基于模糊推理的中医诊断系统设计

安志飞 蒋杰聘 何鑫 张圣崇 吴哲辉

摘要：常规的中医诊断是通过医师个人常年行医的经验，通过医师的望闻问切来诊断，但即使是经验丰富的老中医也存在误诊的风险。[1]基于模糊推理的中医诊断系统将充满模糊性的中医诊断过程进行规范化和客观化，应用模糊化处理技术将症状进行量化处理;结合人工智能技术，应用于中医诊断，建立规则库，为中医医师的诊断提供支持。

關键词：中医诊断;望闻问切;模糊化处理

中医的四大诊断方法是“望闻问切”，确诊过程中对病人的病情描述是模糊的。中医具有哲学性，而现代医学趋向于对象的确定描述，西医借助化验和专业的设备让其诊断的准确性大大提高，西医的强势发展让我国的传统医学处于尴尬的位置。[2]中国传统中医长期以来依赖于医师的个人经验，缺乏相应的规则参考，也没有与最新的科技结合，阻碍了中医发展。借助于庞大的数据库和模糊数据处理技术，将拥有丰富经验的医师和成功医治案例整合为一个庞大数据的数据仓库，实时更新并不断完善，将中国传统医学与现代先进科学技术有机结合。一人工智能与中医诊断[3～6]

数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。在庞大的数据库中挖掘到有用信息。

我们知道中医临床诊断过程中可能会遇到这样一个情形：两个患者同时患上一种疾病，该疾病在临床表现上却有两种不同的情况，这两名患者身体体质的不同导致患病表现不一样。不同的临床表现混淆医师正确的判断，可能导致用药的错误，如果这个时候有一种机器或者某种参考书给医师提供正确的意见就好了。智能电脑和机器学习的出现让这一假想有了实现的可能。电脑拥有记录庞大数据的能力，但是却没有判断的能力，它不知道是对还是错，如果给予电脑判断的能力就好了，那它就可以对具体的案例进行分析了，但电脑只能通过人类的指令做出对应的举动，如果能够建立某种规则库，让电脑去执行就方便多了。人工智能的诞生解决了这一难题，通过让电脑不断学习，最终达到电脑自身拥有判断对错的能力，让其成为医师的得力助手。

二、模糊推理系统

模糊推理是以模糊集合论为基础描述工具，从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程。模糊推理的工作过程主要由模糊化、模糊规则库、模糊推理方法、去模糊化四部分组成。其工作机理为：首先对输入的精确量通过模糊化模块进行模糊化处理，转换成给定论域上的模糊集合;然后激活模糊规则库中对应的模糊规则，选用适当的模糊推理方法，由已知模糊事实来获得推理结果，最后对模糊结果进行去模糊化处理，来得到最终的精确输出量。

模糊数据库系统指能处理模糊数据的数据库系统。现代医学设备通常会精准的测量人体的身体情况，电脑处理系统只会处理二值逻辑和精确数据，如何将现代设备与传统中医结合是现代中医发展所不得不面临的问题。通过建立数据仓库将传统中医诊断过程中大量不确定信息收集，应用模糊化处理技术将症状进行量化处理，为医生的正确判断提供决策支持。

三、应用场景

（一）模糊化[7]

病人症状数据进入模糊推理系统时，一般要将其模糊化成给定论域上的模糊集合。首先，精确值除模糊集合的隶属度最大。其次，模糊化结果具有一定干扰性。

（二）模糊规则库

由模糊推理系统中的全部模糊规则组成，是模糊推理系统的核心部分。基于医疗过程中复杂性，建立多维模糊规则。多维论域的模糊集合。

（三）去模糊化

得到一个最能代表集合的精确值。一般其数据应具有，有效性，简便性，鲁棒性。

（四）数据库的建立

基于治疗案例，建立数据库。治疗成功案例是建立数据库的根本，通过记录不同医师不同病人成功治疗案例，反复推理和归纳总结，人们可以得到治疗成功的方案，优秀的医生不断积累成功的案例，最终拥有宝贵的经验，我们通过记录大量的成功案例数据，就相当于拥有一个不断进步和学习的医生。对成功案例的分析，对不同病人的病情分析，对比不同的临床表现，就可以得到一个精准的结果。

（五）得出结论

模糊推理系统是建立在庞大的数据库基础上的，这些宝贵的数据将支持我们的模糊推理系统拥有足够的正确性。比如说：鼻塞、流涕、喷嚏、头痛、恶寒、发热、全身不适、脉浮等，这些感冒的临床症状，由于病人体质的不同，可能只是出现上述症状的一些。同时感冒还可以分为病毒性感冒，细菌性感冒，伤风性感冒。这些的存在都是诊断过程的不确定因素，经验丰富的医生（根据规则）当然可以很快的找出病因。

四、总结

中医诊断过程中会出现很多不确定因素，而这些信息需要具有一定知识和经验的医生才能够处理，但人也会有出错的时候。基于模糊化处理技术，将充满模糊性的中医诊断过程进行规范化和客观化。模糊化处理技术和规则库的建立，为我国中医的发展带来了新动力。接下来我们想进一步通过实验证明本文所设计的中医诊断系统在允许误差下保持正确性。

参考文献：

[1]李蕾，祁慧敏，杨凤霞.基于案例与模糊推理的中医诊断系统[J].研究信阳师范学院学报：自然科学版，2014（4），U6127.

[2]朱雪莹.论中医与西医的优点和缺点[J].未来英才，2017（22）.

[3]张孟之，高洁，李文，秦忠，罗振亮，陈云志.人工智能时代下的中医四诊客观化研究初探[J].贵阳中医学院学报，2019（1）.

[4]吴立旗，童文新，徐凤芹.数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用[C].2011中国医师协会中西医结合医师大会，2011年11月25日.

[5]李建生，胡金亮，岳彩青.自适应神经模糊推理系统用于症候诊断的研究[J].计算机仿真，2006（3）.

[6]https：//wenku.baidu.com/view/a1387e22640e52ea551810a6f524ccbff121cae4.html[EB/OL].

[7]袁文婕，陆建峰.基于数据挖掘的中医诊疗经验方法研究[D].南京：南京理工大学，2006.

项目基金：嘉兴学院国家级大学生创新创业训练计划资助（201810354014）。

作者简介：安志飞，男，嘉兴学院商学院信息管理系16级。