基于学科交叉融合的中医药人工智能及实践课程构建研究*

吕雅丽 许玉龙 朱红磊

河南中医药大学信息技术学院 郑州 450046

0 引言

随着信息技术的发展，人工智能、云计算、大数据等技术，在社会经济、自然科学、人文科学等众多领域实现了技术落地，引发了一系列革命性的突破[1]。我国自2015年来，多次将人工智能的发展和规划列入国家政策，逐步确立了人工智能技术在战略发展中的重要性。《新一代人工智能发展规划》提出，“到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础”。2020年3月，科技部发布了《关于科技创新支撑复工复产和经济平稳运行的若干措施》，在重点举措的“培育壮大新产业新业态新模式”中，明确提出要大力推动关键核心技术攻关，人工智能是其中的一项。2020年1月，教育部、国家发展改革委和财政部印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，提出要构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，着力提升人工智能领域研究生培养水平。从政策的发布可以发现，我们国家越来越重视人工智能的应用和人工智能基础层人才与复合型人才的培养。计算机普及性通识课程的开设也成为高等院校人才培养改革的重要内容，其课程建设与教学设计面临着新的机遇和挑战。

当前，在中医药领域，人工智能技术发挥着重大作用，尤其是在挖掘中医药数据、辅助鉴别中药、辅助中医诊断、辅助中医药健康管理、辅助中医药教育等领域。顺应时代发展，借助高校通识教育改革，河南中医药大学创建了中医药人工智能及实践通识课程。该课程是面向大一新生的科普性通识课程，特别适用于中医药类专业，目前国内兄弟院校尚无此类通识课。该课程讲述人工智能的基本原理并介绍具有普适性的算法模型，为学生建立人工智能数学建模思维奠定基础[2]。与国内外近似类型课程相比，本课程面向中医药类专业的实际需求，侧重人工智能医疗系统使用的算法和模型，设置了实际的软件展示，并提供完整的操作手册和步骤，让零基础的学生能够参与其中，激发学习兴趣、建立自信。笔者希望经过几年的建设和实践，该课程能够在国内中医药类院校得到推广。

1 课程目标和特色

该课程的构建力求反映人工智能发展的趋势和在医药行业，特别是中医药行业中的最新应用技术，并且用最直观的方法让学生体验人工智能系统在医药行业中各个方面的应用，激发学生学习兴趣，开阔学生视野和思路。课程从计算机模拟数据智能这一角度来讲授人工智能的基本算法和模型，辅以多个中医药应用背景的案例来促进学生对模型的深入了解，帮助学生掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能中医药的具体含义。通过真实中医药数据分析案例的演示和实际操作，使学生深入了解逻辑推理、机器学习、强化学习、博弈对抗等基本模型，明晰人工智能作为手段和方法的应用和在解决中医药实际问题中的作用，从而培养学生的科学与工程思维，促进学生的计算思维与中医药专业思维交叉融合，形成复合型思维；为各专业学生今后设计、构造和应用各种计算系统求解学科问题奠定思维基础；帮助学生提高解读真实世界系统并解决中医药领域复杂问题的能力。其特色如下。

1）课程建设专注于人工智能在中医药领域的应用，充分体现学科交叉特色。课程内容以前沿人工智能在中医药研究领域的科研成果为主线，通过项目导入、专业知识介绍、任务分解、程序实现等环节，逐步阐述人工智能在中医药领域的应用，并介绍了人工智能软件的操作实践，以提高学生的兴趣，开阔学生的视野和思路。

2）课程注重基础普及性教学，充分体现通识课特色。内容上侧重培养学生的科学与工程思维--计算思维[3]，促进学生的计算思维与中医药专业思维交叉融合形成复合型思维，为各专业学生今后设计、构造和应用各种计算系统求解不同学科问题奠定思维基础，帮助学生提高解读真实世界系统并解决中医药范围复杂问题的能力。

3）课程体现人工智能发展的趋势和在医药行业，特别是在中医药行业中的最新应用技术，充分体现科学研究的前沿性。课程介绍了自然世界中丰富多彩的“自然智能”和由此启发产生的“智能计算”模型与方法，以及形式多样的“智能系统”与日新月异的“智能前沿”，内容涉及医学、生物、社会与智能科技等多学科知识，以提升科学文化素质、开阔学科知识视野、增强科技创新意识为目标。

2 课程内容设置

课程全面而系统地介绍人工智能的理论和在中医药领域的实践应用，阐述人工智能领域的核心内容，并介绍各个主要的研究方向和应用。整体内容分为8 个知识模块，理论和实践相结合，前后融会贯通。第1 部分是人工智能及其应用概述；第2 到第6 部分分别从图搜索、逻辑回归、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习等方面对人工智能技术及其在中医药中的应用进行介绍；第7 部分阐述案例的编程实现；第8 部分介绍人工智能的未来发展和趋势。具体内容结构如下。

