智能中醫：人工智能在中醫診斷與治療中的應用

【關鍵詞】智能中醫；人工智能；中醫診斷；中醫治療

引言

中醫作為一門古老的醫學體系，擁有數千年的歷史。隨著現代社會的發展，傳統中醫在診斷和治療方法也面臨著新的挑戰和機遇。人工智能（AI）的興起為中醫的現代化提供了新的發展空間，特別是在處理大量醫療數據和提高診療效率方面。目前，人工智能在中醫領域的應用正處于起步階段，但已顯示出巨大的潛力[1]。例如，AI技術已被用于面部診斷、舌診等輔助中醫診斷以及中藥配方、治療方案優化，有效提高了診斷的準確性，為患者提供更加個性化的治療方案。本文將分析傳統中醫診斷與治療的局限性，探討如何有效地將AI技術融入中醫診療過程，以提升中醫服務的質量及可達性。

一、傳統中醫診斷與治療的局限性

中醫診斷與治療的傳統方法，如望聞問切、辨證施治，雖然蘊含深厚文化底蘊及豐富的臨床經驗，但在科學性、準確性和效率方面與現代醫學相比仍有一定差距。

首先，診斷方法的局限性。傳統中醫診斷主要依賴于醫生的經驗，望、聞、問、切等四診方法雖然經過長期實踐驗證，但仍存在一定的主觀性。不同醫生可能對同一患者的脈象有不同的解讀，可能導致診斷結果差異，而且傳統診斷方法難以量化，診斷結果難以標準化[2]。

其次，治療方法的局限性。中醫治療依賴于個體化的方劑、治療方法，如針灸、拔罐、按摩等。這些方法在個別病例中效果顯著，但由于缺乏大規模臨床試驗驗證，其效果的普遍性、可靠性仍有待進一步研究。中藥的復方特性導致有效成分、作用機制難以精確界定，導致治療方法的普及難以實現。

最后，現代醫學與中醫的融合問題。雖然中醫在治療某些慢性病、功能性疾病方面具有獨特優勢，但在急重癥管理方面，現代醫學治療手段更為有效。如何將中醫的治療優勢與現代醫學的技術手段相結合，是當前中醫發展面臨的重要課題。

隨著人工智能技術的發展，其在醫療領域的應用為中醫診斷與治療的現代化提供了新的思路。AI可以通過數據挖掘和模式識別來輔助中醫診斷，提高診斷的準確性、效率。在治療方面，AI技術可以幫助分析優化中藥配方，為患者提供更加精準的治療方案。

二、人工智能在輔助中醫診斷與治療中的應用

（一）人工智能輔助中醫診斷

1.輔助舌診系統

傳統中醫實踐中，舌診是一種重要的診斷方法，醫生通過觀察患者舌頭的顏色、形狀、舌苔等特征來判斷其健康狀況。然而該方法往往受限于醫生的個人經驗，容易導致診斷結果的不一致。為克服這些局限，研究人員開發了基于AI的舌診系統（圖1），利用先進的圖像識別技術詳細分析舌頭圖像，識別出舌色、舌形、舌苔質地等多種特征。通過學習大量舌頭圖像數據，AI模型能夠識別出健康、疾病不同狀態下舌頭的微小差異，為醫生提供更加客觀和精確的診斷依據。

具體來說，AI舌診系統的工作流程如下：

（1）圖像采集：使用高清相機或專用掃描設備捕捉患者舌頭的圖像。

（2）圖像預處理：對采集到的圖像進行去噪、對比度調整等處理，以提高圖像質量。

（3）特征提取：利用深度學習算法從處理后的圖像中提取舌頭的顏色、形狀、舌苔等特征[3]。

（4）模型訓練：將提取的特征與已知的健康狀況標簽相結合，訓練AI模型進行模式識別。

（5）診斷支持：AI模型分析新的舌象圖像，給出可能的健康狀況判斷，輔助醫生進行診斷。

例如，醫護人員可以利用AI舌診系統輔助診斷糖尿病，利用系統分析患者舌頭的圖像，識別出糖尿病患者舌象的特定模式。此外，AI舌診系統還可以與其他AI輔助診斷工具結合使用，如脈診、面診等，形成綜合性中醫診斷平臺，有效提高單一診斷方法的準確性，為醫生提供更全面的健康評估數據。

2.AI脈診系統

AI驅動的脈診系統是中醫診斷中的一項創新應用，結合了傳統的脈診方法與現代人工智能技術。傳統中醫中的脈診依靠醫生手感脈搏的波動來判斷患者的健康狀況，受限于醫生的經驗水平，存在一定的主觀性。AI脈診裝置通過傳感器技術客觀收集脈搏數據，利用機器學習算法對數據進行分析從而提供更加精確的診斷信息[4]。

