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探討以人工智能診斷輸出為目的的中醫(yī)舌診與病性證素關系模型構建

2021-06-24 00:26:16朱培超潘賜明阮亞君韓利震李恬董昌武
環(huán)球中醫(yī)藥 2021年6期
關鍵詞:病性舌象證素

朱培超 潘賜明 阮亞君 韓利震 李恬 董昌武

中醫(yī)是中國特有的文化產(chǎn)物,只有在中醫(yī)理論指導下才能正確的運用中醫(yī)診斷方法,望聞問切具有簡便廉驗的特色,能夠準確診斷出健康問題,如今在人類命運共同體的發(fā)展理念下中醫(yī)越發(fā)地重要。中醫(yī)診斷理論濫觴于《黃帝內經(jīng)》,舌診作為中醫(yī)診斷中最重要的手段之一,雖在秦漢時期有所描述,但未成體系,直到元代才出現(xiàn)關于舌診理論的專題研究,譬如元·杜清碧《金鏡錄》一書,遺憾的是原書已佚,但在其編著的《敖氏傷寒金鏡錄》保留了一些內容,有14個舌名,36種舌[1-2]。介于中醫(yī)的主觀性、經(jīng)驗性以及模糊性,直到今天舌診仍然存在諸多問題,不同的流派對于相同的舌象有不同的看法,或者不同的醫(yī)家對同一個患者的舌象觀察有所差異,由于這些中醫(yī)界自身認識的不同,使得中醫(yī)在全球化推廣時困難重重,因此中醫(yī)診斷,特別是舌診的統(tǒng)一化、客觀化問題亟需解決[4-5]。中醫(yī)的發(fā)展離不開對自然規(guī)律的認識及臨床經(jīng)驗的總結,將兩者聯(lián)合才有中醫(yī)體系。當今的大數(shù)據(jù)分析恰好契合規(guī)律的總結,透過大數(shù)據(jù)能更易覓見其中的規(guī)律,因此中醫(yī)舌診與人工智能的結合是既符合中醫(yī)本身的發(fā)展,亦符合科技進步的優(yōu)勢組合。

1 病性證素的選擇及其輸出模型構建

病素是疾病的要素、基本單元,可以組合成“證素”;“證素”是辨證的基本要素,是辨證必須明確的基本診斷單元,分為病性證素和病位證素;證素組合出證型。

1.1 病性證素的模型構建

《黃帝內經(jīng)》云:“善診者,察色按脈,先別陰陽。”基于人工智能的舌診要突出臨床指導性,突出中醫(yī)指導臨床的思維。本團隊通過對現(xiàn)有六經(jīng)辨證、衛(wèi)氣營血辨證、三焦辨證、八綱辨證、氣血津液辨證、經(jīng)絡辨證以及病因辨證等不同辨證體系的研究,在其中選出八綱辨證、氣血津液辨證以及病因辨證的辨證要素作為構成庫。

《素問·陰陽應象大論篇》言“審其陰陽,以別柔剛,陽病治陰,陰病治陽,定其血氣,各守其鄉(xiāng)。血實宜決之,氣虛宜掣引之”,“方隨法出、法隨證立”,只有對“證”有精準的識別,治療才能有的放矢。八綱辨證突出強調陰陽辨證思維,氣血津液辨證要求體現(xiàn)人體的有機構成整體性,都是臨床上最基礎的,需要做到零失誤的診斷機要?!端貑枴ぶ琳嬉笳摗凡C十九條指出“謹察陰陽所在而調之,以平為期”,臨床診斷中不失陰陽偏差,便可以效如桴鼓;識得寒熱虛實,則治法可立——寒者熱之、熱者寒之、虛則補之、實則瀉之;分清氣血表里,則明害之所在——在表者汗而發(fā)之,中滿者瀉之于內。至于病因辨證,痰飲水濕、瘀血是病理產(chǎn)物,屬于津液、血液部分;郁是一種病理狀態(tài),透過舌診辨識,人工智能也可以實現(xiàn),因此也納入辨別的構建體系。

