基于大數據的智慧中醫診療模式應用研究

謝彬

綿陽市中醫醫院，四川綿陽，621000

0 引言

伴隨著科技和現代人工智能的快速發展，醫療界也開始慢慢邁向信息化和智能化管理，“智能醫療”的理念是順應時代的發展而產生的，現階段，業內對智能醫療的基本概念還處在研究環節。有關學者認為，智慧醫療，就是利用物聯網完成患者與醫護人員、醫療、醫療機器設備中間的互動交流，推動醫療信息化管理方式的自主創新，最后完成即時、智能化、自動化技術互聯互通的動態性服務。同時，智能醫療也是指根據醫療互聯網技術、醫療云、移動互聯、數據預處理、大數據挖掘和智能穿戴設備，將醫療設備與公用設施結合在一起，并據此為治療診斷作出合理判斷。它超越了目前醫療系統軟件的空間受限和技術限制，利用最現代化的物聯網，完成患者與醫護人員、醫療、醫療機器設備中間的互動交流，逐漸實現信息化管理[1]。總的來說，智能醫療就是指利用互聯網技術、云計算技術、大數據挖掘技術等，將患者與醫護人員、醫療機器設備、醫療密切聯系在一起，推動醫療的整體信息化管理和服務項目的高效率。它以患者為主導，真真正正地實現了醫療管理體系的服務項目質量的提升。

1 智慧中醫研究的目的與意義

1.1 研究目的

將互聯網大數據、人力智能、物聯網與傳統的中醫診療方式緊密結合，完成中醫診療各個階段、控制模塊的有機結合與協作，是拓展中醫四診范圍、完善中醫診療管理體系、傳承中醫經典的核心和必然趨勢。創建智能中醫診療管理體系，關鍵是以中醫辨證理論為關鍵，采用當代中醫診斷技術，將中醫診療決策內容信息化、智能化[2]。綜合中西醫二者的數據信息，最大限度地發揮人機交互的優點，為中醫臨床診療提供決策上的依據，進而探索和創新中醫診療模式。與此同時，本研究將進一步推動中醫診療規律的匯總，加速中醫診療技術的飛躍發展。毋庸置疑，智能中醫診療模式的應用研究，為中醫診療高效率、醫療安全、新技術應用結合提供了方向，為中醫傳承自主創新找尋新思維。

1.2 研究意義

借助云計算技術，對傳統中醫診療經驗、重要用法和學術觀點等進行梳理、歸納、發掘、剖析，對中醫的進一步發展具備關鍵的實際意義和實踐價值，也是中醫自主創新和發展的原動力。傳統式的中醫健康服務，往往沒有嚴謹的過程控制，因而在質量控制過程中無法充分達到相應的標準。互聯網大數據、物聯網技術、信息技術前沿科技的引進，可以從源頭上避免這類情況的產生。利用數字化方式，可以根據具體中醫服務項目的過程控制，重新科學地組合以往的中藥治療過程，并重新組合目前的醫療資源，通過電子計算機精準控制全過程，降低人為因素干涉，完成質量全過程跟蹤，在很大程度上，保證了中醫的診治水平。合理的資源利用在提高效率的同時，還能夠確保患者利益，保證診治過程的安全和藥品安全。根據中醫藥學服務規范的規范化標準來進行管理，醫生可以根據診療工作經驗，來達到患者多方位的要求，開拓創新，進一步推動中醫藥學行業的發展。

2 智慧中醫的應用

智慧中醫依據中醫本身的發展規律，靈活運用互聯網大數據、物聯網技術、人力智能、云計算技術，建立起以數據信息為支撐點的個性化智能管理體系，規范中醫診療步驟，優化中醫服務方式，使中醫的發展潛力獲得充分發揮。中醫在“健康中國”戰略中起到主要功能的工藝管理體系和工程項目，其中包含智能中醫和智能中藥、中醫智能確診醫治系統，可遠程線下精確搜集患者確診信息內容等。智慧中醫系統將以上內容列入數據庫后，和相關參考文獻一起，將起到輔助醫療決策、搜尋電子病歷、智能追蹤患者病情、輔助醫生提升診療水平的作用[3]。

智慧中醫的第一步，是建立中醫的功效標準，創新中醫四診搜集技術管理體系和相關機器設備，迅速精確地搜集病患的身體狀況信息內容。與此同時，建立名中醫個性化辨證論標準和輔助醫療診斷決策方式。除此之外，還要建立標準中醫中藥材供貨系統，管理中藥材品質和制作水準，實現針對患者個性化需求的藥物配送。

