【關(guān)鍵詞】智能中醫(yī)；人工智能；中醫(yī)診斷；中醫(yī)治療

引言

中醫(yī)作為一門(mén)古老的醫(yī)學(xué)體系，擁有數(shù)千年的歷史。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，傳統(tǒng)中醫(yī)在診斷和治療方法也面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。人工智能（AI）的興起為中醫(yī)的現(xiàn)代化提供了新的發(fā)展空間，特別是在處理大量醫(yī)療數(shù)據(jù)和提高診療效率方面。目前，人工智能在中醫(yī)領(lǐng)域的應(yīng)用正處于起步階段，但已顯示出巨大的潛力[1]。例如，AI技術(shù)已被用于面部診斷、舌診等輔助中醫(yī)診斷以及中藥配方、治療方案優(yōu)化，有效提高了診斷的準(zhǔn)確性，為患者提供更加個(gè)性化的治療方案。本文將分析傳統(tǒng)中醫(yī)診斷與治療的局限性，探討如何有效地將AI技術(shù)融入中醫(yī)診療過(guò)程，以提升中醫(yī)服務(wù)的質(zhì)量及可達(dá)性。

一、傳統(tǒng)中醫(yī)診斷與治療的局限性

中醫(yī)診斷與治療的傳統(tǒng)方法，如望聞問(wèn)切、辨證施治，雖然蘊(yùn)含深厚文化底蘊(yùn)及豐富的臨床經(jīng)驗(yàn)，但在科學(xué)性、準(zhǔn)確性和效率方面與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)相比仍有一定差距。

首先，診斷方法的局限性。傳統(tǒng)中醫(yī)診斷主要依賴(lài)于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，望、聞、問(wèn)、切等四診方法雖然經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期實(shí)踐驗(yàn)證，但仍存在一定的主觀性。不同醫(yī)生可能對(duì)同一患者的脈象有不同的解讀，可能導(dǎo)致診斷結(jié)果差異，而且傳統(tǒng)診斷方法難以量化，診斷結(jié)果難以標(biāo)準(zhǔn)化[2]。

其次，治療方法的局限性。中醫(yī)治療依賴(lài)于個(gè)體化的方劑、治療方法，如針灸、拔罐、按摩等。這些方法在個(gè)別病例中效果顯著，但由于缺乏大規(guī)模臨床試驗(yàn)驗(yàn)證，其效果的普遍性、可靠性仍有待進(jìn)一步研究。中藥的復(fù)方特性導(dǎo)致有效成分、作用機(jī)制難以精確界定，導(dǎo)致治療方法的普及難以實(shí)現(xiàn)。

最后，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)與中醫(yī)的融合問(wèn)題。雖然中醫(yī)在治療某些慢性病、功能性疾病方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但在急重癥管理方面，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)治療手段更為有效。如何將中醫(yī)的治療優(yōu)勢(shì)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的技術(shù)手段相結(jié)合，是當(dāng)前中醫(yī)發(fā)展面臨的重要課題。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用為中醫(yī)診斷與治療的現(xiàn)代化提供了新的思路。AI可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別來(lái)輔助中醫(yī)診斷，提高診斷的準(zhǔn)確性、效率。在治療方面，AI技術(shù)可以幫助分析優(yōu)化中藥配方，為患者提供更加精準(zhǔn)的治療方案。

二、人工智能在輔助中醫(yī)診斷與治療中的應(yīng)用

（一）人工智能輔助中醫(yī)診斷

1.輔助舌診系統(tǒng)

傳統(tǒng)中醫(yī)實(shí)踐中，舌診是一種重要的診斷方法，醫(yī)生通過(guò)觀察患者舌頭的顏色、形狀、舌苔等特征來(lái)判斷其健康狀況。然而該方法往往受限于醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，容易導(dǎo)致診斷結(jié)果的不一致。為克服這些局限，研究人員開(kāi)發(fā)了基于AI的舌診系統(tǒng)（圖1），利用先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)詳細(xì)分析舌頭圖像，識(shí)別出舌色、舌形、舌苔質(zhì)地等多種特征。通過(guò)學(xué)習(xí)大量舌頭圖像數(shù)據(jù)，AI模型能夠識(shí)別出健康、疾病不同狀態(tài)下舌頭的微小差異，為醫(yī)生提供更加客觀和精確的診斷依據(jù)。

具體來(lái)說(shuō)，AI舌診系統(tǒng)的工作流程如下：

（1）圖像采集：使用高清相機(jī)或?qū)Ｓ脪呙柙O(shè)備捕捉患者舌頭的圖像。

（2）圖像預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、對(duì)比度調(diào)整等處理，以提高圖像質(zhì)量。

