康狀態(tài)評估,需要將體質(zhì)或疾病類型歸于若干具有相同任務(wù)需求的數(shù)據(jù)集合。對于某一種偏頗體質(zhì)或疾病的健康管理內(nèi)容而言,“危險因素”“調(diào)養(yǎng)方法”屬于相同任務(wù)模塊,稱為“共同需求”。研究表明,心血管健康危險因素與中醫(yī)體質(zhì)類型具有相關(guān)性,如陰虛體質(zhì)與血壓相關(guān)[17],通過飲食、運動等生活方式干預(yù)可以降低心血管疾病風(fēng)險,那么適當(dāng)運動及清淡飲食的“調(diào)養(yǎng)方法”就是陰虛體質(zhì)或高血壓疾病人群的“共同需求”。對同種體質(zhì)不同年齡或不同病種的用戶來說,個體化需求和共同需求是不同的且相互作用的?；谟脩羲隗w質(zhì)或疾病組的共同需求模塊,結(jié)合用戶的具體問題和反饋,利用人工智能建立起該用戶的個體化需求模塊,才能真正做好健康管理的個性化服務(wù)。本研究中,40～65歲者和65歲以上者陰虛質(zhì)占比最高,共同需求是通過運動和飲食管理健康,但兩組人群的年齡及健康狀況有差異決定了其運動方式和飲食管理方案不可能完全相同,這就是個體化需求。總之,人工智能運用于不同人群的中醫(yī)健康管理的側(cè)重點應(yīng)有所區(qū)別。針對健康或亞健康人群主要進行體質(zhì)辨識和養(yǎng)生方案推薦。針對患有慢性病的人群則根據(jù)慢性病危險因素的量表和相關(guān)指標(biāo)監(jiān)測進行風(fēng)險評估、中醫(yī)證候辨識,再予以健康干預(yù)方案推薦。

經(jīng)脈寶目前尚不能對偏頗體質(zhì)人群進行分類和個性化管理,要解決精準推送干預(yù)方案的問題,應(yīng)當(dāng)從健康信息著手,加強對隱性信息的數(shù)據(jù)挖掘。從線上線下健康信息數(shù)據(jù)庫中挖掘深層次、隱含的信息和規(guī)律,直觀呈現(xiàn)特定的生活習(xí)慣對健康的差異化影響,構(gòu)建不同體質(zhì)人群的健康管理平臺。目前,相關(guān)健康管理平臺的建設(shè)已取得一定的進展,值得借鑒。如武建鐸等[18]強調(diào)預(yù)防保健、康復(fù)和健康教育相融合的作用,構(gòu)建了糖尿病中醫(yī)健康管理平臺;王麗芬等[19]開發(fā)融合脈診信息的中醫(yī)健康管理平臺有助于女性調(diào)理月經(jīng)周期相關(guān)的健康問題;丁琪等[20]運用移動互聯(lián)技術(shù)使醫(yī)生和醫(yī)療機構(gòu)通過中醫(yī)云健康體系收集的信息實現(xiàn)整合共享。

綜上所述,中醫(yī)健康管理首先要收集健康信息,主要通過中醫(yī)特色診法獲取,重中之重是中醫(yī)體質(zhì)辨識?；谒脑\采集的健康信息對健康狀態(tài)的辨識和健康管理的效果評價具有重要的影響。將人工智能應(yīng)用于健康管理還有很多方面可以拓展[21]。中醫(yī)四診儀是健康信息采集的一種形式,可改良為便攜式信息采集設(shè)備,如可穿戴的心率、脈搏、氣味傳感器,通過物聯(lián)網(wǎng)等進行客觀、規(guī)范、連續(xù)的健康信息采集和監(jiān)測;采用數(shù)字化管理,實現(xiàn)健康信息的實時儲存與調(diào)用。風(fēng)險評估方面,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云計算等手段,對健康檔案中的數(shù)據(jù)分類,并構(gòu)建風(fēng)險評估模型;基于大數(shù)據(jù)優(yōu)化算法,形成中醫(yī)健康狀態(tài)辨識的標(biāo)準,對健康狀態(tài)辨識結(jié)果實時反饋[22]。健康干預(yù)方面,運用知識圖譜、深度學(xué)習(xí)體質(zhì)類型對健康風(fēng)險評估的影響,制訂個性化健康干預(yù)方案,對不同人群進行分類分級管理[23]。