李本岳，李偉榮，潘華峰，王 宏，王 奇＊＊

（1. 廣州中醫(yī)藥大學(xué)科學(xué)創(chuàng)新中心 廣州 510405； 2. 廣州中醫(yī)藥大學(xué)臨床藥理研究所 廣州 510405）

中醫(yī)藥是中華民族在幾千年生產(chǎn)生活實踐與疾病斗爭中形成和豐富的醫(yī)學(xué)科學(xué)。人工智能作為一門計算機科學(xué)，已經(jīng)被運用至中醫(yī)藥現(xiàn)代傳承中。滕文龍等[1]對智能中醫(yī)醫(yī)療診斷系統(tǒng)進行了研究；楊海等[2]將傳統(tǒng)中醫(yī)理論與現(xiàn)代智能決策方法、計算機技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了“中醫(yī)智能診斷支持系統(tǒng)”的理論基礎(chǔ)分析；陳菊等[3]通過對中醫(yī)辨證論治輔助系統(tǒng)軟件的開發(fā)，實現(xiàn)了中醫(yī)辨證論治在臨床電子病歷中理法方藥的一線貫通。研究者都在嘗試采用人工智能技術(shù)解決中醫(yī)臨床診斷問題，但是目前還主要集中在中醫(yī)藥知識檢索和名老中醫(yī)經(jīng)驗的知識推理系統(tǒng)等方向。2019 年世界人工智能大會在上海舉辦，“未來診室”在人們眼前驚艷登場。未來，更加融合人工智能的中醫(yī)診斷即將登場。本研究將通過闡述人工智能技術(shù)如何賦能“望聞問切”中醫(yī)診斷，試圖為中醫(yī)藥智能化提供思路。

1 人工智能助力中醫(yī)診斷

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。AI 研究的領(lǐng)域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等[4]。本研究從“望聞問切”入手，將AI 融入到中醫(yī)中來，搭建一個AI中醫(yī)專家診斷系統(tǒng)。

1.1 大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)為AI中醫(yī)專家系統(tǒng)構(gòu)筑基礎(chǔ)

AI 離不開大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)。供系統(tǒng)學(xué)習(xí)中醫(yī)藥理論體系，需要搭建一個國家級的中醫(yī)藥知識開放共享平臺。未來可以參考美國國家健康數(shù)據(jù)開發(fā)平臺healthdata和英國國民醫(yī)療服務(wù)體系[5]等來構(gòu)建一個互聯(lián)互通的中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)平臺。醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長使常規(guī)儲存手段不能滿足，需要借助大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)使中醫(yī)藥數(shù)據(jù)平臺快速建立。AI 應(yīng)對爆炸式的醫(yī)療大數(shù)據(jù)具有獨到的優(yōu)勢。AI 可以通過模糊的邏輯程序?qū)δ：臄?shù)據(jù)進行有效處理；可以高效、準(zhǔn)確地處理數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)效益；具有強大的識別能力，可以識別和篩選有效的數(shù)據(jù)[6]。

1.2 “AI中醫(yī)專家系統(tǒng)”的搭建

AI 專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。AI 專家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用于許多疾病的診療中。Lawrence C 等[7]構(gòu)建的風(fēng)濕病學(xué)人工智能專家顧問系統(tǒng)AI/RHEUM 與風(fēng)濕病學(xué)家臨床醫(yī)生共識的“金標(biāo)準(zhǔn)”診斷的一致性已經(jīng)超過90%。搭建一個專門模擬中醫(yī)診斷和學(xué)習(xí)中醫(yī)知識的AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)首先要進行系統(tǒng)大腦的搭建。AI 最重要的是算力即數(shù)據(jù)處理能力。因此，要實現(xiàn)AI中醫(yī)專家系統(tǒng)的“望聞問切”功能需使用NPU 作為系統(tǒng)的芯片。系統(tǒng)進行基礎(chǔ)的中醫(yī)藥理論學(xué)習(xí)后，接入到名醫(yī)名家的診斷場景中，讓系統(tǒng)不斷地學(xué)習(xí)名醫(yī)名家的診斷手法，不斷地自我糾偏和深度學(xué)習(xí)（Deep learning）[8]。

1.2.1 搭載圖像識別模塊實現(xiàn)“望診”

