遼寧中醫(yī)藥大學(xué)信息工程學(xué)院 劉世芳 吳 敏

“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，中醫(yī)診斷信息化程度不斷提高，各項(xiàng)前沿技術(shù)在中醫(yī)領(lǐng)域中的應(yīng)用更為廣泛，驅(qū)動(dòng)醫(yī)療行業(yè)取得大量的研究成果，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用在中醫(yī)診斷中，進(jìn)一步提高中醫(yī)診斷的信息化程度?；诖?，本文主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷的信息化中的應(yīng)用，以期發(fā)揮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在中醫(yī)望診中的辨識度，推進(jìn)中醫(yī)診斷向信息化方向發(fā)展。

中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域較為系統(tǒng)化，數(shù)據(jù)龐大，信息數(shù)據(jù)具有隱私性、模糊性等特點(diǎn)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射功能的新型智能信息處理系統(tǒng)，涉及到多學(xué)科領(lǐng)域的知識，包含了數(shù)學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)等，具有良好的容錯(cuò)性，可發(fā)揮分布式處理作用，系統(tǒng)功能優(yōu)勢明顯。因此，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在中醫(yī)診斷中，可實(shí)現(xiàn)對信息數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理，提高中醫(yī)診斷信息化程度。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 特點(diǎn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）通過模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能，對輸入的信息進(jìn)行處理，相關(guān)研究人員通過搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體劃分了層級模塊：輸入層-輸入神經(jīng)元、隱含層-隱含神經(jīng)元、輸出層-輸出神經(jīng)元。其中輸入層負(fù)責(zé)接收外界的信號，并將接收到的信號引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；隱含層則是對輸入的信息進(jìn)行分析和處理，并將處理后的信息反饋給輸入層；輸出層是將隱含層反饋的信息結(jié)果傳輸出去。輸入層的神經(jīng)元數(shù)量信息，包含了病因、病史等病癥信息；隱含神經(jīng)元的個(gè)數(shù)則是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)決定的，輸出神經(jīng)元是根據(jù)病癥診斷結(jié)果確定數(shù)目的。ANN通過模擬人類大腦思維，產(chǎn)生聯(lián)想和推理，更好解決中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中復(fù)雜的、非線性和不確定性的自動(dòng)化問題。通過人腦的模擬，構(gòu)成了大量的神經(jīng)元連接而成的網(wǎng)絡(luò)。

1.2 應(yīng)用現(xiàn)狀

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用在中醫(yī)診斷中的有效方法，研究人員在不斷的實(shí)踐研究中發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷中，基于中醫(yī)層面，加強(qiáng)對中醫(yī)病例中的數(shù)據(jù)研究和分析，以期驗(yàn)證人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有應(yīng)用在中醫(yī)診斷中的可行性。醫(yī)學(xué)診斷本身是一個(gè)映像的過程，可根據(jù)癥狀分析病癥，并得出診斷結(jié)果，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造診斷系統(tǒng)在實(shí)際操作中，基于大量的實(shí)例數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)中，每一條實(shí)例數(shù)據(jù)表示為輸入值/目標(biāo)值影像關(guān)系；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)后，優(yōu)化了數(shù)據(jù)識別功能；在中醫(yī)診斷中根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將樣本的輸入值上傳到輸入層的節(jié)點(diǎn)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對接收到的輸入值和權(quán)值展開運(yùn)算分析，并將運(yùn)算結(jié)果通過輸出層傳輸出去，一旦發(fā)現(xiàn)輸出模式與樣本模式存在偏差，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整；并將權(quán)值調(diào)整到合適的輸入值范圍內(nèi)，有效將輸出模式與樣本模式誤差控制在合理范圍內(nèi)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到充分訓(xùn)練后，得到樣本特征知識，有針對性地將樣本特征知識分布存儲(chǔ)到網(wǎng)絡(luò)中。研究人員在實(shí)際研究過程中，發(fā)現(xiàn)樣本特征知識接受輸入值后，會(huì)生成預(yù)設(shè)目標(biāo)相似甚至相同的輸出值，基于此，研究人員搭建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射模型，模型仿真實(shí)驗(yàn)分析中，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，在樣本分析上體現(xiàn)了較好的適用性，同時(shí)支持預(yù)測未經(jīng)過訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有泛化能力。中醫(yī)診斷中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對提供的樣本提出較高的要求，要求每一個(gè)樣本必須是一對癥狀值/診斷結(jié)果值，樣本信息的提供，是通過相關(guān)中醫(yī)學(xué)術(shù)成果獲得的，并將病例癥狀和診斷結(jié)果在模型中進(jìn)行量化和表示。相關(guān)研究人員基于此基礎(chǔ)展開進(jìn)一步的研究和探索，加強(qiáng)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷信息化建設(shè)中的應(yīng)用視角，看待人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷信息化中的應(yīng)用