（3）特征提?。豪蒙疃葘W(xué)習(xí)算法從處理后的圖像中提取舌頭的顏色、形狀、舌苔等特征[3]。

（4）模型訓(xùn)練：將提取的特征與已知的健康狀況標(biāo)簽相結(jié)合，訓(xùn)練AI模型進(jìn)行模式識(shí)別。

（5）診斷支持：AI模型分析新的舌象圖像，給出可能的健康狀況判斷，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。

例如，醫(yī)護(hù)人員可以利用AI舌診系統(tǒng)輔助診斷糖尿病，利用系統(tǒng)分析患者舌頭的圖像，識(shí)別出糖尿病患者舌象的特定模式。此外，AI舌診系統(tǒng)還可以與其他AI輔助診斷工具結(jié)合使用，如脈診、面診等，形成綜合性中醫(yī)診斷平臺(tái)，有效提高單一診斷方法的準(zhǔn)確性，為醫(yī)生提供更全面的健康評(píng)估數(shù)據(jù)。

2.AI脈診系統(tǒng)

AI驅(qū)動(dòng)的脈診系統(tǒng)是中醫(yī)診斷中的一項(xiàng)創(chuàng)新應(yīng)用，結(jié)合了傳統(tǒng)的脈診方法與現(xiàn)代人工智能技術(shù)。傳統(tǒng)中醫(yī)中的脈診依靠醫(yī)生手感脈搏的波動(dòng)來(lái)判斷患者的健康狀況，受限于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)水平，存在一定的主觀性。AI脈診裝置通過(guò)傳感器技術(shù)客觀收集脈搏數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而提供更加精確的診斷信息[4]。

（1）收集傳感器數(shù)據(jù)。AI脈診系統(tǒng)配備高靈敏度的傳感器，能夠準(zhǔn)確捕捉脈搏的每一次跳動(dòng)?；颊咧恍鑼⑹种阜旁谘b置上，傳感器就能夠記錄脈搏的深淺、速度、力度等多維度數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。預(yù)處理收集到的脈搏數(shù)據(jù)會(huì)通過(guò)一些步驟，去除噪聲和不相關(guān)的信號(hào)，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。

（3）特征提取與分析。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI脈診裝置從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，如脈搏波形的周期性、不規(guī)則性等。

（4）模型訓(xùn)練與診斷。通過(guò)大量的臨床脈搏數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，使其能夠識(shí)別不同的健康狀況和病理變化。當(dāng)新的脈搏數(shù)據(jù)輸入時(shí)，AI模型可以快速給出診斷建議。

（5）醫(yī)生決策支持。AI脈診裝置提供的分析結(jié)果可以幫助醫(yī)生更好地理解患者的體質(zhì)和病情，作為醫(yī)生診斷和治療決策的參考。

3.基于AI的中醫(yī)問(wèn)診助手

基于AI的中醫(yī)問(wèn)診助手通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，有效收集分析患者的病史信息、癥狀描述，可以提高中醫(yī)問(wèn)診的效率、準(zhǔn)確性，為醫(yī)生提供更為精確的診斷支持?；贏I的中醫(yī)問(wèn)診助手的主要功能如下：

（1）智能問(wèn)診界面：開(kāi)發(fā)用戶友好的智能問(wèn)診界面，患者可以通過(guò)語(yǔ)音或文字輸入自己的癥狀、病史。AI問(wèn)診助手能夠理解自然語(yǔ)言，進(jìn)一步提出問(wèn)題以收集更詳細(xì)的信息。

（2）信息提取與分析：AI問(wèn)診助手使用NLP技術(shù)從患者的描述中提取關(guān)鍵信息，如癥狀的性質(zhì)、持續(xù)時(shí)間、伴隨癥狀等，將這些信息與醫(yī)療知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。

（3）診斷建議生成：結(jié)合醫(yī)療知識(shí)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI問(wèn)診助手能夠分析患者的信息，提供一系列可能的診斷建議，且可以根據(jù)患者信息的匹配度進(jìn)行排序，以輔助醫(yī)生做出最終的診斷決定。

（4）持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化：AI問(wèn)診助手能夠從每次問(wèn)診中學(xué)習(xí)，通過(guò)不斷收集數(shù)據(jù)及反饋，優(yōu)化其問(wèn)診流程和診斷算法，以提高未來(lái)的診斷準(zhǔn)確性。

（二）人工智能輔助中醫(yī)治療

人工智能（AI）在中醫(yī)治療中的應(yīng)用，正逐步改變傳統(tǒng)中醫(yī)的治療模式，使其更加精準(zhǔn)、高效。

1.數(shù)據(jù)挖掘處方用藥規(guī)律

結(jié)合AI進(jìn)行中醫(yī)藥物相互作用分析可有效解決中藥配方復(fù)雜性帶來(lái)的挑戰(zhàn)。中藥由多種草藥組成，每種草藥可能包含數(shù)十到數(shù)百種化合物，這些化合物之間的相互作用可能影響藥效，甚至產(chǎn)生不良反應(yīng)。傳統(tǒng)上，醫(yī)生依靠經(jīng)驗(yàn)、文獻(xiàn)記錄來(lái)預(yù)測(cè)藥物間的相互作用，既費(fèi)時(shí)又不夠精確。AI技術(shù)的引入，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為這一問(wèn)題提供了新的解決方案。

