常用中醫診斷裝備檢測原理與多源信息融合方法

王俊文

中國中醫科學院中醫基礎理論研究所 智慧中醫藥研究中心，北京 100700

引言

傳統中醫講究“四診合參”，望、聞、問、切都是中醫診病以及傳承的重要內容。古代中醫沒有現代檢測技術，醫生根據經驗進行望、聞、問、切四診合參來診斷和判斷療效。隨著現代科學技術的發展，研究者希望通過儀器裝備來幫助中醫診病，并客觀地記錄下過程中的信息。2019年10月，國務院《中共中央國務院關于促進中醫藥傳承創新發展的意見》提到相關內容，調研中醫診斷裝備的檢測原理，選擇和提出合適的策略，促進現有裝備的臨床應用和新裝備的研發，是國家中醫藥發展的重要需求。

中醫診斷裝備是指在中醫理論指導下使用的儀器、裝備、器具、材料及其他物品（包括所需軟件），是應用現代科學技術和方法研發的醫療裝備[1]。20世紀70年代起，國內就開始了中醫脈診、舌診等診法客觀化、儀器化的研究，為中醫裝備輔助診斷奠定了重要基礎[2]。目前我國生產中醫診斷裝備的企業一共14家，已拿到批件的上市產品包括舌面儀、脈象儀、紅外儀、經絡檢測儀等。由于中醫講究整體觀念，需要綜合和集成各種診法研究的新成果，將多源信息融合到一起，建立“更符合傳統中醫理論的模型”[3]。這是中醫與信息技術等現代科技交叉融合，以及發展人工智能輔助診斷的基礎。

1 常用中醫診斷裝備的檢測原理

1.1 望診儀

望而知之謂之神，與中醫望診對應的儀器裝備包括舌面儀、目診儀、步態分析儀等，舌診、面診、目診等儀器檢測原理多基于中醫全息分區診斷理論，通過識別特定全息分區下的疾病特征來為疾病診斷提供參考。舌診和目診的診斷原理及全息分區如圖1～2（示意圖為為中醫常識，圖片來源于網絡）所示。

圖1 舌診分區診斷原理示意圖

圖2 目診分區診斷原理示意圖

其中，舌象分析由于特征較為直觀且共識度較高，受益于圖像分割算法的快速發展，目前已經能自動提取齒痕、裂紋等多個特征。據內部數據，在正確拍攝、圖片清晰的情況下，識別準確率能達到85%。舌象檢測長期作為中醫辨證客觀依據，具有臨床療效評價價值[4-5]。

1.2 脈象檢測

“脈象是手指切脈感知的脈搏形象”，費兆馥[6]根據臨床和教學的經驗，將脈診的指感因素分解為以下檢測要素，包括：脈位、脈寬、脈力、脈率、流利度、緊張度、均勻度、長度等。與舌象儀相比，脈象儀在原理等各方面差異較大，分別基于壓力壓強檢測，以及光電、超聲等不同的原理，采用不同種類的傳感器來檢測和展示脈象。

市面上已出現了各種各樣的脈診儀器，如BYS-14型四導脈象儀，YGJ醫管家多功能辨證儀等，主要是采用的傳感器不同。鄭行一[7]研制的多維脈象檢測儀通過在寸、關、尺的不同位點記錄脈象信號來對脈象進行分析。Luo等[8]利用PVDF脈搏傳感器開發了自動加壓的三部脈象儀。Xue等[9]建立了五維非接觸式光學計量脈搏信號獲取系統，實現了實時10 fps震動模式觀測。

1.3 紅外儀

紅外儀在中醫領域應用發展較快，其檢測原理是溫度成像，根據中醫全息理論對體表劃分五臟六腑、十二條經絡區域，然后對溫度分布進行分析。研究發現，紅外成像在疼痛及炎性疾病中應用較多[10-12]，尤其是對于膝關節骨性關節炎（Knee Osteoarthritis，KOA），紅外檢測具有一定的診斷價值[13]，這可能與中醫辨證分型相關[14]，可作為療效評價的有力工具[15-16]。

紅外成像可能與經絡相關[17]，且KOA屬于中醫痹癥范疇，其診斷和治療常用到經絡原理，因此研究者可選擇經絡儀與紅外儀配合進行局部檢測，并與舌象和紅外面部檢測后的全身辨證一起組合使用，以提升整體診斷效能及多源信息合參辨證的效率。

1.4 經絡儀

經絡儀實現了對十二正經原穴及人體臟腑器官之“全息裸點”（如腳背內外側敏感點等）等48個全息點的電阻值、電壓值、電容值、溫度值的變化進行采集。經絡儀曾被用于鼻咽癌和鼻咽炎的鑒別診斷[18]。與經絡儀檢測原理相似的電阻抗成像技術在西醫界也運用較多。