智慧中醫的第二步，是營銷推廣出色中藥，在診療中充分發揮中醫未病治療的優點，根據人民的群眾吃穿住行特點、相關的信息收集和構建的實體模型，能夠實現預測分析、防止未病，并可將中醫養生與科學飲食和運動健身結合在一起，保障人民群眾的身體健康。

3 大數據技術在智能中醫中的應用

3.1 大數據技術在面診過程中的應用

面診是中醫學癥狀確診的關鍵內容。根據面診軟件系統提供的數據分析可以充分發揮健康服務的優點，達到“中醫養生”的要求，推動中醫診斷基礎理論的運用和發展，合理利用比較有限的資源，最大限度地提升身心健康改進實際效果，從而做到防止病癥產生、提升生活品質、降低經濟負擔的目的。

在人臉圖像信息數據庫查詢基本建設中，利用電子計算機鑒別技術，將人臉照片的每部分開展切分，對人臉圖像進行校準，獲取典型人臉的顏色信息特征，自動檢索和剖析人臉信息特征。

圖1 智慧中醫根據電子病歷系統的診斷流程

使用目標檢測方法對面部進行定位：首先，利用樣本的Harr特征進行分類器訓練，得到一個級聯的分類器。完成分類器訓練后，將之應用于對輸入圖像中的感興趣區域的檢測，檢測到目標區域分類器輸出為1，否則輸出為0。為了檢測整幅圖像，在圖像中移動搜索窗口，檢測每一個位置來確定可能的目標。在得到的面部位置上利用面部主要部分之間的相對距離的統計值得到人面部主要部分的大概位置，然后使用Snake方法對他們進行分割。

針對面診客觀化的科學研究，最先搜集規模性面診數據，創建面診數據庫。隨后預備處理數據并實行因素獲取。最終，開展實體模型練習，完成面診信息的鑒別和確診。具體做法如下。

（1）根據層次聚類和神經元網絡的圖像顏色檢測規模性樣版，獲取樣版的清晰顏色值，利用層級聚類算法分析顏色值，得到色調特點。利用神經元網絡模型的色彩特點，得到顏色檢測實體模型，完成對鍵入表面的顏色檢測。

（2）根據卷積神經網絡的臉部特點鑒別。致力于規模性收集臉部照片，利用卷積網絡正對面小像的不一樣臉部svm算法特點，用互聯網權重值儲存在神經元網絡的一個神經細胞中，下一次相近圖像作為鍵入輸入鍵入到互聯網里時，該互聯網中的相對應神經細胞將被激活，輸出對應的臉部信息，與數據庫文件的相對應照片相符合，并輸出相似的臉部分辨結果。

（3）大數據技術性設計方案為：系統軟件應用個別差異作為關鍵自變量，各自對應每一個個人模型。可以在好多個月、兩年乃至更長的時間內不斷檢測人的面診健康指數，根據持續數據的變化規律性剖析，減輕點射數據的準確性不夠問題。長期性不斷搜集患者的面診身心健康數據并累積，標明本人長期性臉部特點的數據趨勢分析，區別本人的常規情況和病癥征兆色彩的色調。創建具備中醫特點的本人健康管理系統實體模型，根據有周期性的分辨發覺將來身心健康轉變的風險，根據判定和定量分析的融合分辨患者的身體狀況，向患者提供醫治提議、慢性病醫治等。

根據該服務平臺，在面診的基本上創建規范化的數據庫、初期臨床診斷和風險性預測分析系統軟件、精確的診療數據分析系統軟件。應用大數據剖析和數據發掘技術，創建了符合中醫學特點的健康管理系統實體模型，建立了中醫學面診大數據庫房。大數據信息搜集與數據分析系統將根據數據發掘優化算法建立的智能化分級診療系統軟件，完成智能化分級診療，使其最合乎近期的診療診治，將患者的單位數據上傳入大數據搜集服務平臺，為診治科學研究主題活動提供關鍵參照。智能化分級診療系統軟件和效能型大數據專家組，以患者的角度設計方案架構，集中化診療協同醫院門診的資金和人力物力，協助診療協同醫院門診創建優良的分工合作體制，幫助患者進行分級診療。

3.2 建立智能化中醫技術管理體系

在結合病癥開展精確診療分析的基礎上，開發設計體現中醫基礎理論和專業知識特點的數據發掘方式和臨床管理決策適用技術，建立具備中醫“癥-證-治-效”專業知識具體指導的大數據發掘技術網站和具備診療輔助工作能力的臨床信息處理系統。融合中醫精確疾病分類、臨床合理藥品搜索、診療管理決策支撐等自主創新運用問題，開發設計高效的典型性統計分析方法和技術，形成示范性臨床應用成果，進而構建根據大數據剖析和知識圖譜邏輯推理的中醫藥學人工智能技術程序流程，推動中醫藥學行業數據利用工作能力及醫生診療水準[4]。

