人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在名老中醫(yī)經(jīng)驗整理中應(yīng)用

蔡妙娜，李博，楊叔禹*

(1.福建中醫(yī)藥大學 研究生學院 2019 級碩士研究生，福建 福州 350122；2.廈門大學附屬第一醫(yī)院中醫(yī)工作室，福建廈門 361000)

0 引言

大數(shù)據(jù)時代，人工智能技術(shù)快速發(fā)展，祖國醫(yī)學淵源流長，在我國傳統(tǒng)的中醫(yī)理論體系中蘊含著深刻的“辨證論治”思維，對名老中醫(yī)大量學術(shù)經(jīng)驗進行數(shù)據(jù)挖掘與整理、歸納、總結(jié)，可建構(gòu)集“用藥規(guī)律”、“辨證思路”、“診療特點”等為一體的多維度數(shù)據(jù)庫。此外，醫(yī)院電子信息系統(tǒng)中每天都會產(chǎn)生海量診療數(shù)據(jù)，如何通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的有機結(jié)合，從海量數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，成為當前名老中醫(yī)經(jīng)驗整理研究的重中之重。

1 人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

人工智能的概念最早于1950 年由英國數(shù)學家圖靈提出，人工智能是一門綜合性很強的新型交叉學科，其融合了計算機科學、信息論、語言學、控制論、神經(jīng)心理學、哲學等諸多前沿學科，通過多種正在不斷發(fā)展的新理論、新思想、新觀念和新技術(shù)之間的相互滲透，利用制造機器可精確描述和模仿任何技術(shù)領(lǐng)域的人類學習與智慧行為[1]。

大數(shù)據(jù)(big data)是指“大量”、“規(guī)模化”、“海量”的數(shù)據(jù)，最初大數(shù)據(jù)僅作研究術(shù)語或?qū)W術(shù)概念使用，隨著大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)廣泛融合，大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念、內(nèi)涵和外延都得到拓展與深化。在國際上，美國國際數(shù)據(jù)中心指出，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要是一種從多元化、大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本中，發(fā)現(xiàn)、高速獲取、分析提取有效價值數(shù)據(jù)的一種新型技術(shù)方式，其具有“數(shù)據(jù)樣本體量大”、“數(shù)據(jù)價值密度低”、“數(shù)據(jù)處理速度快”以及“數(shù)據(jù)類型多元”等四個基本特征[2]。

1.2 目前人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用

一方面，進入21 世紀，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機硬件計算能力迅速發(fā)展與革新，人工智能技術(shù)基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論得到進一步迅猛發(fā)展，并在現(xiàn)代醫(yī)學領(lǐng)域的邏輯推理、專家系統(tǒng)、自動程序設(shè)計、自然語言理解等領(lǐng)域得到深度、廣泛應(yīng)用[3]。如生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)為中醫(yī)藥發(fā)展開辟了新的渠道，同時，借助云平臺與“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，可將中醫(yī)典籍和臨床診治經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為中醫(yī)健康大數(shù)據(jù)庫，并以標準化的體系、完善的臨床研究方法等對個性化、碎片化、海量化的中醫(yī)大數(shù)據(jù)進行完整呈現(xiàn)。

另一方面，自從美國技術(shù)研究院(NIST)對大數(shù)據(jù)進行分類以后，很多國家的學者相繼將研究焦點集中于大數(shù)據(jù)技術(shù)定義的討論中。2012 年以后，以美國為代表的諸多國家均開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究工作，并將其作為戰(zhàn)略資源之一，加速推動了人工智能與大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+等新興技術(shù)的融合應(yīng)用[4]。以醫(yī)學研究為例，目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于中醫(yī)證候、中醫(yī)脈診、中醫(yī)學術(shù)經(jīng)驗傳承、中醫(yī)臨床試驗研究等方面，而且在中醫(yī)藥信息學、中醫(yī)藥疾病預(yù)防、中醫(yī)診斷、治療、中醫(yī)方藥知識發(fā)現(xiàn)、中藥開發(fā)等多個中醫(yī)藥領(lǐng)域發(fā)揮了積極作用。

2 人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在名老中醫(yī)經(jīng)驗整理中的最新應(yīng)用進展

2.1 中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)的應(yīng)用

TCMISS 系統(tǒng)(中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng))由中科院自動化研究所聯(lián)合中國中醫(yī)科學院中藥研究所研發(fā)，其集成了多種符合名老中醫(yī)經(jīng)驗整理及相關(guān)中醫(yī)數(shù)據(jù)特點的關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)挖掘方法等，基于人工智能領(lǐng)域的無監(jiān)督熵層次聚類法、復雜系統(tǒng)熵聚類法和改進的互信息法等，已廣泛應(yīng)用于名老中醫(yī)中藥用藥規(guī)律研究、中醫(yī)文獻醫(yī)案整理與總結(jié)、疾病診斷與治療經(jīng)驗總結(jié)、中藥新藥處方分析及研發(fā)、篩選等研究領(lǐng)域。

