徐佳君, 趙 文, 雷黃偉, 周常恩, 羅志明, 李紹滋, 李燦東△
(1.福建中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)院中醫(yī)證研究基地, 福州 350122;2.廈門大學(xué)附屬婦女兒童醫(yī)院,福建 廈門 361003;3.廈門大學(xué)信息學(xué)院人工智能系,福建 廈門 361005)
中醫(yī)狀態(tài)辨識(shí)是把握健康的鑰匙[1],在精準(zhǔn)地辨識(shí)中醫(yī)狀態(tài)后,須對(duì)偏頗的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)理干預(yù),以期使人達(dá)到“陰平陽秘”。在狀態(tài)辨識(shí)指導(dǎo)下的方藥推薦,正是調(diào)理干預(yù)的方法之一,其與狀態(tài)辨識(shí)間的關(guān)系,譬猶手足之于大腦。
目前的智能方藥推薦多以直接選擇推薦成方為主,罕見智能組方的文獻(xiàn)報(bào)道。然而臨床實(shí)際情況復(fù)雜多變,難見“教科書式”的病人,成方難以滿足全部需求。因此,名醫(yī)臨床處方用藥常以自擬方多見[2,3],即使是有嚴(yán)格納入標(biāo)準(zhǔn)的臨床科研報(bào)道,其文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果也同樣如此[4]。而在生命的全周期里,欲病、已病、病后防復(fù)等各個(gè)階段均可見偏頗的中醫(yī)狀態(tài),其情況較之普通臨床更為復(fù)雜。故而,有必要設(shè)計(jì)一個(gè)在狀態(tài)辨識(shí)基礎(chǔ)上的人工智能(AI)組方模型,以應(yīng)對(duì)成方推薦難以滿足需求的實(shí)際情況。為解決這一問題,本文將結(jié)合中醫(yī)理論基礎(chǔ)、中醫(yī)狀態(tài)辨識(shí)原理及中醫(yī)臨床處方思維模式,設(shè)計(jì)AI組方模型并加以闡述。
中醫(yī)狀態(tài)學(xué)是在證素辨證學(xué)基礎(chǔ)上構(gòu)建的,狀態(tài)辨識(shí)的結(jié)果為狀態(tài)要素(疾病狀態(tài)下為證素),包括部位、性質(zhì)、程度三個(gè)方面。其中,性質(zhì)是狀態(tài)辨識(shí)的核心和關(guān)鍵,性質(zhì)狀態(tài)要素的辨識(shí)結(jié)果,直接關(guān)系到調(diào)理干預(yù)方法的確定,對(duì)任何狀態(tài)的辨識(shí)都不可缺少[5]。因此,狀態(tài)辨識(shí)結(jié)果(狀態(tài)要素集合)的分組當(dāng)以性質(zhì)狀態(tài)要素為核心,并結(jié)合部位狀態(tài)要素進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。其過程主要通過對(duì)狀態(tài)要素間關(guān)系的判斷以及狀態(tài)要素程度輕重的辨識(shí)結(jié)果來進(jìn)行。狀態(tài)要素間關(guān)系主要有導(dǎo)致、兼夾、侵襲/發(fā)生于3種。以肝腎陰虛陽亢動(dòng)風(fēng)狀態(tài)為例,進(jìn)行狀態(tài)要素集合的分組結(jié)構(gòu)化的說明。
該狀態(tài)的要素集合主要是:肝(部位)、腎(部位)、陰虛(性質(zhì))、陽亢(性質(zhì))、動(dòng)風(fēng)(性質(zhì))。由于陰虛容易發(fā)生于肝腎,陽亢和動(dòng)風(fēng)僅容易發(fā)生于肝,因此該狀態(tài)要素集合分組為陰虛組如肝陰虛、腎陰虛,陽亢組如肝陽上亢,動(dòng)風(fēng)組如肝風(fēng)內(nèi)動(dòng)。在疾病狀態(tài)下,分組后的狀態(tài)名稱即是所謂的“單證”[6]。
