中醫(yī)四診客觀量化的研究進展

孔亮 楊婷 范華雨

【摘 要】 中醫(yī)學是以哲學為理論基礎的經(jīng)驗醫(yī)學，在歷經(jīng)數(shù)千年的發(fā)展后在中國及周邊地區(qū)取得了不可替代的地位。整體觀念是中醫(yī)學的核心指導思想，但由于人體本身的生理病理機制極其復雜，故采用現(xiàn)代分析醫(yī)學方法難以探究其診治本質。近年來大數(shù)據(jù)及人工智能的快速發(fā)展再一次為智慧中醫(yī)發(fā)展帶來契機，文章通過全面檢索中英文數(shù)據(jù)庫文獻并借助中醫(yī)學、中醫(yī)工程學、中醫(yī)信息學以及現(xiàn)代科學技術的相關理論來簡要介紹中醫(yī)四診客觀量化的研究進展，分析目前存在的不足，結合相關領域發(fā)展現(xiàn)況對未來中醫(yī)四診輔助技術進行展望。

【關鍵詞】 中醫(yī)藥;人工智能;診斷;數(shù)據(jù)挖掘;機器學習

【中圖分類號】R241 ? 【文獻標志碼】 A ? ?【文章編號】1007-8517（2020）1-0063-04

Abstract：Traditional Chinese medicine （TCM） is an empirical medicine based on philosophy. After thousands of years of development， it has achieved an irreplaceable position in China and its surrounding areas. The overall sense is the core guiding ideology of TCM. However， because the physiological and pathological mechanism of the human body is extremely complicated， it is difficult to explore the nature of diagnosis and treatment by modern analytical medicine methods. In recent years， the rapid development of big data and artificial intelligence has once again brought vigorous vitality to smart Chinese medicine. This article will briefly summarize the Chinese and English database literature and use the relevant theories of TCM， Chinese Medicine Engineering， Chinese Medicine Informatics and modern science and technology. This paper introduces the research progress of objective quantification of four diagnostics of TCM， analyzes the existing deficiencies， and prospects the future four diagnostic aids of traditional Chinese medicine in combination with the current development of related fields.

Keywords：Traditional Chinese Medicine; Artificial Intelligence; Diagnosis; Data Mining; Machine Learning

中醫(yī)（Traditional Chinese Medicine， TCM）是中華民族防治疾病數(shù)千年的經(jīng)驗積累，但時至今日中醫(yī)診療方式的信度水平仍然較低，主要原因之一就是中醫(yī)傳統(tǒng)的四診模式缺乏客觀量化依據(jù)。診斷數(shù)據(jù)的客觀量化將為中醫(yī)開啟定量分析的時代，將大幅度提高疾病的診治精度。為解決客觀量化問題，人工智能技術在20世紀70年代就被引入中醫(yī)診斷領域[1]，但由于未能解決邏輯推理和客觀量化問題，其發(fā)展速度較為遲緩。近年來，得益于微傳感器[2-3]、深度學習技術[4-5]以及遠程醫(yī)療[6-7]的突破性進展，中醫(yī)診斷的智能化又一次迎來變革契機。推動中醫(yī)藥現(xiàn)代化，支持中醫(yī)辨證論治智能輔助系統(tǒng)應用，提升基層中醫(yī)診療服務能力已成為行業(yè)乃至全國的戰(zhàn)略性科技發(fā)展規(guī)劃[8]，用現(xiàn)代科學技術解決中醫(yī)藥領域的關鍵問題也將成為一項亟待研究的工作。