圖像識別[9]是對圖像進行處理、分析和理解，通過計算機識別不同模式的目標(biāo)。目前，圖像識別應(yīng)用最廣泛的是人臉識別和圖像識別。中醫(yī)“望診”[10]要求用視覺觀察病人的神、色、形、態(tài)、舌象、排泄物、小兒指紋和五官等異常變化。因此，AI中醫(yī)專家系統(tǒng)對圖像識別的要求更加嚴(yán)苛。圖像識別中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用于AI中醫(yī)專家系統(tǒng)后，系統(tǒng)可對患者的臉部的異常（面象）以及舌象異常作出判斷。當(dāng)然，這一切的實現(xiàn)要求系統(tǒng)對患者多次、長期的人臉特征數(shù)據(jù)采集，以及要求系統(tǒng)學(xué)會區(qū)分正常生理變化和病理變化。舌診是中醫(yī)非常重要的一個診斷方法，而舌象的變化也直接反映了人體臟腑的氣血虛實與正邪消長[11]。教會AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)舌診將是模擬中醫(yī)診斷的關(guān)鍵。大量收集舌象圖片建立舌象數(shù)據(jù)庫，結(jié)合中醫(yī)舌診基礎(chǔ)理論，有助于AI中醫(yī)專家系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)。中醫(yī)望診只是通過觀察患者的外部特征來診斷，內(nèi)部變化則需要借助一系列的醫(yī)學(xué)影像[12]數(shù)據(jù)來診斷。Kermany等[13]以遷移學(xué)習(xí)模型為基礎(chǔ)，運用海量視網(wǎng)膜OCT 圖像訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)可以在30 s內(nèi)正確識別脈絡(luò)膜新生血管、糖尿病黃斑水腫和玻璃膜疣，并且通過遮擋測試得出為臨床醫(yī)生信任的診斷依據(jù)。AI 解讀醫(yī)療影像具有不易受主觀影響、效率高且誤診率低等特點。通過影像識別技術(shù)，AI中醫(yī)專家系統(tǒng)可以讀懂醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，從而做出更準(zhǔn)確的診斷。同時，圖像識別也可以幫助AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)看形態(tài)、看五官等，辨別身體異常狀況。因此，通過圖像識別，AI中醫(yī)專家系統(tǒng)不必“司外揣內(nèi)”了，而是內(nèi)外都能通過望診模塊了解的一清二楚。

1.2.2 搭載語言識別模塊實現(xiàn)“聞診和問診”

語音識別技術(shù)[14]是將人類的語音輸入轉(zhuǎn)換為一種機器可以理解的語言或者轉(zhuǎn)換為自然語言的一種過程。在AI中醫(yī)專家系統(tǒng)診斷時，要實現(xiàn)系統(tǒng)對患者的“聞和問”，要實現(xiàn)交互問診和聽聲辨病就必須使用語音識別技術(shù)，把患者說的話轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識別的語言。語言模型的優(yōu)化[15]將是面臨的一個重大問題，系統(tǒng)不僅要避免噪音環(huán)境的影響，還要與患者實現(xiàn)人機交互，更要對患者的語調(diào)和聲量等判斷病人的情緒以及可能病變的部位，從而系統(tǒng)要對患者進行問診難度就更加大了。系統(tǒng)不僅要與病人對話，還要用中醫(yī)的知識加以判斷后進行更加深入的問診。系統(tǒng)還得避免環(huán)境噪音帶來的影響。為了減少噪音魯棒性，Qian Y 等[16]開發(fā)了非常深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善語音識別效率。AI 聽聲辨病的優(yōu)勢已經(jīng)體現(xiàn)出來。Aydan 等[17]開發(fā)的一款云應(yīng)用程序可以在計算機環(huán)境中提取和利用語音的特征進行聲帶疾病診斷。這種診斷快速、準(zhǔn)確且經(jīng)濟。

1.2.3 搭載自然語言處理模塊實現(xiàn)“問診”

自然語言處理（NLP）對于AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)更是一個關(guān)鍵的技術(shù)。通過NLP 技術(shù)，系統(tǒng)可以對中醫(yī)書籍等文本材料進行學(xué)習(xí)，儲備中醫(yī)知識；可以對不同語言的材料進行翻譯處理，從而獲得更多的資料；最重要的是系統(tǒng)可以通過學(xué)習(xí)，對病人的語義等進行分析后從所構(gòu)建的資料庫中找到最合適的回答方式和內(nèi)容跟病人進行交流，模擬中醫(yī)的“問診”。AI可以根據(jù)患者聲音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化來的機器語言中所包含的主觀句，提取帶有情感色彩的詞語，并對這些詞語進行綜合程度上的衡量和判斷，并予以情感態(tài)度傾向的分析[18]。這種對情感態(tài)度的判斷可以幫助系統(tǒng)更好地與患者問診，獲取到更多有利于辯證論治的參數(shù)。NLP對AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)和更新迭代都起到非常大的作用。

