基于數據驅動的名老中醫學術經驗智能化傳承研究?

雷黃偉， 徐佳君， 楊朝陽， 周常恩， 李燦東△

(1.福建中醫藥大學， 福州 350122；2.福建省2011中醫健康管理協同創新中心， 福州 350122)

名老中醫是一批精于中醫理論、臨床、科研工作，從事中醫工作年限超過35年并有很深理論造詣和臨床經驗的人，是中醫體系的寶貴財富。開展名老中醫經驗傳承與發揚，有利于培養造就新一代名中醫，提高中醫的臨床服務能力與水平，更有助于推動中醫學術的進步和發展。李振吉[1]等認為，開展名老中醫臨床經驗、學術思想傳承研究是推動中醫藥學術發展的重大舉措。近年來隨著智能技術的發展，中醫藥傳承工作迎來了機遇與挑戰，中醫藥領域專家進行了大量相關研究并取得了一定進展。

1 計算機智能技術賦能名老中醫經驗傳承領域

1.1 名老中醫經驗傳承工作難點與突破

名老中醫經驗傳承的工作開展由來已久，諸多方法、模式都在傳承中發揮作用，取得了一定的成效，但也存在部分問題。首先，深受傳承方式、時間、傳承者水平和名老中醫的傳承意愿等因素影響，現有傳承模式不能很好地傳承名老中醫經驗的精髓。張昕洋[2]等對8個省市名老中醫學術思想傳承進行調查研究，眾多的受訪者都認同傳承工作具有重要意義，但目前難以全面有效開展，建議通過政策引導、教育教學改革、文化和社會等專門機構來幫助做好傳承工作。其次，名老中醫一般都有大量的門診或科研工作，傳承者往往也要協助分擔，需花費更多時間精力才能傳承些許經驗，在如今大數據背景下傳承工作僅靠人工挖掘更顯困難[3]。尤其是傳承模式單一、傳承效率低下、傳承內容不明等均成為中醫藥傳承工作發展的瓶頸和難點。如何從當下實際出發，考慮大數據、人工智能等技術的發展、醫學模式的改變、名老中醫工作方式變更等諸多因素，借助現代科技手段，變革傳承方法，擴大傳承范圍是當前重點考慮的方向。特別是構建基于真實世界的研究和運用大數據的思維模式以創新名老中醫傳承方法與技術，能夠大大提高傳承的效率[4]。

許多學者從不同角度對創新名老中醫傳承工作提出看法，并進行了實踐運用。徐春波[5]等提出應用傳統與現代相結合、回顧性與前瞻性研究相結合、個體與群體研究相結合、縱向與橫向課題相結合等方法提高傳承效率。高蕊[6]等通過比較傳統與現代2種不同技術背景下專家經驗挖掘方法的優缺點，提出建立研究型傳承方法。沙海勇[7]總結了當前名老中醫傳承的主要方法，包括跟師門診、科學研究、文獻總結、計算機技術等，提出從實踐中來的名老中醫經驗要到實踐中去，要遵循常規模式，包括臨床信息采集、特征挖掘提取、經驗應用驗證、機理研究并指導臨床。龐博[8]等強調引入“證據”的概念，基于“循證”思想，通過研究的方法學設計，保證學術傳承經驗數據來源的真實性和可靠性，重點是實現從經驗到知識再到證據的轉化，構建了名老中醫經驗傳承新的路徑和方法。李軍[9]總結傳統的傳承方法，根據當前傳承工作面臨的問題提出了以師承為主、結合私淑和自學等方式，充分利用現代信息技術和科學研究的方法，以疾病為綱，“人機結合”傳承名老中醫診療經驗。吳嘉瑞[10]等對當前名老中醫傳承領域運用的數據挖掘方法，如貝葉斯網絡、決策樹、關聯規則等進行了研究述評，對各自方法的優勢、不足進行了剖析，提出將不同的數據挖掘方法進行集成、開發軟件是重要的研究方向，對知識發現具有重要意義。

