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中醫研究中人工智能應用淺談

2019-09-16 13:23:20周宏森
西部論叢 2019年15期
關鍵詞:人工智能應用

摘 要:現階段,中醫正面臨著來自西醫的巨大挑戰,實現中醫的轉型發展并進一步發掘其臨床價值也就成為了我們所必須要重視的工作。新形勢下,必須要建立起與中醫發展方向相適應、適合中醫學理論的科研研究方法,并通過互聯網、人工智能等技術理念加強研究過程中的信息數據加工處理。下文中筆者以人工智能在中醫研究過程中的應用為切入點對相關問題進行了分析探究,希望對進一步推進相關工作的優化落實有所啟示。

關鍵詞:中醫研究 人工智能 應用

回顧歷史,中國傳統醫學的誕生與發展是與中國傳統哲學觀念相契合、適應的。此外,在過去兩千年里積累下的經驗也是支撐其向前發展的主要動力,因此它不僅是一門以經驗或試驗為主的學科,更是古代哲學思想的結晶。社會在發展,獲取今天在醫學領域我們已經有了更好的選擇,但這并不代表中醫就“一無是處”。當前,很多專家都在建議取消中醫,這種觀念其實是非常片面的。我們需要找出適合中醫的研究手段,進而不斷豐富中醫的內涵。

一、數據挖掘技術與中醫研究

數據挖掘的關鍵在于從大量原始數據中發掘出其中的隱含知識,這一技術能夠在中醫研究中引導研究者發現數據間的潛在關聯,并歸納出人工處理數據時難以發現的要點。該技術是面向屬性歸納使用的概念分析,主要包括描述式數據挖掘技術以及預測式數據挖掘技術兩部分內容。[1]

中醫的臨床研究中,各類中藥方劑是需要進行加工處理的基本數據單位。研究時需要綜合考慮中藥方劑的性能、性味、毒性以及歸經。需要強調的是,每一個中藥方劑都是為治療特定類型的病癥定制而成的,中醫領域中囊括了數以萬計的中藥方劑,由此而構成的數據庫便是研究過程中的主要數據來源。過去,我們只能依靠人工的方式經過一系列的計算提取出其中的共性,不僅費時費力,而且很容易會出錯。現階段,得益于數據挖掘技術在其中的應用,以人工為主的數據提取加工核算模式已經成為了歷史,這一變化有效提高了數據提取加工核算的準確率。借助于數據挖掘技術總結歸納出各方劑的共性之后,再挖掘出其背后蘊含的藥理學概念就可以推進整體研究進程。

二、圖像處理、識別模式與中醫研究

圖像處理技術的誕生及應用實現了人類視覺的進一步延伸,其核心關鍵點在于通過相應的計算方式將輸入計算機的圖像轉化為數字矩陣,再通過相關的軟件處理提升圖像質量。[2]經過上述程序處理過后的圖像既降低了人們的觀察難度,又提高了與機器的匹配、識別度。該技術在中醫研究領域中的應用幫助工作人員解決了某些依靠人類生理器官無法進行識別、處理的問題,它在一定程度上代替了研究人員的腦力勞動,因此提高了研究效率。在“模式識別”技術的輔助下利用計算機軟件代替人工完成對于圖像的加工與處理,也可以得出準確度更高的結論。結合實際經驗分析,該類技術的應用過程主要體現在以下方面:①獲取信息;②預處理;③特征提取;④模式識別。首先將獲取的圖像轉化為數字信號,之后將處理后的圖像信息錄入至圖像處理系統。再次需要利用計算機軟件對其進行分析優化,并通過模式識別技術提取歸納出中醫研究需要的各類指標。

中醫診病主要以“望聞問切”等概念為主,其中醫生的視覺和感覺是判斷患者病情的主要媒介。如果可以將其與圖像處理、模塊識別技術結合起來,利用遠程視頻會診的方式就可以實現遠距離會診。這一操作模式為病人減少了就診、候診的等候時間,有助于重新贏得患者對于中醫的認可與支持度。即便是需要來醫院當面就診的病癥,利用這一方式患者也可以在正式就診之前進行自查,進而在正式的診療中積極配合醫生,實現早日康復。

三、專家系統與中醫研究

簡單來說,“專家”即在某一領域擁有較高專業能力和大量專業知識的人,他們往往具有豐富的實踐經驗,可以獨立解決相關領域內的各類問題。綜合相關調查結論分析,其實各領域內的專家都有一套獨特的思維方式,正因為如此他們在解決問題之余還可以向用戶提出切實可行的優化建議。

如果利用計算機程序模仿出“專家”解決復雜問題時的思維過程,再將其與特定的行業結合起來,便構成了“專家系統”。據此,我們可以歸納出專家系統的三個特點:①包含領域內大量的專業知識;②可以模擬人類專家的思維與推理能力;③在推理之余利用總結歸納的知識點解決實際問題。

中醫臨床研究和智能診斷中用到的專家系統主要由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器以及綜合數據庫等部件構成。實際工作中,它可以模仿人類專家審視思考有關于中醫科研以及患者病癥診斷方面的課題,很多相對復雜的問題都得到借助于這一方式得到妥善解決。其中“知識庫”承擔的是存放知識點的任務,因此知識庫中存在的知識點的數量及質量直接影響著專家系統的質量水平,根據實際工作需要不斷豐富其中知識點的數量、提高其質量可以為相關中醫研究工作的有序推進打好基礎。依靠豐富的專家知識點并通過推理機,在明確問題已知條件、信息的情況下通過反復、不間斷匹配知識庫中“規則”的方式便可以找到新結論并求得解決問題的新方法。這里所指的推理(匹配)方式主要有正向推理以及反向推理兩種類型,前者是由條件到結論的推理模式,后者則是先假設結論再對結論進行判斷的推理模式,實際應用中需做好區分。

總 結

人工智能技術在中醫研究領域中的應用為相關工作的有序推進帶來了新思考。新形勢下,我們需要在正確認識人工智能技術內涵及其普及推廣重要性的基礎上進一步推進相關工作的改革創新。以上筆者以實際工作經驗為切入點對此類問題進行了分析探究,希望對進一步推進相關工作的優化落實有所啟示。

參考文獻

[1] 王旸.人工智能背景下中醫診療技術的應用與展望[J].信息與電腦(理論版),2019(11):135-136.

[2] 虞曉含. 人工智能技術在中醫健康管理中的應用探討[A]. 中國中醫藥信息研究會.第一屆中國中醫藥信息大會論文集[C].中國中醫藥信息研究會:中國中醫藥信息研究會,2014:4.

作者簡介:周宏森(1998-),男,漢族,本科,江西九江人,研究方向:自然語言處理、知識工程。

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