TCMISS 人工智能系統(tǒng)包含了6 個核心系統(tǒng)模塊，如名老中醫(yī)疾病診治臨床數(shù)據(jù)采集、名老中醫(yī)用藥知識圖譜檢索、中醫(yī)文獻醫(yī)案統(tǒng)計報表、疾病診斷與治療大數(shù)據(jù)分析、病人病例平臺管理、中藥處方資料管理等，集“大數(shù)據(jù)采集”→“大數(shù)據(jù)管理”→“大數(shù)據(jù)查詢”→“大數(shù)據(jù)分析”→“人工智能數(shù)據(jù)挖掘、聚類結(jié)果可視化展示”為一體，符合名老中醫(yī)經(jīng)驗整理的一般性和特殊性需求。

由于TCMISS 系統(tǒng)界面友好、功能豐富、操作便捷高效，該人工智能系統(tǒng)已成為名老中醫(yī)經(jīng)驗整理的一款常用大數(shù)據(jù)挖掘軟件。自從2012 年被投入到醫(yī)學領(lǐng)域以來，目前已有多位學者、專家采用中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)，聯(lián)合人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等對名老中醫(yī)經(jīng)驗整理數(shù)據(jù)資料進行挖掘、分類、整理和共享，如ZHOU XZ，ZHANG R，WANG YH[5]等人利用該系統(tǒng)篩選出柴可群教授、盧尚嶺教授、聶惠民教授門診治療肺癌、頭風病、月經(jīng)病的198 種常用高頻組合中藥處方，并針對系統(tǒng)挖掘出的中醫(yī)臨床術(shù)語集、中醫(yī)證候、疾病特征、臨床表現(xiàn)、結(jié)構(gòu)化治則治法等進行數(shù)據(jù)報表統(tǒng)計，數(shù)據(jù)錄入，同時還基于人工智能的熵聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，采用網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)構(gòu)建了名老中醫(yī)疾病診治方劑相似性分析、方證關(guān)聯(lián)性總結(jié)、核心處方用藥經(jīng)驗整理等網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，結(jié)合名老中醫(yī)經(jīng)驗整理數(shù)據(jù)資料和分析結(jié)果，通過醫(yī)案分析，以疾病為中心，以中醫(yī)證型和療效評價為根本，經(jīng)對不同疾病的癥狀、證候、中藥關(guān)聯(lián)規(guī)律的涉獵研究，體現(xiàn)了中醫(yī)辨證論治的思想。

2.2 中醫(yī)臨床科研信息共享系統(tǒng)的應(yīng)用

早在“十一五”時期，國內(nèi)相關(guān)軟件公司聯(lián)合國家科技支撐計劃項目研究課題組成員合作研發(fā)了中醫(yī)臨床科研信息共享系統(tǒng)，該人工智能信息系統(tǒng)融合國內(nèi)各大醫(yī)院信息系統(tǒng)，針對名老中醫(yī)電子病歷信息、臨床診療信息和臨床經(jīng)驗傳承數(shù)據(jù)等動態(tài)結(jié)構(gòu)化電子病歷信息等進行分析，基于中醫(yī)臨床診療規(guī)范化信息采集、錄入規(guī)范等，實現(xiàn)了對名老中醫(yī)經(jīng)驗整理、臨床經(jīng)驗傳承數(shù)據(jù)信息的多維分析。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，中醫(yī)臨床科研信息共享系統(tǒng)又基于名老中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)倉庫，建立了可視化與結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化、動態(tài)化的中醫(yī)臨床癥狀、診斷和藥物網(wǎng)絡(luò)分析處理模塊，利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和信息技術(shù)可針對名老中醫(yī)經(jīng)驗整理過程中的交互式數(shù)據(jù)進行篩選。

中醫(yī)臨床科研信息共享系統(tǒng)還集成多種數(shù)據(jù)挖掘方法，目前該人工智能信息系統(tǒng)聯(lián)合大數(shù)據(jù)技術(shù)已采集了國內(nèi)50 多位名老中醫(yī)的臨床藥物配伍關(guān)系圖譜，如田從豁教授，方和謙教授，路志正教授等諸多國內(nèi)名老中醫(yī)基于“異病同治”思想調(diào)理脾胃的經(jīng)驗、針灸診療經(jīng)驗等，其支持復雜網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、動態(tài)決策過程模型，可采用HCEA(復雜子網(wǎng)篩選器)，借助SNF(分級核心子網(wǎng)挖掘算法)等自主研發(fā)的復雜網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，針對這些不同名老中醫(yī)的4 萬余例臨床病歷進行研究分析，并結(jié)合他們的治療方案、治法、證候、核心藥物配伍、用藥(針灸)方案、隨癥加減規(guī)律，還可用于臨床治療效果評價，分級，有效方藥探索，治療方案傳承，治療方法優(yōu)化總結(jié)等，也可根據(jù)這些名老中醫(yī)不同臨床治療藥物表型特征之間的組合，建立更為完備和系統(tǒng)的中醫(yī)診療方案。