1 中醫(yī)四診客觀量化的技術研究

在中醫(yī)理論體系中，臨床上的任何癥狀或體征都有其特殊的含義，中醫(yī)不依靠特殊的“理化指標”，不從單一局部判斷病情，而是從整體進行定性分析。這種傳統(tǒng)意義上的中醫(yī)四診模式存在較大的誤差：首先，依靠醫(yī)者五官獲取的病人資料具有較強主觀性;其次，患者在癥狀描述上的偏差極易誤導醫(yī)者;最后，缺乏標準化術語、中醫(yī)藥信息管理質量較差等多種因素共同阻礙著中醫(yī)臨床決策客觀化的發(fā)展。因此，對中醫(yī)診斷線索進行量化、客觀反映中醫(yī)規(guī)律、闡釋中醫(yī)療效，在中醫(yī)現(xiàn)代化戰(zhàn)略中具有特殊意義。

1.1 中醫(yī)望診 單就中醫(yī)四診中的望診而言，以舌診的研究最為深入，近千年的發(fā)展為其奠定了厚重的基石。而近年來，更多的科研工作者加入到該方向的研究中，并提出了更多的量化途徑，如ZHANG D[9]等通過構建數(shù)學幾何模型的方法對舌形進行識別分類，訓練模型準確率達90.3%。王昇[10]對舌面點刺及瘀點設計了自動識別與提取系統(tǒng)，其識別準確率達到97.4%。LI Q等[11-12]借助高光譜技術分別提取出了舌裂紋及舌苔信息，證實了高光譜技術在舌診信息提取方面具有高應用價值。而在舌診數(shù)據(jù)信息處理方面，闞紅星[13]提出了一種基于隨機森林理論的舌圖像識別算法，其平均識別準確率為90.37%。MENG D[14]等基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡設計了約束高擴散神經(jīng)網(wǎng)絡舌診框架，為以往數(shù)據(jù)冗余和權重分配不平衡的問題提供了很好的解決思路。R Kanawong[15]等人設計了監(jiān)督學習的舌象分析程序并開發(fā)了移動健康診斷終端，基于用戶使用過程中產生的數(shù)據(jù)量進行分類模型訓練從而提高其性能?？傊嘣\的研究已經(jīng)較為廣泛深入，但在相同用途上缺乏比較，不同用途上缺乏整合，技術上的不斷成熟說明了客觀化研究具有一定的可行性，未來可提供高質量的分析數(shù)據(jù)。在唇診方面，F(xiàn). Li[16]等設計了基于多級分類向量機的電腦輔助唇診系統(tǒng)，通過圖像處理、特征提取、特征選擇、特征分類4步將257幅口唇圖像分成絳、紅、淡紅、蒼白4類，開創(chuàng)唇診圖像識別領域的先河。而在面診方面，LIU C[17]等通過面部分割的方法提取面部全局及局部的顏色特征，隨后對高維數(shù)據(jù)降維處理，再通過對支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 樸素貝葉斯（Naive Bayes， NB）， k最鄰近（K Nearest Neighbors， KNN）和Adaboost迭代四種分類器進行性能評測，將性能最佳的分類器與之前的降維數(shù)據(jù)進行加權融合，獲得最佳的分類性能，最終證明了局部特征的高分析價值。ZHAO C[18]等人以色彩和光澤的兩大方面的特征訓練SVM分類器最終實現(xiàn)了86.89%的識別精度。ZHANG B[19]等人基于更先進的稀疏表達分類器（sparse representation classifier， SRC）對糖尿病人與正常人進行區(qū)分，最終得到的平均準確率高達97.54%。望診研究主要以圖像處理和機器學習的方法來對面、舌、唇進行證型識別，通過大量數(shù)據(jù)的標注訓練，可實現(xiàn)的識別精度較高，說明運用圖像識別技術可實現(xiàn)中醫(yī)證型的望診自動診斷，具有良好的前景，且結合目前的云計算方法，加速擴充樣本體量，不斷提高識別精度，未來將成為智慧中醫(yī)診斷的重要依據(jù)來源。這種源于古典，結合現(xiàn)代技術的診斷方法有望成為現(xiàn)代醫(yī)學的有力補充[20]。

