人工智慧+中醫，不是偽命題

劉禹 科技日報 記者 王春

醫療領域最突出的問題就是優質醫療資源不足，同時，醫生對疾病的診斷準確度和效率還有非常大的提升太空。當大數據、人工智慧滲透進醫療領域時，成千上萬的醫療大數據供人工智慧訓練學習，輔助閱片、診斷……人工智慧正在不斷為現代醫療賦能。

中醫，傳承了幾千年的中華瑰寶。但在AI面前，傳承了幾千年的中醫似乎有點格格不入。由於沒有準確的診療、分析數據和標準化的治療體系，中醫診斷往往隻憑望聞問切，且極大程度依賴醫生本身的水準和經驗。

處在大數據和人工智慧的十字路口，中醫只能漸行漸遠？中醫，將去往何方？

電子老中醫把脈問診

在中醫藥領域，不乏主動求變的企業。如何將現代技術為中醫賦能，是道生醫療十年來一直思考的問題。本以傳統著稱的中醫診療和中醫傳承也擁抱了人工智慧，徹底顛覆了對中醫藥的未來定義。

提起望、聞、問、切，人們通常會想起頭髮花白的老中醫搭脈問診的場景，而在道生醫療的展覽區，有一位「電子中醫」，同樣可以像老中醫那樣為病人進行中醫診斷。

這是一台由上海中醫藥大學與道生醫療合作開發的中醫數字化四診儀，集舌診、面診、脈診及問診於一體。患者將面部貼合在「舌面象儀」上，儀器可以自動採集患者舌診、面診資訊，記錄下舌面特徵，並形成報告；將手腕搭在「脈象儀」上，通過感測器能自動採集脈象，完成「把脈」，並即時顯示脈象的波形圖；系統還能為不同人群進行「問診」，了解患者的癥狀及表現。最後，「電子中醫」將綜合舌、面、脈、問資訊，自動輔助辨證，提供個體化養生和乾預建議，開出個性化中醫健康處方。

這些診斷結果不是臆斷的，而是研究者遵循中醫思維，依託於上海中醫藥大學、曙光、嶽陽、華東等眾多醫院和中國中醫科學院中醫藥資訊研究所幾十年來收集的大量臨床數據，，從中挖掘出的診療規律。可為缺乏經驗的年輕中醫、基層醫生提供輔助決策，系統內幾千個經典方劑也可隨時學習調用。

四診儀的研發，意義不止在於診斷方法的現代化，而是診療數據的數字化、標準化。從《中醫藥法》到《中醫藥「一帶一路」發展規劃（2016-2020年）》等相繼頒布，中醫藥正迎來國際化的大好時機，但仍受限於國際標準的缺失、中醫藥服務難複製等因素。對於中醫藥發展，國際標準的建立可以促進客觀化數據採集，為未來發展中醫大數據、中醫人工智慧鋪設路線；便於數據規範化傳輸，可異地完成資訊的讀取和再現，促進中醫遠程醫療跨區、跨國合作交流。

道生醫療始終以「中醫四診標準化研究」為己任，積極投身中醫診斷國際標準和行業標準的制定，改變多年以來中醫診斷類醫療器械無標準可循的被動局面，爭取並贏得中醫藥國際標準「話語權」，助力中醫藥「走出去」。道生醫療參與制定的國際標準ISO/TC249《電腦舌診系統-第2部分-光照環境》、《脈象儀觸力感測器》2項標準於2017年正式出版，國際標準《中醫藥-穴位阻抗檢測儀》也於前不久正式發布。

從硬體出發，中醫診療體系正在逐漸標準化、數字化。隨著數據體量的累積與維度的完善，中醫臨床數據也能與西醫一樣，在醫療大數據和人工智慧方面發揮重要價值。

AI+互聯網，名老中醫就在身邊

長期以來，中醫臨床經驗傳承面臨兩「難」：一難，名老中醫資源有限，很難服務到更多的患者；二難，中醫傳承依據規律，靠「悟」來傳，跟書學，跟老師學，隱性知識很難顯性化。互聯網和人工智慧的介入，讓這些難題得到突破，為名醫名方智慧傳承開闢「新路徑」。

人工智慧建立一種病的模型至少需要2000例的有效數據，但對中醫而言，診療資訊往往不是量化的數據，既不規範也難以直接使用，有效數據微乎其微。而道生醫療的方法是，一方面從古醫書裡整理醫案數據，同時通過自動語義分析技術可將過往電子病歷自動結構化，對於新患者，還能由四診儀客觀採集四診資訊，積累到足夠多的有效大數據後訓練專病模型

「中醫的現代化和西醫是兩種完全不同的路徑。」道生醫療總經理李春清認為，中醫看病其實是有依據的，《黃帝內經》、《傷寒雜病論》等經典是中醫的基礎根基，無論是什麼派別，這些內容都是通用規律。這就決定了標準化是有據可循的。「而且中醫有兩千多年的傳承，30多萬個醫案已可以支持發展人工智慧。」

2018年，道生醫療及子公司金燈台、中國中醫科學院中醫藥資訊研究所共同研發的道生中醫智能助手正式對外亮相。以「道生中醫雲腦」為核心技術引擎，「道生四診儀」為載體，裝備海量中醫藥大數據、中醫特色機器學習演算法、強大雲計算算力，能像醫生一樣思考，像名醫導師一樣給出答案，是基層年輕醫生的最強中醫外腦，是中醫領域目前最前沿的人工智慧創新成果。

中醫雲腦-中醫智慧傳承系統通過數據分析挖掘、知識圖譜、自然語言處理等技術的輔助將此過程優化，深入挖掘名醫、名派、名方，實現「醫案採集結構化--分析自動化--學習智能化」。通過客觀化四診數據，實現名老中醫醫案舌面脈資訊可視化記錄；基於醫案數據，智能挖掘名老中醫診療規律及核心方。這項創新實踐既有利於名老中醫經驗知識挖掘與傳承，更利於提升廣大基層年輕醫生的診療能力，幫助其進行輔助辨證及開方，為他們提供了難得的臨症學習機會。此外，系統的決策引擎更是一個自我學習的「大腦」，隨著醫案數據的不斷豐富，決策引擎會持續的學習，並越來越懂名老中醫的診療經驗與規律，分析與輔助決策結果將會越來越精確。目前，該系統已在廣東省中醫院名中醫盧傳堅白疕病診療經驗挖掘、名中醫俞瑾 PCOS分型診治研究、名老中醫張雲鵬脂肪肝診治經驗智能挖掘、名中醫王翹楚失眠診治經驗智能挖掘等領域開展應用。

與互聯網的融合，讓名老中醫臨床經驗傳承擴展了「時間」和「太空」。通過中醫四診資訊遠程醫療服務，讓更多基層年輕醫生與名老專家跨區域『面對面』交流，讓優質名中醫資源通過線上會診與帶教，輻射到百萬基層醫療機構及中醫健康管理機構。目前中醫智能助手在 「遼寧省本溪市中醫醫聯體建設」、「雲南省曲靖市第一人民醫院雲中醫服務平台」、「甘肅省隴西縣鄉村醫療服務一體化建設」及「北京·薊門裡·全國社區衛生服務示範區家醫服務和醫聯體建設」等項目中發揮著技術支撐作用。

從「四診儀」到「四診儀+雲+AI」，道生醫療創新探索經歷了十個年頭。隨著人工智慧科技的進步和5G時代的到來，「四診儀+雲+AI」將助力醫聯體，賦能醫生、賦能患者、賦能每個開展中醫藥服務的地方。