神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在中醫(yī)智能診斷中的應(yīng)用

文/陳實(shí)

“中醫(yī)藥現(xiàn)代化”是國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃中提出的研究課題，目的在于促進(jìn)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與中醫(yī)藥的整合，完善中醫(yī)藥科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)代化研究方法體系，在更好研究和發(fā)展中醫(yī)診療體系的同時(shí)，大力推動(dòng)中醫(yī)藥科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展，使之與時(shí)代發(fā)展需要相契合。也使中華民族的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)被更多人熟悉、了解，使中醫(yī)文明和中醫(yī)文化更好地被繼承和發(fā)展，使新時(shí)代的中醫(yī)學(xué)體系煥發(fā)新的生機(jī)。通過(guò)對(duì)中醫(yī)診斷智能信息化技術(shù)的研究，逐步實(shí)現(xiàn)中醫(yī)智能診斷，有助于使中醫(yī)診療手段更加科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確，對(duì)于增強(qiáng)中醫(yī)科技創(chuàng)新能力、中醫(yī)產(chǎn)業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力等尤為重要。

1 中醫(yī)智能診斷的研究現(xiàn)狀概述

中醫(yī)智能診斷即運(yùn)用人工智能方法與技術(shù)針對(duì)中醫(yī)診斷過(guò)程中望、聞、問(wèn)、切等主要環(huán)節(jié)，開(kāi)展中醫(yī)診斷客觀化的研究。上世紀(jì)五十年代起，就有專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始將人工智能方法、技術(shù)等應(yīng)用于中醫(yī)藥數(shù)據(jù)分析中，目的在于獲得更為客觀化的中醫(yī)學(xué)知識(shí)。如采用現(xiàn)代檢測(cè)技術(shù)描繪并記錄脈象物理特征，以人工智能方法對(duì)其進(jìn)行定性、定量識(shí)別分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)脈象信息的獲取與處理。也有學(xué)者嘗試在中醫(yī)脈診中應(yīng)用杠桿式脈搏描記儀，利用現(xiàn)代測(cè)試技術(shù)不斷開(kāi)發(fā)用于脈象記錄和脈象檢測(cè)的儀器?！爸嗅t(yī)舌象分析儀”的問(wèn)世使舌象信息獲得成為可能，還有研究者開(kāi)發(fā)了“WZX舌色分析系統(tǒng)”，利用圖像處理技術(shù)分析舌象信息的特征與分類(lèi)。伴隨中醫(yī)智能診斷研究的不斷深入，更多的人工智能方法逐步應(yīng)用于中醫(yī)診斷研究中，有研究者將中醫(yī)辯證與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起，有研究者在臨床癥狀與舌診癥狀組合與證型的關(guān)系匹配中融合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，有研究者將粗糙集、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到肝炎肝硬化的臨床分類(lèi)中，越來(lái)越多的研究者、一線臨床醫(yī)師開(kāi)始關(guān)注中醫(yī)藥現(xiàn)代化建設(shè)和中醫(yī)智能診斷。

但關(guān)于中醫(yī)智能診斷的研究，更多的是側(cè)重與對(duì)某一方面的研究，缺乏一定的系統(tǒng)性，總體水平偏低，與臨床應(yīng)用還有著較遠(yuǎn)的距離。基于處理信息的方法這一角度來(lái)看，多數(shù)研究者選擇的主要是經(jīng)典邏輯推理法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法等，或是兩者組合開(kāi)展相關(guān)研究?；讷@取知識(shí)的方法這一角度來(lái)看，多數(shù)學(xué)者主要是將人工智能與中醫(yī)診斷進(jìn)行簡(jiǎn)單結(jié)合，難以從根本上解決問(wèn)題，也無(wú)法將中醫(yī)辨證施治的原理、過(guò)程等解釋清楚。但隨著越來(lái)越多研究者加入中醫(yī)智能診斷的相關(guān)研究，對(duì)于加快中醫(yī)智能診斷的實(shí)現(xiàn)進(jìn)程、促進(jìn)人工智能技術(shù)與中醫(yī)診斷的深層整合有著重要意義。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)智能診斷分析