（1）收集傳感器數據。AI脈診系統配備高靈敏度的傳感器，能夠準確捕捉脈搏的每一次跳動。患者只需將手指放在裝置上，傳感器就能夠記錄脈搏的深淺、速度、力度等多維度數據。

（2）數據預處理。預處理收集到的脈搏數據會通過一些步驟，去除噪聲和不相關的信號，確保后續分析的準確性。

（3）特征提取與分析。利用機器學習算法，AI脈診裝置從預處理后的數據中提取關鍵特征，如脈搏波形的周期性、不規則性等。

（4）模型訓練與診斷。通過大量的臨床脈搏數據訓練AI模型，使其能夠識別不同的健康狀況和病理變化。當新的脈搏數據輸入時，AI模型可以快速給出診斷建議。

（5）醫生決策支持。AI脈診裝置提供的分析結果可以幫助醫生更好地理解患者的體質和病情，作為醫生診斷和治療決策的參考。

3.基于AI的中醫問診助手

基于AI的中醫問診助手通過自然語言處理（NLP）技術，有效收集分析患者的病史信息、癥狀描述，可以提高中醫問診的效率、準確性，為醫生提供更為精確的診斷支持。基于AI的中醫問診助手的主要功能如下：

（1）智能問診界面：開發用戶友好的智能問診界面，患者可以通過語音或文字輸入自己的癥狀、病史。AI問診助手能夠理解自然語言，進一步提出問題以收集更詳細的信息。

（2）信息提取與分析：AI問診助手使用NLP技術從患者的描述中提取關鍵信息，如癥狀的性質、持續時間、伴隨癥狀等，將這些信息與醫療知識庫中的數據進行比對。

（3）診斷建議生成：結合醫療知識庫和機器學習算法，AI問診助手能夠分析患者的信息，提供一系列可能的診斷建議，且可以根據患者信息的匹配度進行排序，以輔助醫生做出最終的診斷決定。

（4）持續學習與優化：AI問診助手能夠從每次問診中學習，通過不斷收集數據及反饋，優化其問診流程和診斷算法，以提高未來的診斷準確性。

（二）人工智能輔助中醫治療

人工智能（AI）在中醫治療中的應用，正逐步改變傳統中醫的治療模式，使其更加精準、高效。

1.數據挖掘處方用藥規律

結合AI進行中醫藥物相互作用分析可有效解決中藥配方復雜性帶來的挑戰。中藥由多種草藥組成，每種草藥可能包含數十到數百種化合物，這些化合物之間的相互作用可能影響藥效，甚至產生不良反應。傳統上，醫生依靠經驗、文獻記錄來預測藥物間的相互作用，既費時又不夠精確。AI技術的引入，特別是機器學習、數據挖掘技術為這一問題提供了新的解決方案。

首先，可以收集大量的中醫藥處方數據，包括藥物組成、劑量、治療效果和患者反饋。這些數據需要經過清洗和標準化處理，以便于AI系統的分析。

其次，建立藥物成分數據庫，包含各種中藥成分及其已知相互作用的數據庫，可以從現有的科學文獻、藥典和藥物數據庫中提取信息[5]。

再次，AI模型的訓練與驗證：使用機器學習算法，如隨機森林、支持向量機或深度學習網絡，對歷史數據進行分析，訓練AI模型識別藥物相互作用的模式。模型的有效性需要通過獨立的測試集進行驗證。當醫生輸入一個新的藥方時，AI系統可以快速分析預測其中藥物成分的相互作用，提供安全性評估。

最后，基于AI的分析結果，系統可以為醫生提供更安全的藥物組合建議，避免潛在的不良相互作用。

例如，醫生可以利用AI技術分析數百個治療風濕病的處方，識別某些藥物組合可能導致肝臟負擔增加的模式，為醫生提供改進的藥物組合建議。

AI在中醫藥物相互作用分析中的應用，可以提高中藥安全性評估的效率、準確性，為醫生提供強大的決策支持工具。

這種技術的應用不僅能夠促進中醫藥的現代化發展，還能夠為患者提供更加科學的個性化治療方案。

2.中醫智能處方推薦系統

中醫智能處方推薦系統結合了人工智能和中醫知識的先進技術，旨在為患者提供更加精確和個性化的治療方案。通過自然語言處理技術，系統能夠理解患者的癥狀描述，并結合醫療知識庫中的信息，通過算法模型定制治療方案，從而提高治療的精確度并減少試錯成本。其主要功能包括：