首先，可以收集大量的中醫(yī)藥處方數(shù)據(jù)，包括藥物組成、劑量、治療效果和患者反饋。這些數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便于AI系統(tǒng)的分析。

其次，建立藥物成分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，包含各種中藥成分及其已知相互作用的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以從現(xiàn)有的科學(xué)文獻(xiàn)、藥典和藥物數(shù)據(jù)庫(kù)中提取信息[5]。

再次，AI模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)或深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，訓(xùn)練AI模型識(shí)別藥物相互作用的模式。模型的有效性需要通過(guò)獨(dú)立的測(cè)試集進(jìn)行驗(yàn)證。當(dāng)醫(yī)生輸入一個(gè)新的藥方時(shí)，AI系統(tǒng)可以快速分析預(yù)測(cè)其中藥物成分的相互作用，提供安全性評(píng)估。

最后，基于AI的分析結(jié)果，系統(tǒng)可以為醫(yī)生提供更安全的藥物組合建議，避免潛在的不良相互作用。

例如，醫(yī)生可以利用AI技術(shù)分析數(shù)百個(gè)治療風(fēng)濕病的處方，識(shí)別某些藥物組合可能導(dǎo)致肝臟負(fù)擔(dān)增加的模式，為醫(yī)生提供改進(jìn)的藥物組合建議。

AI在中醫(yī)藥物相互作用分析中的應(yīng)用，可以提高中藥安全性評(píng)估的效率、準(zhǔn)確性，為醫(yī)生提供強(qiáng)大的決策支持工具。

這種技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠促進(jìn)中醫(yī)藥的現(xiàn)代化發(fā)展，還能夠?yàn)榛颊咛峁└涌茖W(xué)的個(gè)性化治療方案。

2.中醫(yī)智能處方推薦系統(tǒng)

中醫(yī)智能處方推薦系統(tǒng)結(jié)合了人工智能和中醫(yī)知識(shí)的先進(jìn)技術(shù)，旨在為患者提供更加精確和個(gè)性化的治療方案。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠理解患者的癥狀描述，并結(jié)合醫(yī)療知識(shí)庫(kù)中的信息，通過(guò)算法模型定制治療方案，從而提高治療的精確度并減少試錯(cuò)成本。其主要功能包括：

（1）患者信息收集：系統(tǒng)首先通過(guò)智能問(wèn)答界面收集患者的基本信息，包括年齡、性別、癥狀描述、既往病史等。

（2）癥狀分析：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，系統(tǒng)分析患者的癥狀描述，提取關(guān)鍵信息如癥狀的性質(zhì)、持續(xù)時(shí)間、伴隨癥狀等。

（3）醫(yī)療知識(shí)庫(kù)匹配：系統(tǒng)將提取的信息與醫(yī)療知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，識(shí)別出與患者癥狀相符的中醫(yī)病理模式。

（4）個(gè)性化處方生成：基于匹配結(jié)果，系統(tǒng)通過(guò)算法模型推薦個(gè)性化的中藥配方。例如，對(duì)于患有慢性胃炎的患者，系統(tǒng)可能推薦含有和中、黃連等藥材的處方。

（5）處方調(diào)整與優(yōu)化：系統(tǒng)還能根據(jù)患者的反饋和治療效果，對(duì)推薦的處方進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，確保治療方案的最佳效果。

通過(guò)這種智能處方推薦系統(tǒng)，中醫(yī)治療可以更加精確地滿足患者的個(gè)性化需求，提高治療效果，同時(shí)減少不必要的醫(yī)療資源浪費(fèi)。

3.中醫(yī)藥AI輔助設(shè)備

中醫(yī)藥AI輔助設(shè)備的發(fā)展，特別是智能針灸機(jī)器人和中藥煎藥機(jī)代表了中醫(yī)治療自動(dòng)化、精準(zhǔn)化的發(fā)展趨勢(shì)。中醫(yī)藥AI輔助設(shè)備集成了先進(jìn)的傳感器、圖像識(shí)別技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)治療過(guò)程的精細(xì)控制，從而提高治療效果及患者體驗(yàn)。