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化了對中醫(yī)診斷脈象信息的辨識

中醫(yī)診斷在多學(xué)科領(lǐng)域中滲透，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下，在診斷信息的記錄、提取和辨識上，取得長足的發(fā)展，支持對不同類別脈象的識別，包括吸毒人員、孕婦、正常人心腦血管等脈象信息的識別。研究人員通過構(gòu)建一個(gè)3～4層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可基于脈搏波動(dòng)圖譜中獲得相關(guān)的參數(shù)信息，研究人員從中選取一定特征數(shù)量的人工神經(jīng)元參數(shù)輸入值，將提取到的樣本一半信息作為實(shí)驗(yàn)樣本、一半作為對照樣本，在實(shí)踐研究中取得了明顯的研究進(jìn)展，發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中醫(yī)診斷中的脈象信息識別率達(dá)到了80%。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對脈象信息進(jìn)行頻域分析，加強(qiáng)對脈象信息模糊性的對比研究，智能化處理能力較強(qiáng)，打破傳統(tǒng)中醫(yī)診斷對脈象信息的識別，提高中醫(yī)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)自身具有諸多的優(yōu)勢特征，容錯(cuò)性較好，能夠克服傳統(tǒng)中醫(yī)診斷中遇到的問題，切實(shí)提升診斷效果。研究人員在實(shí)際研究過程中，不斷進(jìn)行改進(jìn)，加強(qiáng)對平穩(wěn)隨機(jī)信號的分析，加強(qiáng)對傳統(tǒng)理論和技術(shù)缺陷問題的解決，在信息提取過程中好難過，可準(zhǔn)確得到全部的脈象特征，并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別類別進(jìn)行分析，提高了脈象信息的精準(zhǔn)性?；诓煌拿}象信息反映出的特征值也不同，研究人員在實(shí)際研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息的判別能力過程中，結(jié)合不同脈象信息，提取具有代表性的特征值進(jìn)行研究分析，保證中醫(yī)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.2 實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)元網(wǎng)對中醫(yī)舌象辨識的信息化

有研究人員在研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與中醫(yī)舌象信息智能診斷之間的關(guān)系時(shí)，搭建了智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在模型中輸入向前提取到的樣本數(shù)據(jù)參數(shù)，并在RBF算法支持下進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練；研究人員在實(shí)際進(jìn)行肝病診斷工程中，通過搭建模型進(jìn)行仿真模擬，實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，較比傳統(tǒng)診斷模式具有明顯的信息化、智能化優(yōu)勢，診斷能力強(qiáng)，收斂速度較快，泛化能力較強(qiáng)；有研究人員采用的是MATLAB工具算法搭建了一個(gè)三層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要輔助中醫(yī)診斷舌象、主要病癥等，將模型中輸入相關(guān)信息，加強(qiáng)對實(shí)驗(yàn)樣本的辨識，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率為100%達(dá)到，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確率較高。在此基礎(chǔ)上，研究人員將舌象等文字信息的表述，轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)據(jù)信息，依托Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘算法建立了中醫(yī)舌診知識庫，加強(qiáng)對實(shí)驗(yàn)組樣本數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，并對舌診非樣本信息進(jìn)行預(yù)測，通過實(shí)踐驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)元網(wǎng)對中醫(yī)舌象辨識程度較高，逐漸推動(dòng)中醫(yī)診斷向智能化、信息化方向發(fā)展。