（1）患者信息收集：系統首先通過智能問答界面收集患者的基本信息，包括年齡、性別、癥狀描述、既往病史等。

（2）癥狀分析：利用自然語言處理技術，系統分析患者的癥狀描述，提取關鍵信息如癥狀的性質、持續時間、伴隨癥狀等。

（3）醫療知識庫匹配：系統將提取的信息與醫療知識庫中的數據進行匹配，識別出與患者癥狀相符的中醫病理模式。

（4）個性化處方生成：基于匹配結果，系統通過算法模型推薦個性化的中藥配方。例如，對于患有慢性胃炎的患者，系統可能推薦含有和中、黃連等藥材的處方。

（5）處方調整與優化：系統還能根據患者的反饋和治療效果，對推薦的處方進行調整和優化，確保治療方案的最佳效果。

通過這種智能處方推薦系統，中醫治療可以更加精確地滿足患者的個性化需求，提高治療效果，同時減少不必要的醫療資源浪費。

3.中醫藥AI輔助設備

中醫藥AI輔助設備的發展，特別是智能針灸機器人和中藥煎藥機代表了中醫治療自動化、精準化的發展趨勢。中醫藥AI輔助設備集成了先進的傳感器、圖像識別技術，能夠實現對治療過程的精細控制，從而提高治療效果及患者體驗。

智能針灸機器人通過高精度的傳感器和圖像識別系統，能夠精確地定位人體穴位。對于治療肩周炎的患者，機器人可以根據患者的身體構造和穴位位置，自動調整針灸針的插入深度和力度，確保針灸效果最佳。AI輔助的中藥煎藥機能夠根據中醫處方自動調節煎藥的時間和溫度。例如，對于需要煎煮時間較長的藥材，機器會自動設置較長的煎煮時間，而對于易揮發的藥材，則會在適宜的時間加入，以保證藥效。醫生可以通過遠程控制系統監控和調整AI輔助設備的操作。例如，如果患者在針灸過程中感到不適，醫生可以遠程調整針灸機器人的操作，以減輕患者的不適感。

4.中醫遠程AI診療平臺

中醫遠程診療平臺借助AI技術的強大分析能力為患者提供便捷、高效的醫療服務渠道。通過視頻、語音和文本交流，患者無需離家，就能接受專業的中醫咨詢和治療指導，對于那些居住在偏遠地區或有行動障礙的患者來說尤其有益。患者可以通過平臺預約中醫專家進行遠程咨詢。咨詢過程中醫生可以通過視頻通話觀察患者的舌象，或指導患者自行測量脈搏。AI系統可以分析患者上傳的健康數據，如舌頭的照片、脈搏的記錄等。系統會利用圖像識別和數據分析技術，為醫生提供關于患者健康狀況的詳細報告。根據AI分析的結果，醫生可以提供個性化的治療建議，包括藥物處方、飲食調整、生活方式改變等。

平臺還提供后續跟蹤服務，患者可以定期向醫生報告治療效果，醫生可以根據反饋調整治療方案。

結語

綜上所述， 信息化快速發展的時代，人工智能技術在中醫領域的應用展現出了巨大的潛力。從智能診斷到個性化治療，AI的集成可以提高中醫服務的準確性和效率，為傳統醫學的現代化和國際化提供新的發展空間。無論是通過數據挖掘揭示用藥規律，還是利用遠程診療平臺突破地域限制，AI技術都在推動中醫朝著更加科學、系統的方向發展。隨著技術的不斷進步，AI在中醫領域的應用將更加廣泛，為人類健康和醫學發展貢獻更大力量。

參考文獻：

[1] 張世祺， 孫宇衡， 咸楠星， 等. 中醫四診客觀化與智能化研究進展[J]. 中醫藥導報，2023，29（6）：170-174.

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[3] 趙國楨， 郭詩琪， 龐華鑫， 等. 人工智能技術在輔助中醫診療及診療標準化中的應用[J]. 中醫雜志，2022，63（24）：2306-2310.

[4] 郭儀， 許斌， 石巖， 等. 人工智能在輔助中醫藥診治新冠肺炎中的應用及啟示[J]. 中華中醫藥學刊，2021，39（5）：236-238.

[5] 李靜， 夏新斌， 鄧文祥， 等. 人工智能技術中醫領域應用評述[J]. 中醫學報，2020，35（11）：2362-2365.

基金項目：2024 年-2026 年江西省衛生健康委科技計劃“基于電子病歷（EMR）老年醫院數據中心診療過程優化決策分析系統的研究與實踐”（項目編號：202410087）。