圍繞性質(zhì)狀態(tài)要素為核心,對(duì)狀態(tài)要素間的關(guān)系進(jìn)行判斷,陰虛可能導(dǎo)致陽亢、動(dòng)風(fēng),陽亢亦可能導(dǎo)致動(dòng)風(fēng),而陽亢和動(dòng)風(fēng)則通常不導(dǎo)致陰虛,故而該狀態(tài)要素集合存在主次結(jié)構(gòu),以陰虛組為本組,陽亢組、動(dòng)風(fēng)組為標(biāo)組。而當(dāng)性質(zhì)狀態(tài)要素間無關(guān)系或關(guān)系互為因果時(shí),則為并行結(jié)構(gòu)。
根據(jù)狀態(tài)要素辨識(shí)結(jié)果積分的不同,其程度有輕、中、重3種,肝腎陰虛陽亢動(dòng)風(fēng)狀態(tài)在結(jié)構(gòu)上雖有標(biāo)本之分,但如標(biāo)之程度為重或重于本,當(dāng)急則治其標(biāo),不然當(dāng)緩則圖其本。
因此,該狀態(tài)的治療當(dāng)滋養(yǎng)肝腎陰兼平肝潛陽息風(fēng),代表方劑為鎮(zhèn)肝息風(fēng)湯,其中以懷牛膝、白芍、玄參、天冬、龜板為一組以滋養(yǎng)補(bǔ)益肝腎陰液;以代赭石、茵陳、川楝子、生麥芽為一組以抑肝陽、泄肝熱、疏肝氣;以龍骨、牡蠣、龜板、白芍為一組以息風(fēng),全方3組治療層次分明,齊頭并進(jìn)。在AI組方中,可根據(jù)各組狀態(tài)要素的輕重程度,對(duì)藥物用量進(jìn)行調(diào)整。
藥對(duì)與角藥介于單味中藥和復(fù)方之間,方劑的發(fā)展源流為單味中藥-藥對(duì)、角藥-方劑(復(fù)方)。藥對(duì)與角藥是方劑的基本單位,也是臨床常用且固定的中藥配伍形式。方劑學(xué)中單純運(yùn)用藥對(duì)或角藥組成的方子比比皆是,前者如二至丸、金鈴子方、失笑散等,后者如三子養(yǎng)親湯、焦三仙、玉屏風(fēng)散等。狹義上的藥對(duì)指的是2味中藥根據(jù)性味歸經(jīng)、七情和合等原則進(jìn)行組合,該組合具有或相互促進(jìn)或相反相成等作用,而角藥則是3味;廣義上的藥對(duì)及角藥則不局限于藥味數(shù),可稱之為“藥群”[7-9]。
然則,無論是何種意義層面上的藥對(duì)及角藥,其治療的對(duì)象均是單證或簡(jiǎn)單的復(fù)證,可謂藥簡(jiǎn)力專。因此,在狀態(tài)要素分組后,分別選擇不同的藥群對(duì)不同組別進(jìn)行干預(yù),具有可行性和必然性。如陰虛組部位是肝腎可選二至丸,食積組可選焦三仙等。
依據(jù)分組選定藥群后,仍需考慮到狀態(tài)要素的結(jié)構(gòu)和程度,依結(jié)構(gòu)的標(biāo)本或并行以及程度的輕重,擬定同類別藥群的群數(shù)及藥物的劑量。
狀態(tài)要素的有機(jī)組合為狀態(tài)名稱(疾病狀態(tài)下為證型);而對(duì)狀態(tài)要素集合分組結(jié)構(gòu)化的過程,實(shí)際上是對(duì)狀態(tài)要素發(fā)生、發(fā)展、變化的闡釋(疾病狀態(tài)下為病機(jī))。因此,AI組方的基礎(chǔ)模型即為辨證組方及辨機(jī)組方,為辨證論治,符合傳統(tǒng)中醫(yī)思維。而將該模型擴(kuò)展,加入辨人組方、辨病組方和辨癥組方后,可實(shí)現(xiàn)“五辨”[10]組方,符合中醫(yī)學(xué)全面、整體、動(dòng)態(tài)、個(gè)性化的要求。