眾所周知，在中醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域中，癥候是診治疾病的關(guān)鍵要素之一，是療效評(píng)估的重要依據(jù)之一?，F(xiàn)階段，對(duì)于中醫(yī)癥候的研究較多，但相對(duì)系統(tǒng)化、規(guī)范化的研究則較少，關(guān)于中醫(yī)癥候與其他癥狀間函數(shù)關(guān)系的研究更是少之又少?；诂F(xiàn)代化信息處理技術(shù)研究中醫(yī)藥相關(guān)理論，需對(duì)大量文獻(xiàn)資料進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析中醫(yī)癥候與癥狀之間存在的內(nèi)在聯(lián)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能技術(shù)，它獨(dú)具的數(shù)據(jù)挖掘功能能夠?qū)?fù)雜系統(tǒng)中雜亂無(wú)章的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，并在數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、尋找模式、尋找隱含在數(shù)據(jù)信息中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持下，應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)大量癥候數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，并通過(guò)建立模糊推理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)癥候智能診斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與中醫(yī)診斷的結(jié)合，首先需要整合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，參考中醫(yī)診斷理論，結(jié)合臨床醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)與臨床病例情況剔除相對(duì)次要的、對(duì)中醫(yī)辨證診斷過(guò)程影響很小的癥狀，基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)與臨床病例情況選擇主要癥狀，將望、聞、問(wèn)、切四診作為診斷模型，將證候中提取特征作為輸入進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。與此同時(shí)，根據(jù)中醫(yī)證候的模糊特性，導(dǎo)入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)證候診斷分類(lèi)識(shí)別，提升模糊推理系統(tǒng)的自適應(yīng)性、識(shí)別正確率等。其核心在于以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊推理，構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)，構(gòu)建過(guò)程如下：證候主要特征提取——結(jié)合中醫(yī)診斷理論確定推理規(guī)則——建立模糊推理系統(tǒng)——將模糊推理系統(tǒng)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)——應(yīng)用臨床病例樣本對(duì)自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練——優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和相關(guān)參數(shù)。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)智能診斷系統(tǒng)是由3層構(gòu)架構(gòu)成的。第1層為模糊化層，通過(guò)隸屬函數(shù)描述疾病典型癥狀，并運(yùn)用隸屬函數(shù)表示癥狀屬性與病情情況，根據(jù)癥狀表現(xiàn)程度進(jìn)一步對(duì)癥狀程度進(jìn)行量化處理；第2層為模糊推理層，由輸入層、隱含層和輸出層所構(gòu)成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。第3層是解模糊層，通過(guò)修正最大隸屬度，將輸出結(jié)果的隸屬度值、閾值進(jìn)行對(duì)比，并進(jìn)一步完成診斷。

通過(guò)臨床樣本數(shù)據(jù)和模糊推理系統(tǒng)構(gòu)建相應(yīng)的自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行中醫(yī)辨證診斷對(duì)于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可直接構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)。該系統(tǒng)共有5層結(jié)構(gòu)，如圖2所示。假定所考慮的模糊推理系統(tǒng)有兩個(gè)輸入和一個(gè)輸出，均為可提供數(shù)據(jù)對(duì)，同一層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)具有相似功能，則可用O1,i表示第一層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出，并以此類(lèi)推。第一層是模糊規(guī)則建立的第一步，即輸入?yún)?shù)選擇與模糊化；第二層即模糊規(guī)則激勵(lì)強(qiáng)度的計(jì)算；第三層即對(duì)各條規(guī)則適用度進(jìn)行歸一化計(jì)算；第四層每個(gè)節(jié)點(diǎn)i均為自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)；第五層單節(jié)點(diǎn)均為固定節(jié)點(diǎn)。

3 結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)階段中醫(yī)主要是根據(jù)醫(yī)生自身的醫(yī)學(xué)思維習(xí)慣、臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等進(jìn)行診斷，表現(xiàn)出一定的主觀性，臨床診治過(guò)程中所獲得的數(shù)據(jù)信息較為模糊，這在很大程度上限制了中醫(yī)學(xué)的現(xiàn)代化發(fā)展。當(dāng)前中醫(yī)辨證診斷在客觀化、定量化、標(biāo)準(zhǔn)化方面還非常欠缺，為了幫助臨床醫(yī)師全面考慮診斷結(jié)果，急需一種科學(xué)的方法排除各種主觀因素、人為因素的不良影響，得到更加準(zhǔn)確、客觀的診斷結(jié)果。因患者表現(xiàn)的癥狀具有模糊性，本文提出運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論解決中醫(yī)智能診斷的問(wèn)題。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與中醫(yī)理論、中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)等結(jié)合起來(lái)處理中醫(yī)診斷智能化的問(wèn)題，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)，從而構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)。該系統(tǒng)可進(jìn)行中醫(yī)分型診斷，并實(shí)現(xiàn)BP學(xué)習(xí)算法，在處理非線性、模糊性、智能信息等方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)越性，具有良好的泛化能力與識(shí)別精度。

圖1：模糊推理層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2：典型自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)