Page 66 - 中医针灸与人工智能

中医针灸与人工智能
Chinese Acupuncture and Artificial Intelligence

动整个中医学发展和进步的主要途径。中医医疗领域积累的大量临床数据被认为

是中医人工智能发展的基础和关键，当前也以相关数据为基础开展了一定的研究
工作，但现阶段的中医诊疗数据普遍存在多种问题，离开真正意义上的中医“大
数据”尚有一定的距离 [128] 。
目前中医人工智能面临的挑战有两方面：一方面是中医药大数据库建立面临

瓶颈，在访谈过程中，专家指出智能设备所使用的数据库大多为开发单位自主采
集，实现数据交互较为困难，建立适用范围广的大数据网络。另一方面是目前中
医智能设备的使用率不高，体验感不强。

1.中医药大数据库建立面临瓶颈
（1）计算机难以处理中医文本数据的结构化
中医传统的望、闻、问、切收集的数据存在主观差异，并且流派众多，给医
学文本数据的处理和结构化带来了挑战。若要实现信息共享和网络化服务的电子

病历，就需要统一医学文本中的医疗术语、疾病名称和基本格式标准，目前，
我国的临床术语标准以引进和翻译国际标准为主，未见被广泛采纳的通用术语标
准，或者术语标准仅在特定行业或地域内适用，迫切需要中医临床术语标准的进

一步完善。另外，与英文表达不同，中文医学文本中文辞与词之间没有分隔符，
增加了数据分析的难度。中医的基础理论是建立在天人合一和阴阳五行基础上
的，而基于大数据和人工智能算法的中医药语义的分析，由计算机对中医语义的

复杂体系进行重新梳理，找到它潜在的关联关系，有可能重新去发现中医理论体
系的内在逻辑，对于中西医结合的未来新医学知识体系有重要研究意义和价值。
（2）数据样本数量有限

目前无论是古代医案还是现代临床诊疗信息，在可应用的数据量上仍处于较
小的规模，而人工智能构建人工神经网络需要对海量数据的原始特征进行学习，
通过多个隐层之间的映射与传递还原原始数据与其特征之间的映射关系，模拟人
脑的思维，对事物进行分类或者决策。当前利用人工智能开展中医药研究的项目

仍受限于可用数据样本数量，难以发挥人工智能“深度”学习的特性。
（3）数据采集隐私问题
而对于数据采集过程中的个人隐私安全等问题，国家尚未出台相关法律法

规。在采集数据过程中，明确信息采集、储存、管理、共享和使用等各个环节的
权责归属，是亟待解决的重点问题 [128] 。

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