綜上，名老中醫經驗傳承是當前中醫藥領域工作的重點內容。傳承模式也多種多樣，但仍存在傳承效率低下、傳承結果不明確等問題。不同學者提出不同的解決方案并進行了實踐運用。尤其是現代技術背景下，大數據、人工智能、數據挖掘等方法在名老中醫學術經驗傳承中扮演著越來越重要的角色，做了諸多探索性研究，獲得了一定成果。現代計算機技術成為名老中醫學術經驗傳承工作的破局要點，一方面現代技術能夠協助進行經驗存儲與分析，另一方面利用現代技術能夠協助實現名老中醫經驗賦能臨床、科研和其他產業發展，提高傳承的效率和效果。

1.2 計算機技術賦能名老中醫經驗傳承

計算機技術是一個廣泛的概念，包括軟件、硬件等技術內容。早在20世紀70～80年代，就有學者提出用電子計算機技術繼承名老中醫學術經驗[11，12]。隨著計算機技術賦能名老中醫經驗傳承工作體系，不同單位和名老中醫都推出了不同的名老中醫診療專家系統[13]，如梁宗翰兒科脾胃專家系統[14]。有學者對中醫專家系統做了綜合研究，總結出當前中醫專家系統遍及中醫內科、外科、兒科、婦科、五官科以及針灸科，總數超過了300余個[15]。

專家系統的研究與發展是計算機技術賦能名老中醫經驗傳承的重要技術手段。從20世紀70～80年代發展至今，經歷初期的高潮、中期的低潮、后期的緩慢發展，隨著近年來人工智能、大數據技術的發展，新形式的“專家系統”又將迎來新的發展高潮。周晟[16]等分析了案例推理法在中醫藥領域的應用，梳理了建模方法，提出了中醫藥領域運用案例推理的思路與方法。陳建洲[17]運用屬性偏序結構圖原理方法挖掘劉渡舟的脾胃病診療經驗，構建了專家系統。徐筍晶[18]運用“名中醫李賽美教授中西醫結合診治糖尿病專家系統”，將名中醫的診療資料進行規范化存儲，開展了李賽美運用經方辨治2型糖尿病的學術思想及經驗傳承的研究。

自專家系統產生以來，計算機技術已充分介入中醫藥領域，尤其是名老中醫學術思想和診療經驗傳承方面。隨著計算機技術的發展，人工智能、大數據廣泛被引入名老中醫經驗傳承領域的研究，試圖打造智能化傳承的模式，為名老中醫診療經驗傳承注入新的活力。

2 名老中醫診療經驗智能化傳承

名老中醫診療經驗智能化傳承是當下重要課題，計算機、大數據、人工智能等為傳承工作提供了關鍵的技術支撐。做好名老中醫診療經驗智能化傳承主要包括4個方面，即人機結合、以人為本是根本發展路徑，數據結構化是前提條件，辨證算法是核心，數據挖掘是延伸發展。

2.1 人機結合、以人為本是智能化傳承的根本發展路徑

20世紀90年代，錢學森基于復雜性科學提出了開放的復雜巨系統理論，提出了未來人工智能發展的路徑，即人機結合，以人為主。名老中醫經驗的整理與智能化傳承也應該實施人機結合、以人為本的發展路徑，因為傳承的是鮮活的理論與經驗，培養的是理論人才和臨床醫師，而不僅僅是存在硬盤中的數據。

張華[19]等采用“人機結合、以人為主”的方法，運用數據統計與挖掘技術處理臨床信息與數據，運用深度訪談的定性研究方法解釋統計與挖掘的結果，從而充分反映并形成名老中醫學術經驗。研究結果證實了該方案的可行性，認為名老中醫親自介入經驗總結是“人機結合、以人為本”發展路徑的關鍵所在。王映輝[20]等在研究中也提出了利用數據挖掘技術實現知識的迅速發現，采用人機結合、以人為主的方法解析結果并總結經驗。徐麗麗[21]等利用人機結合的處方發現模式進行了名老中醫有效經驗方發現研究，為觀察性研究奠定基礎。