例如，ZHOU XZ，LIU BY[6]等人基于中醫(yī)臨床科研信息共享系統(tǒng)整理、收集了王平教授、徐波教授、張秀英教授等名老中醫(yī)辨證治療兒童慢性咳嗽、失眠的臨床經(jīng)驗。王鴻江，申俊龍，徐佩，魏魯霞[7]等人通過前瞻性試驗，重點針對146 例305 次門診兒童慢性咳嗽、失眠結(jié)構(gòu)化的電子病例臨床試驗診斷標準、組方規(guī)律、用藥特點、適用人群、最優(yōu)方-證等臨床診療經(jīng)驗進行復雜網(wǎng)絡(luò)分析，一共收集、篩選和整理403 例患者的730張?zhí)幏剑?jīng)驗整理分析結(jié)果顯示，國內(nèi)名老中醫(yī)辨治兒童慢性咳嗽，通常主要采用的核心處方為麥冬、前胡、炒杏仁、黃芩、炙桑皮、蘆根、炙枇杷葉以及桔梗，其中，藥對、角藥各4 個，另外還包括8 種常用的藥物組合。

馬楚璇[8]等人基于臨床科研信息共享系統(tǒng)，探討了名老中醫(yī)日常實際診療方案，通過對名老中醫(yī)研究項目進行“以人為主、人機結(jié)合”數(shù)據(jù)挖掘、分析、經(jīng)驗整理，以臨床科研為導向，實現(xiàn)了名老中醫(yī)研究項目臨床信息采集→診療經(jīng)驗挖掘提取→理論指導驗證→機理機制研究→經(jīng)驗傳承模式分析→指導臨床實踐等階梯遞進的探究，對于名老中醫(yī)治療經(jīng)驗傳承推廣具有積極意義。

2.3 古今醫(yī)案云平臺的應(yīng)用

古今醫(yī)案云平臺是一款數(shù)據(jù)挖掘整理智能系統(tǒng)，其主要用于名老中醫(yī)經(jīng)驗整理，醫(yī)案管理，該技術(shù)平臺分別包含個人客戶端、機構(gòu)客戶端、基于WEB 服務(wù)的醫(yī)案大數(shù)據(jù)分析模塊以及云醫(yī)案移動APP 幾個核心模、塊，可實現(xiàn)對名老中醫(yī)的醫(yī)案進行統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等，這一系統(tǒng)由健康管理研究室聯(lián)合中醫(yī)藥信息研究所研制開發(fā)，其中，醫(yī)案數(shù)據(jù)采集支持PC 端，手機APP 多終端數(shù)據(jù)智能匹配、txt/excel 文本數(shù)據(jù)，智能語音批量導入、專業(yè)詞表，標準術(shù)語對照。

該系統(tǒng)基于人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，集成多種算法，如聚類分析、卡方檢驗、頻次統(tǒng)計、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)/復雜網(wǎng)絡(luò)分析、社團分析、關(guān)聯(lián)分析等，可針對全國大多數(shù)名老中醫(yī)臨床辨證治療藥物、醫(yī)案、處方等進行多維度探索。如楊林芬，李燦東，蔡晶，唐嵐芳[9-10]等人基于古今醫(yī)案云平臺，一共整理納入了包括徐春軍教授、劉尚義教授、李娟教授、徐軍教授等人在內(nèi)的421份醫(yī)案資料，其中包含名老中醫(yī)治療肝胃不和證、肝硬化腹水、偏頭痛、慢性腎衰竭、不寐等常見疑難雜病，共獲得115 條聚類分析數(shù)據(jù)記錄。

胡文，侯政昆，劉鳳斌[11]等通過經(jīng)驗整理共錄入臨床病例60 例，涉及198 味中草藥，在這421 份醫(yī)案中，運用描述性統(tǒng)計方法進行經(jīng)驗整理，最終納入15 條中藥組合關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)名老中醫(yī)臨床治療經(jīng)驗，包括診斷、癥狀、藥物劑量、歸經(jīng)、藥物的四氣五味等頻率分析、頻次頻數(shù)分析、排列分析結(jié)果，初步繪制折線圖和雷達圖，形成了清晰的組方思路及腧穴規(guī)律圖譜。