2.3 實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的中醫(yī)證候辨識信息化

中醫(yī)學(xué)系統(tǒng)本身較為復(fù)雜，需要就中醫(yī)證候信息進(jìn)行分析和整合，探究信息數(shù)據(jù)變化的內(nèi)在規(guī)律，在實(shí)際分析中難度較大，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下，實(shí)現(xiàn)對證候信息的辨識，找出四診信息之間的規(guī)律，為中醫(yī)診斷探究出辨證的規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射功能，優(yōu)化了病癥信息存儲(chǔ)方式，提高信息處理方式，容錯(cuò)性能高，自組織和自適應(yīng)能力強(qiáng)?？赏ㄟ^樣本數(shù)據(jù)信息分析處理，強(qiáng)化對信息參數(shù)之間的聯(lián)系，并從中醫(yī)診斷中找出臨床信息與證名之間的關(guān)系。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建設(shè)下，中醫(yī)診斷信息化程度不斷提升，在模型中，可從隱含層中找出有意義的知識內(nèi)容，對于強(qiáng)化中醫(yī)診斷結(jié)果具有可行性意義，為中醫(yī)診斷信息化進(jìn)程推進(jìn)夯實(shí)了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

有研究人員在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了MATLAB前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提取樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作的辦法驗(yàn)證人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用可行性，選取了16個(gè)典型的病例，加強(qiáng)對病例證型的辨別，通過實(shí)踐操作，辨別出的結(jié)果與臨床診斷信息具有一致性；有研究人員采用的是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對256份2型糖尿病病例進(jìn)行證候辨識，在模型中輸入層中輸入40個(gè)節(jié)點(diǎn)，在隱含層中輸入5個(gè)節(jié)點(diǎn)、在輸出層中輸入5個(gè)節(jié)點(diǎn)，建立了有關(guān)陰虛癥狀、氣虛癥狀、燥熱癥的RBF網(wǎng)絡(luò)模型，并對被測試的病例進(jìn)行測試和分析，發(fā)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能力、學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，優(yōu)勢作用顯著，具有較強(qiáng)的分析能力。同時(shí)，有研究人員在冠心病臨床診斷中，構(gòu)建了MAT-LAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在輸入層中輸入了106個(gè)節(jié)點(diǎn)、在隱含層輸入15個(gè)節(jié)點(diǎn)、在輸出層輸入了6個(gè)節(jié)點(diǎn)，對心陰虧虛證、心陽虧虛證、氣滯心脈癥進(jìn)行辨識，并在模型實(shí)驗(yàn)操作過程中，取得了良好的驗(yàn)證效果。

3 中醫(yī)診斷信息化發(fā)展前景

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用，涉及到不同病例的診斷、同一病例的不同癥狀診斷、病情進(jìn)展階段的診斷以及舌診的八綱辨證診斷，以舌診的八綱辨證診斷來說，根據(jù)病情相關(guān)資料進(jìn)行分析，加強(qiáng)對病癥的全面分析，了解病情性質(zhì)，嚴(yán)格按照八綱辨證診斷疾病，觀察病情，并開展具有針對性的治療措施，主要根據(jù)患者陰、陽、表、里、寒、熱、虛、實(shí)對不同的舌苔和舌體進(jìn)行判斷。傳統(tǒng)的智能化處理方法：將經(jīng)驗(yàn)知識轉(zhuǎn)化為規(guī)則內(nèi)容，存放在知識庫中；在具體的中醫(yī)診斷中，將患者癥狀與知識庫中的每一條規(guī)則逐一匹配，匹配成功后，才可得出結(jié)論，耗時(shí)較長，基于此，加強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)診斷中的應(yīng)用，可促進(jìn)中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)步。

中醫(yī)診斷的復(fù)雜性等特征，需要研究人員基于科學(xué)視角出發(fā)，采用不同的方法進(jìn)行處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性智能信息處理系統(tǒng)，為中醫(yī)診斷提供了信息化、智能化分析功能，當(dāng)前也是廣泛應(yīng)用在中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的關(guān)鍵性方法，通過模型的建立，并在各個(gè)層級中輸入相關(guān)的參數(shù)信息，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，減少主觀判斷因素的影響，保證總體診斷結(jié)構(gòu)的真實(shí)性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為中醫(yī)診斷信息化發(fā)展注入了一定的驅(qū)動(dòng)力量，推進(jìn)中醫(yī)診斷信息化進(jìn)程，滿足中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域需求，更好為人民大眾提供便捷的服務(wù)。

結(jié)論：綜上所述，中醫(yī)診斷信息化發(fā)展程度將在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代發(fā)展下，進(jìn)一步的快速發(fā)展，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及各項(xiàng)信息技術(shù)的支持下提升中醫(yī)診斷的智能化程度，為中醫(yī)學(xué)發(fā)展提供技術(shù)支持，推進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)健康長遠(yuǎn)發(fā)展。逐步實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持下的遠(yuǎn)程問診和線上問診，更好為患者提供智能化的服務(wù)，助推中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。