人機結合、以人為本是智能化傳承的根本發展路徑，符合人工智能發展的既定規劃，也符合中醫藥學的傳承特色。在此過程中要充分體現以人為本，既表現在以名老中醫為中心，傳承的內容、總結的學術思想必須經由名老中醫個人審定和確認，主要依托專家訪談等定性、定量研究方法進行基于知識驅動下的傳承工作；也表現在充分發揮傳承者的主動性，善于利用計算機技術開展基于數據驅動下人機結合的名老中醫傳承研究，深入探索定性結合定量的傳承方法學和定量傳承方法學，形成標準化“以人為主、人機結合”的傳承工作實施路徑和可復制的技術路線圖。以人為主、人機結合是名老中醫智能化傳承的根本發展路徑，是數據驅動下傳承模式創新要遵循的根本原則和行動法則。

2.2 名老中醫診療數據結構化是智能化傳承的前提條件

名老中醫學術經驗智能化傳承的前提條件是對名老中醫診療數據進行結構化處理。結構化的數據才能稱為有效的數據源。

張煜斌[22]等采用Meta-Bootstrapping算法進行術語提取，包括方劑術語、辨證信息和治則治法的術語抽取，完成病案的結構化。文天才[23]等提出利用可擴展標記語言(extensible markup language,XML)進行名老中醫醫案的結構化，XML具有很強的擴展性，用戶可以自行進行定義標簽，基于此設計形成了病案標記系統，在路志正胸痹病的治療經驗整理中得到了充分的應用，效果滿意。李響[24]提出基于認知的醫案信息提取與結構化技術。于莉娟[25]在研究中運用一種結構化表示中醫醫案文本的特殊語言和方法(medical language，MedL)框架語言進行中醫藥醫案半結構化，然后進行自動化分析、編譯、導入數據庫，利用數據庫再進行醫案的挖掘和分析。梁科[26]運用中文分詞技術進行了文本醫案的半結構化處理，把當前常用的中醫規范化術語作為種子提升分詞的準確性，再根據特征模板和實際應用情況進行識別，獲得了癥、證、治則、藥品等規范化術語相對滿意的識別結果。李明浩[27]等提出基于長短期記憶網絡和條件隨機場的癥狀術語識別方法，該方法的實現代價要小于人工標注。

醫案結構化是名老中醫學術經驗傳承的前提條件，上述諸多結構化方法有各自的優勢和特色，一定程度實現了醫案的半結構化、結構化，為實現名老中醫學術經驗的挖掘、提取、分析、利用提供了技術支撐。名老中醫的醫案有著個人明顯的表達習慣和思維方式，因此在結構化中需要充分體現名老中醫個人的習慣特色。借助當前已有的、規范的中醫術語，包括癥狀術語、證名術語、藥名術語、治則治法術語等也能為醫案的結構化提供支撐。醫案結構化，建立規范化的表達習慣和標準，才能進一步推動名老中醫學術經驗的傳承工作，在同樣可控的變量基礎上進行傳承，傳承的成果才具有推廣、復制價值。

2.3 辨證算法模型是智能化傳承的核心關鍵

整體觀念和辨證論治是中醫學的特色，做好名老中醫學術經驗的傳承關鍵要做好名老中醫診療思維的傳承，辨證思維更是核心關鍵，因此智能化傳承重點在于辨證算法的構建。如何基于名老中醫的學術特色形成核心的辨證算法，復現名老中醫的學術思想是一大挑戰。