1.2 中醫(yī)切診 中醫(yī)切診即脈診，通過寸關尺部橈動脈的波動來探查全身氣血運行狀態(tài)及五臟六腑的變化。由于脈診具有非侵入性和便利性，在現(xiàn)代醫(yī)學中也有很好的發(fā)展前景。LIU S[21]等設計了一種由壓電和壓阻傳感器的柔性負荷壓力傳感器陣列，可以測量脈沖波和靜壓，在搜集脈搏波的深度信息時還兼具良好的重復性和抗干擾性。ZHOU HL[22]將橈動脈壓力分解成動態(tài)力和靜態(tài)力進行檢測，其設計的觸力傳感器在滿足大量程和高精度要求的同時，降低了制作的難度和成本，加速了觸力傳感器的推廣和應用。而更多的學者研究了脈象波所蘊含的意義，GUO R[23]等使用Hilbert-Huang變換將正常人和心臟病患者脈沖信號都進行時間序列處理，然后利用隨機森林分類器對提取出的特征建立分類模型，最終發(fā)現(xiàn)能量特征和樣本熵特征的組合作為輸入特征向量時的平均準確率最高，達90.21%。JIANG Z[24]等提出一種基于離散傅里葉級數(shù)（Discrete Fourier Series，DFS）的特征提取方法，先將波形信號拆分成不同頻率和振幅的子信號，再用DFS擬合，最終表明誤差較以往縮小。此外，該方法可以較好地表示原始信息和潛在信息，以更好地區(qū)分不同生理及病理狀態(tài)。Tsai Y N[25]等人利用傅里葉變換（Fourier Transform，F(xiàn)T）對徑向脈診不同位置和不同指標間的差異進行研究，指出在脈診的研究方面應仔細選擇測量位置，從而確保獲取信息的完整性。此外，Lee B J[26]、Moura N G R D[27]、HU X J[28]等人也對高血壓病人的脈搏波進行了大量的研究，其成果可以作為老年人心血管病風險研究基礎，對老年人的心血管功能進行預測?？傊?，脈診方面的研究，總體環(huán)節(jié)已經(jīng)健全，但缺乏局部節(jié)點技術上的突破。未來仍需提高傳感器的精度，避免測量偏倚，尋找不同證型波形的特征點，改善模型的識別效能。

1.3 中醫(yī)聞診 中醫(yī)聞診是通過聽聲音和嗅氣味來了解患者病情變化的方法。與人類指紋類似，聲音和言語模式富含特異性信息，具有極強的鑒別作用，如今在安防領域已有較多關于聲紋的應用。2004年，Pelling A E[29]在《Science》上刊登的關于細胞聲學的研究發(fā)現(xiàn)，細胞從生長到凋亡，或是生存狀態(tài)的改變都會對細胞壁的振動頻率產生影響。因此，從宏觀的角度考慮，生物體聲音的變化也可能會反映其生理病理狀態(tài)的改變，這與兩千年前中國古典醫(yī)籍《黃帝內經(jīng)》通過聲音見微知著，調整亞健康狀態(tài)，預防疾病發(fā)生的觀點不謀而合。然而人類的聽覺能力還不足以提取、理解、識別這種微小差異，因此聞診的客觀化有賴于對聲音和氣味傳感器的研究開發(fā)。在聲學的研究方面，高也陶[30]等研發(fā)的二十五音分析儀為中醫(yī)聲診最先的嘗試，在后續(xù)汪東麗等人[31-32]的實證研究中分別證明了不同年齡女性、女性寒熱體質的聲學差別。近來，YAN J J[33]等基于分形維數(shù)（Fractal Dimension）提取肺氣虛、肺陰虛、健康受試者的聲學特征，經(jīng)多分類SVM訓練模型訓練，最終在預先區(qū)分性別因素的前提下得到86.05%的整體識別率。在氣味的研究方面，劉鶯[34]等人運用氣相色譜技術對70名口臭患者呼出氣體進行定量檢測，證明不同含量的致臭物質與中醫(yī)的不同證型有一定對應關系。WU C[35]等就味覺和嗅覺的生物傳感器發(fā)展現(xiàn)狀進行了總結，并按照體外和體內分為兩大類，前者是以味覺、嗅覺生物組織和細胞、受體作為敏感元素來收集刺激信號，后者是在動物體內植入微電極，記錄信號通路所獲得的信號。良好的傳感器是中醫(yī)診斷客觀化的基礎，仿生傳感器在中醫(yī)聞診中的應用則能提升中醫(yī)聞診的地位，使其在四診中發(fā)揮更重要的作用。