1.2.4 中醫(yī)機器人——“AI中醫(yī)專家系統(tǒng)”的載體

中醫(yī)四診儀代表著中醫(yī)的初步機器化。四診儀能模擬“望聞問切”，采集舌象、面象、脈象，并按照流程向患者問診[19]。但是四診儀的智能化程度還非常低，醫(yī)療數(shù)據(jù)采集手段落后，甚至國內(nèi)外四診儀的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)都沒得到統(tǒng)一。因此，為了順利搭載AI中醫(yī)專家系統(tǒng)，實現(xiàn)“望聞問切”，以及實現(xiàn)智能識別和學(xué)習(xí)等功能，需要一個更加智能的機器人載體。這個機器要具備語言識別、圖像識別和自然語言處理能力。除此之外，感受病人的脈搏以及對某些部位的按壓，對病人實施“切診”以及“聞診”中的“嗅”的操作需要搭載一系列精密的傳感器對病人進行參數(shù)采集。讓AI中醫(yī)專家系統(tǒng)學(xué)會脈診，需要搭載脈象動態(tài)壓力傳感器。國內(nèi)外已經(jīng)有很多對于脈象傳感器的研究，如李淑娟等[20]提出了一種光纖Bragg 光柵（FBG）壓力傳感器和基于相位產(chǎn)生載波（PGC）的干涉式波長解調(diào)相結(jié)合的傳感器系統(tǒng)，實現(xiàn)了脈象波形信息的探測，可以高保真地還原脈象信息。脈象傳感器還可以使脈象信息電子化。電子化的脈象信息有助于中醫(yī)實施遠程切脈，有助于遠程中醫(yī)診療的發(fā)展。熊國虹等[21]以STM32 為控制核心，搭載多種氣體檢測傳感器，通過NRF24L01 無線模塊將氣體信息傳送到電腦并基于仿生行為的視嗅覺融合污染源搜索策略制造的機器人可以在無光以及光線良好情況下均能搜索到室內(nèi)氣體污染源。未來，這種仿生技術(shù)可以使AI 中醫(yī)通過“嗅氣味”來輔助診斷，當(dāng)然還需要在氣體化學(xué)以及電子鼻上面做更多的研究和開發(fā)。

2 物聯(lián)網(wǎng)搭建AI中醫(yī)藥服務(wù)場景

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，LoT）[22]是指用戶和物品之間進行信息交換和通信、通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、傳感器技術(shù)對所需的信息進行采集，對物品實現(xiàn)識別、跟蹤、定位和管理等功能的一個網(wǎng)絡(luò)。LoT 將為AI 中醫(yī)藥服務(wù)場景的搭建提供基礎(chǔ)條件。

2.1 AI中醫(yī)專家系統(tǒng)接入場景

AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)可以通過接入智能家居構(gòu)成的LoT 以及車聯(lián)網(wǎng)等對患者的健康情況進行實時監(jiān)測，采集數(shù)據(jù)回傳數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建患者個人醫(yī)療檔案。收集每個患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)后便可以匯成大數(shù)據(jù)，便可以構(gòu)建地區(qū)的醫(yī)療檔案。通過數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析，可以為流行病學(xué)提供實時的參考以及可以為疫情的控制提供幫助。為了實現(xiàn)診斷的及時性以及連接的高效性和穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)傳輸可以采用新興的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（NB-loT）和5G 技術(shù)。NB-loT 由于采用蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和具有使用消耗帶寬較小的特點已經(jīng)成為萬物互聯(lián)中重要的新興技術(shù)[23]。低功耗對于要長期且持續(xù)采集醫(yī)療數(shù)據(jù)的智能設(shè)備非常適合。而支持多端口輸入與輸出的5G 技術(shù)則使我們可以同時開啟多個醫(yī)療數(shù)據(jù)采集傳感器，而且5G 傳輸還可以使醫(yī)療數(shù)據(jù)受到的干擾減少而且使數(shù)據(jù)安全得到更大的保障。LoT 時刻在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，如果全部數(shù)據(jù)都上傳到集中式云端服務(wù)器進行計算處理便會出現(xiàn)很多問題。數(shù)據(jù)過大，帶寬有限，會造成傳輸速度過慢影響醫(yī)療服務(wù)的及時性。同時，由于LoT會產(chǎn)生大量無效的醫(yī)療數(shù)據(jù)，如果全部傳輸至數(shù)據(jù)中心則會加大中心的處理壓力。因此，可以采用邊緣計算[24]對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行初步的計算和過濾。

2.2 遠程AI中醫(yī)醫(yī)療服務(wù)