（1）中醫知識圖譜的制作。利用中醫參考文獻、醫論、臨床大數據，科學研究了“病-癥-療”有關命名的實體抽取、關系抽取和概念同義分析的方法研究，利用臨床表型體以及適度的專業知識表述和規范的實際意義表述，搭建中醫藥學臨床專業知識具體指導資源庫。以搭建完善的中醫知識圖譜為總體目標，以中醫的臨床實驗數據的為重要立足點，通過預測、統計、關聯性分析等的優化方法，形成多層面的知識圖譜庫。

（2）專業知識邏輯推理與統計學習相結合的臨床決策支持。研究中醫基礎理論的診斷方法與智能看診系統診斷方式之間的相互關系，并融合中西醫結合知識圖譜資源，開展中醫診療的類比推理方式科學研究，形成根據類比推理的臨床管理決策適用方法；利用臨床實例數據，應用特點學習和歸類學習的方法，科學研究臨床實例的深層特點表述，設計根據實例邏輯推理的臨床管理決策適用方法。將這兩種技術結合在一起，制訂出實例邏輯推理和類比推理緊密結合的臨床管理決策適用方式，以適用于中醫診療信息處理系統的開發設計和運用。利用類比推理與統計學習緊密結合的管理決策適用新技術應用，在數據庫房和大數據發掘剖析的基礎上，開發中醫臨床診療信息處理系統，以適用全自動診療和藥方推薦。開發設計適用常見疾病診療管理決策的CDS程序模塊，并將該功能模塊置入臨床信息管理系統，執行診療臨床營銷推廣和示范性運用，開展即時診療輔助和智能推薦。

（3）智能化隨診和臨床路徑提升。建立不同類型疾病的中醫臨床功效評估規范，在臨床診療中融合智能化隨診，追蹤對患者的診治和用藥治療實際效果，定編完善的中醫電子病歷數據。根據功效剖析，可以分析出確診和服藥工作的經驗和失誤，同時提升醫生的臨床經驗、診療實際效果。從低年資醫生逐漸成長為經驗豐富的醫生，通過積累實驗數據，搭建成醫生個人的知識圖譜，不斷幫助醫生提升自己水平，縮短優秀醫生的培養時間，同時提高醫生臨床診療水平。

3.3 智能化中藥配送系統的建立及病患服藥助手

中醫精準醫療醫治講究“每人一方”，將輔助診療決策支持系統與智能化中藥制取和派送聯系起來，在確定藥方后，系統自動將藥方傳達給藥品制取和派送部門，隨后進行藥品制取和為患者的派送，使患者服藥的方式變得越來越方便和快捷。

（1）建立智能化中藥的生產和商品流通系統。在國內挑選各省市具有資質的藥材供應商，同時建立中藥制取和派送智能化中心，產生智能化中藥服務體系。各醫院根據智能化中醫輔助診療系統進行病情診斷，再由各省市中藥制取和派送智能中心，開展藥物的配制和派送，實現中醫智能化的最終目的。

（2）建立中藥制劑和商品流通規范化服務規范。建立中藥制劑和派送規范化服務規范，形成國家標準。主要內容包含：藥材來源、質量管理、審理、調劑、制劑、包裝、派送等。

（3）構建服藥提醒系統，完成藥品咨詢和服藥提示及功效意見反饋。構建服藥提醒系統，完成對病患健康和病癥情況的用藥咨詢。系統依照醫生的提示開展用藥提醒和常見問題的答疑解惑，并協助追蹤患者的病情發展情況。

4 結語

充分利用人工智能技術、自然語言理解和研究技術，“智慧中醫”利用從各種各樣的渠道搜集的信息和數據信息，迅速提供確診提醒和醫治建議。借鑒IBM的認知能力醫藥學實踐經驗和互聯網技術，借鑒智能化的電子計算機智能技術，以及借鑒AI人工智能、大數據、云計算等新興技術，推動互聯網中醫藥診療基本建設，創建可獨立調節的中醫藥智能化系統診療系統軟件，創建高效率、精確、性價比高、覆蓋廣泛性的智慧中醫健康服務系統，完成互動式人性化診療、線上健康保健服務項目、藥品自主創新、人才的培養等，完成中醫藥傳承和實現中醫藥國家戰略，為人類健康服務。