1.5 四診儀

目前國內市場上除了單獨的舌診儀或者脈診儀外，上海道生、天中依脈、蕪湖圣美孚、通化海恩達等公司均推出了四診儀，在形式上將望診、脈診和問診的儀器集成到一起，并致力于將中醫四診數字化、客觀化和智能化。但真正將舌診圖片、脈診特征、以及問診的文本等多源四診信息融合處理，進行中醫四診合參并輔助智能診斷或決策，尚需要學術界在基礎研究方面的突破。

2 多源信息融合智能算法研究現狀及問題

中醫四診客觀化信息采集技術以及相應的智能裝備研究已經取得了比較大的進步，與人工智能技術結合是發展的必然趨勢，尚有很多問題需要解決：多數算法立足于單一來源的信息，比如面診、舌診或者脈診做出分析判斷；大量的優秀前沿的深度學習方法由于客觀化采集數據的缺乏而應用困難。這可能是由于智能裝備的研發者主觀上對于中醫理論的整體觀理解不夠，也可能是因為缺乏標準、高質量、有標簽的多源信息中醫數據，導致對多源信息的綜合處理[19]準確率不高。中醫診斷學習樣本的采集需要尋找合適的自動化方法，比如使用便攜式裝備等，以方便采集大數據訓練樣本，并促進中醫四診信息的客觀化采集以及模擬傳統中醫四診合參的思維模式。

多源信息融合本質上是一種數據分析或數據挖掘的技術，它將綜合利用到多個模態之間的信息，挖掘其潛在聯系[20]。該技術在中醫領域的應用場景之一是四診合參。牛欣及王憶勤團隊[3,21-22]長期對數字化的四診信息進行融合處理，研發和使用四診合參輔助診療儀開展臨床研究。溫川飆團隊[23]使用視音頻通用裝備實時采集中醫臨床四診數據，同時利用大數據流式計算等完成動態數據處理功能，旨在開發新的中醫辨證論治四診輔助系統。

多源信息融合智能化算法也適用于健康管理，如健康管理大數據采集[24]及治未病研究[25]；尤其是有裝備參與的健康狀態辨識和對健康狀態變化的監測，如李燦東團隊開發了集成多種裝備的中醫太空養生艙用于中醫健康狀態辨識[26]。本團隊之前也致力于將各種中醫診斷及便攜式裝備鏈接到健康管理云平臺，建立多源信息融合的智能健康檢測系統，開發面向個體的小程序。

總體來說，中醫診斷信息智能融合算法研究尚處于起步階段，CNKI文獻不足10篇[27]。要能真正實現中醫的四診合參，需建立海量四診信息數據庫，探討適合中醫辨證思維的四診信息融合方法[3]。

3 解決策略：適合中醫辨證思維的信息融合方法

目前，中醫領域已有一定數量的中醫診斷裝備，從現有裝備入手，將客觀檢測信息與原來由醫生主觀觀察并文本化記錄的四診信息對比和融合分析，一方面為中醫診斷、辨證和療效評價增加客觀化的檢測指標，另一方面也為中醫裝備研究建立起適合醫工交叉融合的工程學接口，見圖3。

圖3 中醫多源信息融合方法

首先，中醫工程領域本體的構建有助于信息融合。領域本體是對某一領域知識進行總結和推理的有效工具，它對特定領域信息整理出共同理解[28]，對交叉領域的信息融合有重要作用[29-30]。中醫領域本體構建可以在辨證信息間形成結構化的連接[31]，多源信息融合框架基礎上基于本體的元素相似度算法及融合規則研究[32]可為中醫工程領域本體的建立和多源信息融合提供參考。

其次，在建立中醫工程領域本體的基礎上，基于人工智能技術，建立多模態信息自動標注平臺，把來自裝備的客觀信息做符合中醫理論的解讀和標注；并通過以中醫工程領域本體為核心的多源信息融合算法，綜合利用主觀四診信息和多種裝備信息，建立可以實現主客觀信息高效合參的中醫裝備輔助診斷模型。可以健康人群或者特定疾病為例，以多種中醫診斷裝備為數據采集手段，對本構想所提出的多源信息融合模型進行驗證。

4 總結

總之，現代中醫裝備能檢測出越來越多的信息，四診儀、紅外儀、經絡儀等裝備的研發和應用，為中醫診斷信息的客觀化采集提供了基本的工具。本文建議從整體觀念等符合中醫特點的臨床實際使用需求出發，讓這些工具發揮其應有的作用。將主客觀多源信息融合到一起，對采集的信號進行符合中醫思維方式的解讀，建立信息合參輔助診斷模型，更符合傳統中醫的整體觀念；有望促進中醫裝備真正為中醫醫生診斷疾病、辨證分型或者療效評價增加客觀化的檢測指標；同時，也便于中醫積累客觀化數據，為中醫藥療效證據的研究提供客觀工具，更有利于處理和分析未來不斷增加的新裝備不斷產生的“大數據”。

未來，我們需要從中醫理論體系的梳理和重構、信息采集、整合、分析模型的構建等多個維度開展基礎性研究，從而促進中醫診療裝備的臨床應用，為進一步的裝備研發和改進奠定理論基礎。