本系統(tǒng)可根據(jù)用戶需求不斷進行多次更新升級，積累了大量的名老中醫(yī)診療經(jīng)驗，目前平臺又推出了數(shù)據(jù)積累、近十年來名老中醫(yī)醫(yī)案研究及知識服務(wù)與分享功能，如DUNHAM M H，LevinJ S，Glass T A，Kushi L H[12-13]等人根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法原理，運用關(guān)聯(lián)規(guī)則針對10 多位名老中醫(yī)治療冠心病、高血壓、糖尿病、腦梗死、血脂異常等多發(fā)疾病的四診信息，常用的包括兩味、三味、四味藥物團體，辨證分型，用藥思路，癥狀、證候、藥物之間關(guān)聯(lián)，對應(yīng)關(guān)系進行經(jīng)驗數(shù)據(jù)整理、歸納，為臨床治療方案的多層次應(yīng)用、優(yōu)化奠定了堅實基礎(chǔ)。

2.4 中醫(yī)診療大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)由中國中醫(yī)科學院聯(lián)合中國科學數(shù)據(jù)研究室、中國中醫(yī)藥信息研究所共同開發(fā)，本系統(tǒng)可根據(jù)用戶需求自動抽取及智能化處理文本化醫(yī)案信息，通過結(jié)構(gòu)化處理，系統(tǒng)能夠針對名老中醫(yī)臨床指標、劑量、藥物、治法、證候、癥狀表現(xiàn)、疾病特點、療效、劑量等9 項關(guān)鍵要素進行提取分析，還可提供定制化、個性化服務(wù)，并針對相關(guān)術(shù)語名稱進行規(guī)范化處理，大大方便了臨床醫(yī)生探究名老中醫(yī)臨床經(jīng)驗、用藥規(guī)律。

本系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)勢在于用戶無需進行數(shù)據(jù)處理，可根據(jù)研究目的采用自然語言自動處理分析技術(shù)用于對各名老中醫(yī)任何形式的中醫(yī)診療經(jīng)驗進行數(shù)據(jù)處理，據(jù)此制定有效的研究分析策略。如Unützer J,Katon W,Williams J W Jr[14]等人基于人工智能-大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，針對蔡連香、黃玉華等名老中醫(yī)治療婦科病的103 例醫(yī)案大數(shù)據(jù)進行多關(guān)聯(lián)分析，通過癥狀-藥物、治法-藥物、藥物用量比例兩兩因素之間的多條件、多因素關(guān)聯(lián)分析，分別整理、挖掘出11 組調(diào)沖任藥物組合和8 種強沖任藥物組合；宣思宇，田侃，楊澤華[15]等學者則重點采用該系統(tǒng)收集整理了徐春波，王思成，賀興東等名老中醫(yī)的92 味藥物、277首處方，從“沖任”論治婦科病的經(jīng)驗整理角度，經(jīng)過多關(guān)聯(lián)藥物用量區(qū)間分析、兩種藥物-單味藥量量效、比例分析，逆向藥物-復合藥效分析，發(fā)現(xiàn)不同證型婦科疾病，具體治法存在較大差異，但本質(zhì)上都與調(diào)養(yǎng)患者的三臟(肝、脾、腎)有關(guān)。

3 人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在名老中醫(yī)經(jīng)驗整理中的應(yīng)用前景

綜上分析，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在名老中醫(yī)經(jīng)驗整理中的應(yīng)用發(fā)揮了積極作用，大大提高了數(shù)據(jù)挖掘與處理效果，其為名老中醫(yī)臨床中醫(yī)藥診療能力及服務(wù)模式的改善提供了技術(shù)支撐[16]，為名老中醫(yī)網(wǎng)絡(luò)藥理學“驗方”評價提供了新的思路，有助于凝練名老中醫(yī)學術(shù)思想，提高臨床決策水平，而且對于名老中醫(yī)疾病歸經(jīng)、腧穴規(guī)律總結(jié)、臨床實際應(yīng)用指導等均具有一定的成效。

但置于科學和科技創(chuàng)新的時代潮流中，日益凸顯的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、技術(shù)標準問題、推廣應(yīng)用問題以及倫理道德問題[17-18]等，都將值得中醫(yī)專業(yè)人員進行深入思考與探究，只有從中醫(yī)臨床診療思維出發(fā)，對人工智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘[19]、分析結(jié)果進行全面地整合應(yīng)用，才能立足中醫(yī)自身發(fā)展規(guī)律，將名老中醫(yī)辨證論治思維運用到現(xiàn)代醫(yī)學領(lǐng)域[20]，避免在名老中醫(yī)經(jīng)驗整理中出現(xiàn)“流程化”、“形式化”、“機械化”弊端，切實做到從臨床中來到臨床中去[21]。