人有性別、年齡、體質(zhì)、體型、生活習(xí)慣等差異,辨人組方要求AI在組方時(shí)進(jìn)行綜合參考。如體質(zhì)為“陽虛”之人,若其狀態(tài)要素為“熱”,在選用清熱藥對(duì)的同時(shí),可加入藥對(duì)“大棗-干姜”以顧護(hù)中州陽氣;再如體質(zhì)為“陰虛”之人,其狀態(tài)要素為“表”時(shí),當(dāng)選用角藥“薄荷-白薇-玉竹”以滋陰發(fā)汗。
在AI組方時(shí),針對(duì)辨識(shí)疾病的結(jié)果,加入擅長(zhǎng)治療該病的藥物,或者在基礎(chǔ)模型中選擇含有該藥物的藥群,即為“辨病組方”。如“魚腥草”為治療“肺癰”的要藥,在治療肺癰肺熱證時(shí),既可在藥對(duì)“桑白皮-地骨皮”中加入魚腥草,亦可直接選擇藥對(duì)“魚腥草-桔?!薄?/p>
中醫(yī)藥在長(zhǎng)期臨床中,通過經(jīng)驗(yàn)積累總結(jié)出治療某些癥狀有特定療效的藥物,如“生姜”為嘔家圣藥,“葛根”為治療項(xiàng)背強(qiáng)痛之要藥,烏賊骨制酸止痛等。而中醫(yī)狀態(tài)學(xué)中的表征參數(shù)除癥狀及體征外,亦包含了如氣候、節(jié)氣、地域以及部分客觀指標(biāo)等與疾病發(fā)生發(fā)展相關(guān)的各類因素[5],亦需考慮在內(nèi)。如發(fā)病季節(jié)為秋季,應(yīng)考慮加入潤(rùn)燥藥群。在AI組方中,依據(jù)表征參數(shù)的特點(diǎn)選用相應(yīng)藥物,即為“辨癥組方”。
方書之祖《傷寒雜病論》可謂角藥之濫觴[11],而藥對(duì)在中醫(yī)學(xué)理論形成之前的春秋戰(zhàn)國(guó)時(shí)期已有應(yīng)用,具體時(shí)間已不可考[12]。中醫(yī)藥歷史悠久,各代醫(yī)家對(duì)藥對(duì)及角藥皆有不同的闡釋及發(fā)揮。雖然藥對(duì)及角藥均是依據(jù)中醫(yī)理論組方而絕非簡(jiǎn)單的藥物堆砌,但從數(shù)學(xué)角度理解仍是單味中藥的排列組合。故而隨著該模型的建立,所對(duì)應(yīng)知識(shí)庫的充實(shí),藥群的知識(shí)總量當(dāng)極為龐大。因此,有必要對(duì)該模型設(shè)立規(guī)則以提升AI組方的精準(zhǔn)度,并避免可能出現(xiàn)無窮盡的藥群組方組合。
應(yīng)盡量選擇同時(shí)滿足基礎(chǔ)模型及其擴(kuò)展的藥群組合。辨證論治是中醫(yī)的根本,五辨論治則是通過中醫(yī)的整體觀念對(duì)辨證論治的補(bǔ)充,本文中所述的模型及其擴(kuò)展也同樣如此。雖然模型擴(kuò)展的知識(shí)庫較為零散,不具有完整的結(jié)構(gòu)性(如并非所有表征參數(shù)均有特定藥物治療),但仍應(yīng)盡量同時(shí)滿足。如前文的肺癰肺熱證,雖兩者組方均可,但應(yīng)在排序中優(yōu)先考慮藥對(duì)“魚腥草-桔?!?。且在模型擴(kuò)展中,有些條件是不容違背的,如孕婦禁用含有“天花粉”的藥群,故模型擴(kuò)展是對(duì)基礎(chǔ)模型的修正及補(bǔ)充。
應(yīng)盡量選擇能同時(shí)滿足多個(gè)性質(zhì)分組的藥群。如風(fēng)熱犯肺狀態(tài),其狀態(tài)本質(zhì)為外風(fēng)夾熱邪犯肺,其狀態(tài)要素分組為外風(fēng)組如風(fēng)邪犯肺,熱邪組如熱邪犯肺。此時(shí)的藥群選擇應(yīng)選藥對(duì)“桑葉-菊花”或角藥“金銀花-連翹-竹葉”以疏散肺經(jīng)風(fēng)熱,而不應(yīng)分別選擇疏散風(fēng)邪的“荊芥-防風(fēng)”,另加清熱解毒的“石膏-梔子”進(jìn)行藥物堆砌。