智能針灸機(jī)器人通過(guò)高精度的傳感器和圖像識(shí)別系統(tǒng)，能夠精確地定位人體穴位。對(duì)于治療肩周炎的患者，機(jī)器人可以根據(jù)患者的身體構(gòu)造和穴位位置，自動(dòng)調(diào)整針灸針的插入深度和力度，確保針灸效果最佳。AI輔助的中藥煎藥機(jī)能夠根據(jù)中醫(yī)處方自動(dòng)調(diào)節(jié)煎藥的時(shí)間和溫度。例如，對(duì)于需要煎煮時(shí)間較長(zhǎng)的藥材，機(jī)器會(huì)自動(dòng)設(shè)置較長(zhǎng)的煎煮時(shí)間，而對(duì)于易揮發(fā)的藥材，則會(huì)在適宜的時(shí)間加入，以保證藥效。醫(yī)生可以通過(guò)遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)監(jiān)控和調(diào)整AI輔助設(shè)備的操作。例如，如果患者在針灸過(guò)程中感到不適，醫(yī)生可以遠(yuǎn)程調(diào)整針灸機(jī)器人的操作，以減輕患者的不適感。

4.中醫(yī)遠(yuǎn)程AI診療平臺(tái)

中醫(yī)遠(yuǎn)程診療平臺(tái)借助AI技術(shù)的強(qiáng)大分析能力為患者提供便捷、高效的醫(yī)療服務(wù)渠道。通過(guò)視頻、語(yǔ)音和文本交流，患者無(wú)需離家，就能接受專(zhuān)業(yè)的中醫(yī)咨詢(xún)和治療指導(dǎo)，對(duì)于那些居住在偏遠(yuǎn)地區(qū)或有行動(dòng)障礙的患者來(lái)說(shuō)尤其有益?；颊呖梢酝ㄟ^(guò)平臺(tái)預(yù)約中醫(yī)專(zhuān)家進(jìn)行遠(yuǎn)程咨詢(xún)。咨詢(xún)過(guò)程中醫(yī)生可以通過(guò)視頻通話觀察患者的舌象，或指導(dǎo)患者自行測(cè)量脈搏。AI系統(tǒng)可以分析患者上傳的健康數(shù)據(jù)，如舌頭的照片、脈搏的記錄等。系統(tǒng)會(huì)利用圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為醫(yī)生提供關(guān)于患者健康狀況的詳細(xì)報(bào)告。根據(jù)AI分析的結(jié)果，醫(yī)生可以提供個(gè)性化的治療建議，包括藥物處方、飲食調(diào)整、生活方式改變等。

平臺(tái)還提供后續(xù)跟蹤服務(wù)，患者可以定期向醫(yī)生報(bào)告治療效果，醫(yī)生可以根據(jù)反饋調(diào)整治療方案。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述， 信息化快速發(fā)展的時(shí)代，人工智能技術(shù)在中醫(yī)領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出了巨大的潛力。從智能診斷到個(gè)性化治療，AI的集成可以提高中醫(yī)服務(wù)的準(zhǔn)確性和效率，為傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的現(xiàn)代化和國(guó)際化提供新的發(fā)展空間。無(wú)論是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘揭示用藥規(guī)律，還是利用遠(yuǎn)程診療平臺(tái)突破地域限制，AI技術(shù)都在推動(dòng)中醫(yī)朝著更加科學(xué)、系統(tǒng)的方向發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI在中醫(yī)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛，為人類(lèi)健康和醫(yī)學(xué)發(fā)展貢獻(xiàn)更大力量。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張世祺， 孫宇衡， 咸楠星， 等. 中醫(yī)四診客觀化與智能化研究進(jìn)展[J]. 中醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)，2023，29（6）：170-174.

[2] 陳小同， 梁若蘭， 沈劍剛. 人工智能及其在中醫(yī)心血管疾病中的應(yīng)用[J]. 數(shù)字中醫(yī)藥（英文版），2022，5（4）：367-376.

[3] 趙國(guó)楨， 郭詩(shī)琪， 龐華鑫， 等. 人工智能技術(shù)在輔助中醫(yī)診療及診療標(biāo)準(zhǔn)化中的應(yīng)用[J]. 中醫(yī)雜志，2022，63（24）：2306-2310.

[4] 郭儀， 許斌， 石巖， 等. 人工智能在輔助中醫(yī)藥診治新冠肺炎中的應(yīng)用及啟示[J]. 中華中醫(yī)藥學(xué)刊，2021，39（5）：236-238.

[5] 李靜， 夏新斌， 鄧文祥， 等. 人工智能技術(shù)中醫(yī)領(lǐng)域應(yīng)用評(píng)述[J]. 中醫(yī)學(xué)報(bào)，2020，35（11）：2362-2365.

基金項(xiàng)目：2024 年-2026 年江西省衛(wèi)生健康委科技計(jì)劃“基于電子病歷（EMR）老年醫(yī)院數(shù)據(jù)中心診療過(guò)程優(yōu)化決策分析系統(tǒng)的研究與實(shí)踐”（項(xiàng)目編號(hào)：202410087）。