本研究團隊選擇八綱辨證、氣血津液辨證以及病因辨證的陰、陽、氣、血、寒、熱、虛、實、表、里、濕(痰)、瘀、郁作為組合基礎,采用2×2表格法進行組合,在原則上78種應有組合中,通過復習文獻以及結合實際臨床,最終篩選實際證素組合35種,即氣陰、陰血、陰虛、陽氣、陽虛、表陽、里陽、陽郁、氣血、氣熱、氣虛、衛(wèi)氣、里氣、氣郁、血寒、血熱、血虛、里血、瘀血、寒熱、虛寒、表寒、里寒、寒濕、虛熱、實熱、表熱、里熱、濕熱、郁熱、表虛、里虛、表實、里實、痰濕。

1.2 輸出證型的模型構建

只通過對陰、陽、氣、血、寒、熱、虛、實、表、里、濕(痰)、瘀、郁的簡單機械組合并不能完全解決臨床問題,而且不符合中醫(yī)的診療規(guī)律以及病證的復雜性,因此結合臨床實際需要對上述組合再進行兩兩組合,通過篩選,將陰虛、陽虛、氣虛、血虛、實熱、虛熱、陽郁、氣郁、寒濕、濕熱、血瘀、郁熱、表寒、里寒、表熱、里熱、表虛、里虛、表實以及里實進行組合,采用2×2表格法,通過復習文獻以及結合實際臨床,最終實際篩選出78種證型組合,即陰陽兩虛、氣陰兩虛、陰血兩虛、陰虛發(fā)熱、陰虛氣滯、陰虛寒濕、陰虛濕熱、陰虛血瘀、陰虛表寒、陰虛里熱、陽虛氣虛、陽虛血虛、陽虛發(fā)熱、陽虛陽郁、陽虛氣滯、陽虛寒濕、陽虛濕熱、陽虛血瘀、陽虛表寒、陽虛里寒、氣血兩虛、氣虛發(fā)熱、氣虛寒濕、氣虛濕熱、氣虛血瘀、氣虛表寒、氣虛里寒、血虛發(fā)熱、氣滯血虛、血虛寒濕、血虛濕熱、血虛血瘀、血虛表寒、陽郁實熱、氣滯火旺、表實熱、里實熱、陽氣郁滯、陽郁寒濕、陽郁濕熱、陽郁血瘀、陽郁發(fā)熱、表寒陽郁、里寒陽郁、氣滯寒濕、氣滯濕熱、氣滯血瘀、氣滯發(fā)熱、表寒氣滯、里寒氣滯、寒濕血瘀、表寒寒濕、里寒寒濕、表虛寒濕、里虛寒濕、濕熱血瘀、濕滯發(fā)熱、表寒濕熱、表虛實熱、里虛實熱、血瘀發(fā)熱、表寒血瘀、里寒血瘀、表熱血瘀、里熱血瘀、表虛血瘀、里虛血瘀、表寒里熱、表虛寒、里虛寒、三焦火盛、里虛熱、表陽虛、里陽虛、衛(wèi)氣虛、表虛熱、里虛熱以及里實熱。

“證素”是辨證的基本要素,是辨證必須明確的基本診斷單元[3]。因此,基于以上操作,最終將基礎的陰、陽、氣、血、寒、熱、虛、實、表、里、濕(痰)、瘀、郁以及初步組合的證素篩選,刪除過于籠統(tǒng)、不符合臨床以及互相涵蓋的證素,得到最終確定的證素。

在人工智能輸入證素的基礎上,透過人工智能采集到的信息進行診斷,將證素組合最終輸出能夠反映證型的證素(如氣虛、陽虛等)以及二次組合的證;本次組合原則應輸出113種(35種+78種)證型,刪除不能直接展示病性的氣陰、陰血、陽氣、表陽、里陽、氣血、衛(wèi)氣、里氣、里血9種證型;最終輸出104種證型。