特殊用藥規(guī)則實(shí)際上為知識(shí)庫的積累,如處方中有大量滋膩藥物,而無行氣藥則酌加陳皮以防礙脾。又如處方中有大量攻伐之品,則酌加大棗、白術(shù)等以顧護(hù)正氣;再如處方中不可含有十八反十九畏藥味組合等。
本條規(guī)則毋庸贅言。近年來中草藥的肝腎毒性屢見報(bào)端,因此應(yīng)盡量減少選用含有有毒藥物的藥群,并盡量多地選擇含有藥食同源藥物的藥群以增加其安全性。
本文提出了一個(gè)在狀態(tài)辨識(shí)基礎(chǔ)上的AI組方模型,該模型的核心思想是對(duì)狀態(tài)辨識(shí)結(jié)果(狀態(tài)要素集合)進(jìn)行分組結(jié)構(gòu)化-形成單證-根據(jù)單證選用藥群-合成處方(圖1示),并對(duì)該模型進(jìn)行擴(kuò)展,運(yùn)用規(guī)則對(duì)模型進(jìn)行約束,用以解決推薦成方難以滿足需求的情況。
圖1 AI組方模型圖
然而,欲將該模型實(shí)際應(yīng)用仍有諸多尚待完善之處。如規(guī)則的權(quán)重設(shè)立,對(duì)模型設(shè)立規(guī)則約束有利于在龐大的知識(shí)庫中更為精準(zhǔn)的選藥。但規(guī)則中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)自相矛盾的情況,如痰濕體質(zhì)的人,在秋季初起咳嗽有痰色白量不多,體質(zhì)及表征參數(shù)(秋季)均屬模型擴(kuò)展,在規(guī)則1約束下的AI智能組方應(yīng)遵循體質(zhì)亦或遵循表征參數(shù)?再如不同的狀態(tài)程度,其藥群數(shù)及藥物劑量又該如何區(qū)別選擇?程度及結(jié)構(gòu)結(jié)合后產(chǎn)生的如本輕標(biāo)重或本重標(biāo)輕的狀態(tài),其藥群數(shù)及藥物劑量又該如何區(qū)別選擇?以上問題,均應(yīng)進(jìn)一步研究并在實(shí)際病案數(shù)據(jù)的支持下結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘來確定。
AI在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用是近年來研究的熱點(diǎn)之一,通過規(guī)則驅(qū)動(dòng)下的AI本質(zhì)上屬于舊一代AI,而基于大數(shù)據(jù)挖掘下的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于新一代AI,既是目前研究的主流,也是計(jì)算機(jī)獲得智能的途徑。目前大量學(xué)者利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)M方用藥規(guī)律進(jìn)行研究,但大多是基于名家、病案的病-證-癥-藥間相關(guān)性分析[13],知識(shí)庫日趨龐雜但缺乏組方模型進(jìn)行統(tǒng)一運(yùn)用,未能體現(xiàn)中醫(yī)藥整體觀的特點(diǎn)。中醫(yī)學(xué)中存在一些不宜違背的基本原理,需用規(guī)則驅(qū)動(dòng),故應(yīng)將新舊AI融合,在規(guī)則約束下建立模型,在數(shù)據(jù)挖掘下發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、充實(shí)模型知識(shí)庫,才能更加符合傳統(tǒng)中醫(yī)思維,為中醫(yī)藥現(xiàn)代化服務(wù)。