人工智能在中医学的发展应用及前景思考

包竹筠

200120上海中医药大学附属曙光医院急诊内科，上海

人工智能是一门新观念、新思想、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科，是在信息论、神经心理学、计算机科学、哲学、控制论、语言学等多种学科研究基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科。

人工智能的发展

人工智能的含义最早由英国数学家图灵于1950年在图灵测试理论中被提出，1956年在新罕布什尔州的达特茅斯学院举行的达特茅斯会议上提出了著名的假想：“任何学习行为和智慧行为，理论上都可以被精确描述，从而制造机器对这些行为进行模仿。”成为人工智能科学的起点。此后的数十年，人工智能在自然语言理解、自动程序设计、专家系统、逻辑推理等众多领域展开研究，建立了一些不同程度的人工智能系统。但受限于计算机计算能力，人工智能的发展水平与实际需求仍有极大的差距。进入21 世纪，随着计算机硬件计算能力突飞猛进的提高，以及网络技术的不断发展，随着2006年Hinton 提出深度学习的神经网络理论，人工智能的发展日新月异。如今人工智能在专业任务上的表现经常超越人类。2016年谷歌的Alpha Go 打败围棋世界冠军李世石这一人工智能里程碑式的事件后，人工智能的研究进入了一个新的高潮，在各行各业取得了迅猛的发展。

人工智能在医学中的应用

人工智能很早就应用在医学领域。1972年Domabl研发了急性腹痛鉴别诊断系统。20 世纪1976年Shortliffe 开发的MYCIN 系统，用于感染性疾病患者诊断。目前人工智能在现代医学领域已经有了广泛和深入的应用，其在医疗影像辅助诊断、手术机器人、辅助药物研发、辅助疾病诊断和治疗方案选择方面都有极好的应用。例如在医疗影像辅助诊断中，人工智能在肺结节、乳腺癌、皮肤癌、冠状动脉斑块、眼底病变、病理诊断等方面取得了众多成果，其诊断的准确率甚至超过了人类专家的水平。在手术机器人方面，达·芬奇手术机器人已经广泛应用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术，使手术精确度大大增加，手术创伤更小，出血量更少，患者恢复更快。在药物研发方面，人工智能的应用帮助科学家进行化合物筛选，大大降低了新药研发的周期和费用。目前世界上众多制药公司如Merck、Novatis、 Roche、 Pfizer、 Johnson &Johnsone 都投入巨资研发人工智能辅助药物。在辅助疾病诊断和治疗方案的选择方面，IBM Waston Health 对胃癌、肺癌等疾病提供了诊断决策支持，Viz.Ai针对脑梗死患者的人工智能诊断决策支持系统，Cognoa 的儿童自闭症人工智能诊断决策系统等，都是人工智能在疾病辅助诊断与治疗方案选择方面的成功应用。

在我国，人工智能在中医药领域的研究很早就开展了，北京中医医院关幼波教授与计算机科学领域的专家于1978年第1 次将医学专家系统应用到我国传统中医领域，合作开发了“关幼波肝病诊疗程序”。我国骨科学专家林如高教授的学生林子顺于1986年协助福建中医学院与省计算中心，将林如高医学思想输入计算机，开发出“林如高骨伤计算机诊疗系统”，居国内先进水平。中医药人工智能的应用主要在中医智能诊断上，类似研究的中医专家系统至今不下上百个，但受限于当时计算机运算能力的限制，和中医四诊客观化的难题，实际系统输出结果与原专家的输出结果有相当的差距。此后相当长一段时间，此类研究陷入低谷。但随着现代人工智能研究的发展，目前中医智能诊断研究又有了蓬勃的发展和新的方向，如边氏运用MFBP 算法研究乙肝患者证型归纳[1]。胡氏通过多种方法研究中医证候诊断标准智能模型[2]。陈氏则通过中医辨证论治辅助系统软件[3]，实现中医辨证论治在临床电子病历中理法方药的一线贯通。人工智能的核心是算法与数据。我国目前人工智能的算法研究上处于世界领先水平，同时国际上人工智能算法许多都是开源软件，因此中医人工智能的研究在算法上没有技术瓶颈。不论是现代医学还是中医学，其在人工智能领域的研究，目前主要困难在于缺乏高质量的有临床标注的数据。中医学在临床数据的采集上具有一定的优势，中医诊断疾病主要依靠四诊，其中切诊方面主要是脉诊，现在已经可以运用多种方法将脉象转换为脉图进行定性及定量分析。望诊中舌象的数据研究近年来已获得极大的发展。望诊如望神色等内容的数据化，以目前的图像捕捉与处理技术都可以在未来不久的时间内得到解决。而中医问诊、闻诊的数据内容其数据量远较现代医学人工智能疾病诊断系统所需要的数据量为少，而问诊数据的模糊性与不确定性，在现代人工智能模糊逻辑、神经网络等新算法的支持下已经能得到很好的解决[4]。可见由于中医诊断自身所拥有的特性，只要拥有合理的算法，就可以获得较完善的智能诊断系统。

人工智能在中医学基础理论的研究上也大有可为。田氏用本体构建以五脏为中心的中医药领域知识模型，并应用本体推理技术，对“肺与大肠相表里”的中医理论的古代文献进行数据分析，发现“肺与大肠相表里”的主要病机是“肃降失职”。中医临床症状与辨证的关系，中药的性味、归经、经络及腧穴的相互关系等许多方面，在现代人工智能的数据分析中可能挖掘出很多以往未发现的隐含的规律，甚至在人工智能的帮助下我们可能一窥中医学内在的本质规律[5]。

人工智能的发展趋势已经势不可挡，医疗健康全流程管理的各个环节将随着移动互联网、大数据、人工智能、物联网、可穿戴式设备等创新技术的发展越来越智能化，国家对人工智能也越来越重视，精准医疗、新药研发等将会越来越有针对性，再伴随医疗机器人的发展，相信在未来的医疗愿景里，许多基础性服务将能由人工智能来完成，医生将有更多的时间与精力更好地与患者沟通交流，更好地为患者服务，从事创造性的医疗工作。