1.4 中醫(yī)問診 中醫(yī)問診是醫(yī)者獲取患者臨床資料的手段之一，在四診中占有重要地位[36]。中醫(yī)問診的智能化研究不僅可以搜集患者的非癥狀信息[37]，還可以極大提高醫(yī)者獲取病人資料的精確性和效率，也是中醫(yī)現(xiàn)代化中不可或缺的環(huán)節(jié)。梁建慶 [38]應用數(shù)字化問診系統(tǒng)對帕金森病的中醫(yī)證型和癥狀進行數(shù)據(jù)挖掘分析，在378例臨床病人的測試中，最終得到90%的臨床診斷符合率，具有相當?shù)膽脙r值。此外，鐘濤等人通過借助復雜系統(tǒng)方法構建慢性胃炎中醫(yī)問診證候模型，針對中醫(yī)問診的整體性、動態(tài)性、非線性、復雜性的特征挑選出每個證型相關癥狀群，再通過復雜網(wǎng)格對數(shù)據(jù)關系進行挖掘，最終得到的辨證多標記學習模型準確率達82.5%[39]。近年來，由于中醫(yī)大數(shù)據(jù)應用的戰(zhàn)略部署[40]，中醫(yī)相關的知識挖掘、隱性知識發(fā)現(xiàn)、語音識別等方面的研究明顯加快，結合目前醫(yī)療狀況，中醫(yī)智能輔助問診具有很好的發(fā)展前景[41]。

2 中醫(yī)四診輔助技術的未來展望

近十年來科技發(fā)展到一個拐點，人工智能語音識別率的大幅提高為人機對話掃清了障礙，5G通信的商業(yè)試用和微傳感器的發(fā)展為大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展提供了蓬勃動力。面對極其復雜的中醫(yī)知識網(wǎng)絡，亦有許多學者提出不同的發(fā)展方向，比如應用虛擬現(xiàn)實技術和高精度傳感器來遠程模擬中醫(yī)醫(yī)師和患者面對面交流的場景;診治過程中記錄下的電子數(shù)據(jù)通過再呈現(xiàn)的方式用于年輕醫(yī)師情景教學;構建大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡平臺和自學習知識系統(tǒng)，將計算機人工智能發(fā)展的目標從自主決策者變?yōu)樵\療建議者，使用人機結合的模式，該方法既可以成功減少大量的學科知識給臨床醫(yī)師帶來的記憶壓力，又可以有效地減少醫(yī)師診療過程中出現(xiàn)偶然差錯的機會。

在大數(shù)據(jù)時代背景下，人類對于世界的感知將達到一個前所未有的高度，憑借人工智能技術的計算機工程會徹底改變“強調實驗數(shù)據(jù)”的科學研究思路，因為沒有人能知道訓練模型之中的擬合參數(shù)，但這種重相關勝于因果的方法將加速世界發(fā)展[42]。傳統(tǒng)中醫(yī)依托文化和意象思維，現(xiàn)代科技依托客觀物質基礎，貫通古今，尊重中醫(yī)本體特征，延展出新理論，并應用不同方法角度給出客觀評價，提高中醫(yī)信度，將是中醫(yī)未來發(fā)展的重要途徑。

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（收稿日期：2019-10-18 編輯：劉斌）