徐亮[28]等應用人工神經網絡探討了中醫辨證模型的構建，以氣虛證為例進行驗證，認為人工神經網絡技術可以創建一種中醫辨證模型，能夠作為挖掘名老中醫經驗的方法，值得推廣運用。鈕志恒[29]利用隱結構構建慢性胃病的中醫診斷模型，結果基本符合并體現名老中醫的經驗。李國春[30]等基于周仲瑛教授的病機辨證構建了“機素”“機元”的辨證模型，利用計算機實現了辨證規律的研究。劉智[31]等提出屬性加權樸素貝葉斯的冠心病辨證模型，對冠心病的4種證型進行了分類，取得了良好的分類效果。張鑫[32]等提出基于中醫證型數據庫的中醫辨證模型的研究，該模型可以為計算機輔助辨證提供支持。

辨證算法是名老中醫智能化傳承的關鍵，但從當前的研究分析來看，本部分的研究仍然較少，或存在較大的難度。當前的辨證模型研究主要集中在數據挖掘后形成的辨證規則上，雖然也有部分研究提到從不同角度構建辨證模型，但總體而言，辨證模型、辨證算法的構建仍是制約名老中醫智能化傳承的重要因素。如何建立一套體現中醫整體觀念和辨證論治思維的辨證模型是當前急需要解決的科學問題。

2.4 數據挖掘是智能化傳承的延伸發展

實現名老中醫學術經驗的傳承，是為了更好地挖掘、分析和利用名老中醫的經驗，數據挖掘技術為這一方面的需求提供了重要的技術支撐。

鐘穎[33]利用數據挖掘的方法建立“癥狀”與“辨證”之間的關系，分別運用關聯規則處理癥狀與辨證的關系、辨證與藥材的關系，應用決策樹進行癥狀分類，運用后剪枝算法優化決策樹，最后運用貝葉斯網絡建立癥狀與辨證的網絡拓撲圖，從而建立辨證論治規律，認為可以運用數據挖掘的方法總結辨證規律。吳榮[34]等利用數據挖掘技術，從方劑角度出發對名老中醫診療冠心病開展規律挖掘研究，歸納出證、診斷、治法和組方用藥的規律，將名老中醫的經驗轉化成有價值的知識。眾多學者利用數據挖掘技術進行名老中醫用藥規律的研究，如名老中醫治療膝骨性關節炎用藥規律研究[35]、王暉教授糖尿病治療用藥規律研究[36]、名老中醫治療胃痛的用藥規律研究[37]等。于林童[38]等針對名老中醫用藥規律研究中使用到的數據挖掘方法做了綜述，從頻數分析、聚類分析、關聯分析等不同角度對不同方法做了評價，并提出不同研究方法的適用范圍，認為數據挖掘對隱性知識的發現提供思路。

數據挖掘技術有助于名老中醫學術思想、知識規則發現，特別是隱性知識規則發現。當前數據挖掘技術在名老中醫學術經驗傳承中運用廣泛，尤其在用藥規律的總結方面更為突出，可能與藥物的名稱規范有一定相關性。但隨著名老中醫醫案結構化水平提高、辨證算法的逐步建立，下一階段數據挖掘技術將在名老中醫辨證算法、辨證模型發現和優化、重構方面發揮重要作用。

3 總結與展望

做好名老中醫學術經驗的傳承對中醫藥的傳承創新發展具有重要意義，諸多專家學者做了有益的探索與共享，不論是在名老中醫醫案結構化還是辨證算法模型研究，抑或是名老中醫學術經驗的數據挖掘方面都做了許多貢獻，取得了許多成果，形成了數據先行、數據驅動下的智能化傳承模式，為做好名老中醫學術經驗傳承打下了堅實的基礎。但要想立足于中醫整體思維，結合現代信息技術手段實現名老中醫診療經驗智能化傳承，仍需圍繞以人為主、人機結合的根本路徑、做好醫案數據結構化、構建辨證算法模型、開展數據挖掘等4個基本方面進行。