AI 中醫(yī)專家系統(tǒng)借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以為患者提供遠程醫(yī)療服務(wù)?；颊咭坏┯X得身體不舒服或者所佩戴的傳感器發(fā)現(xiàn)身體出了狀況，系統(tǒng)便會主動聯(lián)系患者進行問詢。系統(tǒng)可以隨時對患者異常健康數(shù)據(jù)進行預(yù)警，真正做到“治未病”。為了更好實現(xiàn)醫(yī)患交流或者人機交互，可以在客戶端裝備立體全息投影智能設(shè)備。3D 全息投影[25]是一種利用干涉和衍射原理記錄并在線真實的三維圖像，是一種無需佩戴眼鏡便可以看到立體的虛擬人物的3D 技術(shù)。憑借這個技術(shù)以及傳感器回傳的一系列參數(shù)，AI中醫(yī)專家系統(tǒng)可以遠程對患者進行“望聞問切”，對病情做出初步的判斷后在線聯(lián)系附近的醫(yī)院進行分診，可以為患者提供最佳的醫(yī)療服務(wù)。

3 存在的問題

3.1 醫(yī)療智能裝備制造未能跟上

目前，國內(nèi)有很多智能裝備制造的公司。例如，專注語言識別的科大訊飛；專注計算機視覺和深度學(xué)習(xí)的商湯科技和曠視科技；專注機器人制造的圖靈機器人。但是這些企業(yè)目前主要專注于智能醫(yī)療的軟件以及系統(tǒng)方面的研究，醫(yī)療智能裝備目前還處于比較低的水平。應(yīng)該結(jié)合中醫(yī)藥的特色，利用人工智能技術(shù)，發(fā)展更多協(xié)助中醫(yī)“望聞問切”和“辨證論治”的智能化設(shè)備。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)一系列檢測和采集患者健康參數(shù)的可穿戴人工智能設(shè)備。

3.2 法律層面的問題

在醫(yī)療數(shù)據(jù)采集過程中，難以避免醫(yī)療數(shù)據(jù)信息采集權(quán)和患者隱私權(quán)的沖突，需要國家制定相關(guān)的保護個人健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的法律法規(guī)，明確電子醫(yī)療數(shù)據(jù)采集過程中的采集、儲存、管理、共享和使用各個環(huán)節(jié)的權(quán)責(zé)歸屬。醫(yī)療機構(gòu)要尊重患者的知情權(quán)，一切醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集務(wù)必要告知患者，得到患者的授權(quán)后方能進行。

3.3 醫(yī)療數(shù)據(jù)安全性

醫(yī)療數(shù)據(jù)安全性是大數(shù)據(jù)采集過程中最重要的一環(huán)。典型的個人醫(yī)療數(shù)據(jù)包含有關(guān)個人的敏感信息，因此，存儲或共享個人醫(yī)療數(shù)據(jù)存在著風(fēng)險。例如，短DNA 序列可以提供不僅可以識別個體，還可以識別個體親屬的信息。然而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)對于疾病的研究、預(yù)防和治療都是必不可少的資源。隨著科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)的安全性已經(jīng)看到了曙光。研究者提出了匿名生成對抗網(wǎng)絡(luò)（AnomiGAN）框架，可以改善個人醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私的保護[26]。另外，近幾年迅速發(fā)展的區(qū)塊鏈技術(shù)可以應(yīng)用于患者和醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療數(shù)據(jù)加密。作為一種完全去中心化的新型技術(shù)，區(qū)塊鏈的橢圓曲線非對稱加密（Elliptic Curves Cryptography，ECC）、哈希函數(shù)、Merkle 樹可以使個人和醫(yī)療機構(gòu)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的完整和安全得到充分保障[27]。

4 結(jié)語

中醫(yī)藥人工智能化能夠使中醫(yī)藥在現(xiàn)代科技的助推下更好地傳承與發(fā)展，使醫(yī)療資源更好地向下延伸，有助于提高疾病的早期篩選和診斷率；能夠促進基本衛(wèi)生服務(wù)均等化和優(yōu)質(zhì)化；能夠為醫(yī)生提供更有針對性的診療建議；能夠為患者提供更精準(zhǔn)化的中醫(yī)醫(yī)療服務(wù)。隨著相關(guān)智能裝備制造水平的提高，國家政策的扶持以及百姓對AI中醫(yī)藥認(rèn)可度的提高，未來的AI中醫(yī)藥一定會使中醫(yī)藥診療和服務(wù)更加便捷化、優(yōu)質(zhì)化和精準(zhǔn)化。