2 基于證素與舌診關聯(lián)性的模型構建

章虛谷曰:“觀舌本,可驗其陰陽虛實;審苔垢,即知其邪之寒熱淺深也?!币虼?,可以通過觀察舌體確定正氣的虛實、氣血病變的部位,通過舌苔以確定邪氣的深淺以及胃氣的盈虧。舌神有榮舌和枯舌,反應陰陽氣血津液的盛衰,榮舌為正常生理,若為枯舌可以確定為正氣極度虧虛;通過舌色可以確定氣、血、寒、熱、陰、陽、虛等情況;舌態(tài)可以確定虛、實、熱;苔色可以確定寒、熱;苔質可以確定表、里、虛、實、熱、陰;潤燥可以確定陰、陽、氣、血、寒、熱;舌下脈絡可以確定氣、血、寒、熱。故初步建立基礎的陰、陽、氣、血、寒、熱、虛、實、表、里、濕(痰)、瘀、郁與舌體、舌苔的對應關系模型,見表1。初步構建證素與舌象組合關系,見表2。

表1 陰、陽、氣、血、寒、熱、虛、實、表、里、濕(痰)、瘀、郁與舌象對應關系模型

表2 證素與舌象組合關系

在以往的舌象研究中存在諸多認識偏差,譬如裂紋舌,判斷是否屬病理狀態(tài)應區(qū)分舌苔和舌質。如許家佗[6]認為裂紋或裂溝中無舌苔覆蓋者,多屬病理性裂紋;若有舌苔覆蓋,多見于先天性裂紋。熊昱利[7]認為裂紋在舌質類似土地干裂,“土性”無法涵水,屬于中焦自身極虧虛,甚至精血虧虛;若裂紋在苔,一般出現(xiàn)在厚膩苔中,提示濕重化熱。周幸來[8]提出裂紋當關注其顏色光澤以及動態(tài)變化,從而對疾病的預后做出指導;同時總結臨床提出裂紋的不同形狀與疾病有一定的相關性,如“豐”字形提示消化系統(tǒng)病變,“八”字形提示呼吸系統(tǒng)病變等。因此本文采取舌質裂紋、舌苔裂紋各自的指導意義進行建模組合,以力求科學;其次對舌象的潤燥亦有誤解,如《中醫(yī)診斷學》在舌苔潤、燥的臨床意義中指出,其主要反映津液的盈虧和輸布狀況。舌苔是胃氣盛虧和邪氣強弱的外在表現(xiàn),舌質是人體氣血津液(正氣)的表現(xiàn),臨床常見血虛夾痰飲的患者,其舌質淡白無津,舌苔白潤,因此潤燥當一分為二,在臨床上辨別舌苔的潤燥,同時也要重視舌質的潤燥。

3 人工智能診斷輸出模型構建

3.1 病性證素特有癥狀鑒別模型構建

借助人工智能的自我學習和不斷模擬優(yōu)勢,在實現(xiàn)以舌診為導向的智能診斷輸出時需要分階段訓練。首先以舌診為主,借以輔助問診實現(xiàn)初步建庫,實現(xiàn)以舌診為導向,聯(lián)合特有癥狀否定懲罰模式問診,最后輸出健康狀態(tài)證型;這樣既可以提高模型的準確性,又可以減少人工建立舌診庫的重復工作。之所以對于特有癥狀的意義辨別非順推模式(陰虛=五心煩熱+陰虛舌象),而是否定懲罰模式(陰虛=舌象-怕冷-拒按),在于懲罰模式可提高舌診的準確性、科學性的同時能最大程度減少一些復雜的寒熱錯雜病證的誤診;其次,實現(xiàn)人工智能輸出證型的過程中存在兩個棘手問題:一是,保證“陰陽”辨證的原則性,即對立的證素需要做到鑒別診斷萬無一失;其次僅僅通過舌象不能完全的區(qū)分的相似證素需要嚴格鑒別。此時,則借助輔助問診,以病性證素特有癥狀鑒別,能很好的解決這些問題,見表3。最終使得以舌診為導向的人工智能診斷輸出平臺得以實現(xiàn)。