1）人工智能概述及发展史。该知识模块主要是课程简介，内容包括人工智能技术发展的背景和过程、可计算思想的起源和发展、机器学习简介、深度学习简介、强化学习简介等。旨在通过通俗的例子让学生了解人工智能技术及其实际应用。

2）人工智能在中医药领域中的应用概述。该知识模块从五个方面简要介绍人工智能技术在中医药领域的应用，具体为：利用人工智能技术挖掘中医药数据、利用人工智能技术辅助鉴别中药、利用人工智能技术辅助中医诊断、利用人工智能技术辅助中医药健康管理、利用人工智能技术辅助中医药教育。这一部分内容是概述也是综述，通过简单案例引入、理论知识简要介绍、现状分析等环节，让学生了解到人工智能技术在中医药领域应用的方方面面，激发学生的学习兴趣。

3）监督学习及其在中医药领域中的应用。该知识模块从分类和回归概述、贝叶斯算法原理及其在中医证候辨识中的应用、支持向量机原理及其在中医药中的应用、决策树和随机森林原理及其在中医药中的应用、人工神经网络基本原理及其在中医药中的应用等方面进行讲授。

4）无监督学习及其在中医药领域中的应用。该知识模块从聚类算法及典型案例分析、降维算法及典型案例分析、主成分分析等方面进行教授。

5）深度学习及其在中医药领域中的应用。该知识模块包括前馈神经网络、反向传播机制、卷积神经网络、自然语言处理模型、图像分类、目标检测和图像分割，以及深度学习模型在中医舌诊中的应用等内容。针对舌部图像特点选取合适的深度学习模型、讲解训练方法、讲解验证方法、讲解调参依据和方法、执行分类操作、执行分割操作、构建基于深度学习模型应用图像分类和分割构建舌诊系统。

6）强化学习。强化学习是让计算机通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学会达到目的的方法。该知识模块从马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程、马尔可夫决策过程三方面来逐步描述强化学习的原理，并通过实例介绍动态规划、Sarsa、Q-learning 等经典算法思想。

7）案例实现与分析。该模块主要是案例实现，让学生从实践中理解和掌握人工智能技术在中医药领域的应用。其内容包括编程基础和应用案例编程实现。编程基础主要介绍程序设计语言概述、程序设计基础、序列数据类型。应用案例编程实现主要包括线性分类模型分析中医药数据、k-means 聚类算法分析中医药数据、特征降维案例分析等。

8）人工智能未来发展和趋势。这一部分是让学生了解最新的技术方向及其应用领域。

3 教学方法

课程设计上采用“科普讲座式的案例教学”，全程以中医药科研成果和科研项目中的分析案例为主线，通过项目导入、专业知识介绍、任务分解、程序实现等环节，逐步阐述人工智能在中医药领域的应用及实践操作。整个过程融理论知识传授、能力培养、职业素质于一体，提高了中医药专业学生在实际学习中的人工智能方法建模能力，最终实现将科研成果反哺教学、提升教学质量的目的。

4 课程考核

本课程注重信息化素养的培养与综合能力的提升，以形成性考核方式进行课程考核。考核过程基于课堂派软件和课程学习平台开展，主要由四个部分组成。

1）平时作业（占总分的30%）。根据课程内容需要，布置作业。根据学生完成作业的次数和质量评分。

2）学习讨论（占总分的20%）。通过课堂派的话题功能，每个章节设置1 个讨论话题，由学生通过手机自由发言。依据学生发言的数量和质量，进行评分。

3）小组汇报（占总分的20%）。将学生分组，结合章节的教学内容为每个小组指定研究题目，学生根据研究题目进行自主研究性学习，并进行汇报。依据研究成果和汇报情况，进行评分。

4）设计任务（占总分的30%）。建设本课程研究性题目库，学生自行选择1 个题目，开展学习研究，撰写研究报告。依据研究报告进行评分。

5 结束语

人工智能技术作为新一轮产业变革的驱动力，必将带来巨大的科技革命，并重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，大力推动智慧医疗、智能制造、无人配送、在线教育等新兴产业的发展。中医药人工智能及实践课程的构建既体现了人工智能技术助力智慧医疗产业的发展，也顺应了复合型人才培养的趋势，是高校学科发展的需要。本课程是面向大一新生的科普性通识课程，特别适用于中医药类专业。该课程已在学校开设了两个学期，学生选课热度很高，学习效果很好。后期笔者将继续完善教学资源，改进教学方法，促进课程的完善和推广。