表3 病性證素特有癥狀鑒別表

3.2 實現(xiàn)人工智能診斷輸出平臺構建

首先采集圖像,建立10000張舌象的原始數(shù)據(jù)庫1,然后通過兩位中醫(yī)診斷專家從9個層面標注每一張舌象基本情況(舌神、舌色、舌形、舌苔、苔色、苔質、潤燥、舌底絡脈顏色、舌底絡脈異常程度),如果兩位專家標注存在分歧,則由第三位專家決定,完成分類數(shù)據(jù)庫2。基于數(shù)據(jù)庫建立人工智能客戶端,首先在醫(yī)院門診部投入使用,將人工智能檢測結果與專家結果進行對比,進一步完善數(shù)據(jù)庫2,流程如圖1所示。

圖1 實現(xiàn)人工智能診斷輸出平臺流程圖

人工智能在舌診中的實現(xiàn)關鍵在于舌象的采集和圖像的處理[9]。對于舌象的采集采用標準比色卡對比實現(xiàn),再通過對圖像的去噪、圖像分割、圖像校正、特征提取等系列處理,同時結合實際臨床、專家修正,最終將舌象賦予病性證素意義。最終形成人工智能舌診中醫(yī)健康狀態(tài)辨識系統(tǒng),對采集到的舌象進行分析處理。人工智能舌診中醫(yī)健康狀態(tài)辨識系統(tǒng)其中包含了各個舌象因素分析模塊,該分析模塊的主要實現(xiàn)過程包括對舌象的標注、辨識模型人工智能訓練、齒痕的識別與輪廓提取、定量計算齒痕舌指數(shù)。

數(shù)據(jù)庫的建立最為關鍵的,首先是建立權威的數(shù)據(jù)庫,以舌診為主導,輔以否定懲罰模式的問診,然后通過實踐檢測,進一步加強人工智能的學習,最后形成較為成熟的輔助診斷系統(tǒng)。

4 小結與展望

“中醫(yī)四診”是連接醫(yī)患的橋梁,《難經(jīng)》云:“望而知之謂之神。”在望診中望舌又是單獨的一個診斷模塊。舌為心之苗竅,胃氣上乘則生舌苔,五臟六腑之氣皆通于舌,舌質反映氣血虧虛與否,舌苔展現(xiàn)邪氣的盛衰。虛實既別,則不會犯虛虛實實之誡。察驗舌色、苔色皆能知曉寒熱,寒熱有別則治法可出,此先別陰陽之理。

人工智能的介入能夠減少診斷過程中的主觀性,提高其科學性,通過多學科交叉模式定性、定量的分析,提高臨床效率[11]。20世紀70年代中期人工智能技術運用于中醫(yī)領域,有諸多的研究,主要以數(shù)理統(tǒng)計方法和經(jīng)典邏輯推理作為中醫(yī)診斷處理方法,或者將兩者結合;在推理方法上,多數(shù)直接采用人工智能現(xiàn)有的推理方法,而推理規(guī)則的獲取則直接從病歷中歸納。顯然目前的研究或過于傳統(tǒng),無法實現(xiàn)真正的人工智能,或脫離實際臨床,甚至脫離中醫(yī)的根基,陰陽不分、寒熱不辨、虛實混淆、表里一體、氣血不識;因此,目前如何將中醫(yī)原理與人工智能有效結合迫在眉睫。本文基于中醫(yī)思維建立人工智能數(shù)據(jù)庫,形成智能化的循環(huán)建設,經(jīng)過臨床應用、反饋、調試,本平臺將日趨精準、便捷、高效。

人工智能通過大數(shù)據(jù)將舌診精準化、量化以及科學化,并能及時反映病變狀態(tài),后期可以建立專病數(shù)據(jù)庫,如糖尿病、高血壓、脂肪肝等,可為慢性病患者的管理提供精準高效的服務,亦符合當今社會“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”模式,輔助病患減輕醫(yī)療負擔,提升生活質量。

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