Page 67 - 中医针灸与人工智能

第三章 中医人工智能发展研究

2.设备使用体验不佳
目前，中医智能设备的使用率不高，体验感不强。这种现象的产生有三方面

原因：一是目前中医人工智能的使用体验不及人工诊疗，智能化设备无法应对复
杂多变的病情，且操作烦琐，效率低下；二是基层中医人才不足、医护人员质量
参差不齐，且基层医护人员的设备操作水平普遍不高；三是中医智能化设备维护
和更新，设备的更新换代和数据的维护升级需较多资金投入，高昂的成本影响中

医智能化设备在基层的普及。

三、中医智能发展技术路径

（一）理清中医智能化思路，多模态信息融合技术助力中医“四诊合参”
从基本思维模式上讲，西医是还原论，而中医是整体论，适合中医的AI辅助
诊断技术与西医的也有所不同，西医医疗场景下，各项AI辅助诊断技术比如影像
诊断和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术各自独立开展，

而中医医疗场景下，需要综合应用多种AI辅助诊断技术才能模拟和实现传统中医
“四诊合参”的诊断方法。多模态信息融合是中医AI辅助诊断技术实现“四诊合
参”的关键技术。多模态信息融合是指综合利用从文本、图片、视音频等不同模
态数据中抽取到的信息，挖掘其多源多模态信息的潜在联系，并服务于同一个目

标。其技术路径在于需要结合CV、NLP、各类传感器和模式识别技术，以及智
能检测设备等。
一方面，需要通过领域本体等方法，将复杂和综合的中医诊断过程分解成可
测量的变量，梳理出彼此独立的中医概念体系，再在独立的基础上去寻找关联，

并对中医诊断术语进行标准化、规范化，建立起以中医工程领域本体为核心的信
息采集、识别、计算、分析和应用系统，这是进行多模态信息融合的基础。
另一方面，需要中医数字化和智能化基建工程的支持，包括支持影像诊断的
望诊图片特征标准数据库，支撑自然语言处理的规范化医学术语系统和临床诊断

知识图谱，以及对传感器和智能设备测量信号的标准化解读和特征标注，以明确
各类检测信号对于中医疾病诊断、辨证论治和疗效评价的价值。
（二）借势物联网拓展中医四诊可用信息，引入时间维度构建个体健康
信息“数字孪生”

物联网（Internet of Things，IoT）就是万物互联，小到眼镜、领带、衣服，
大到汽车、冰箱，都可能变成智能化设备，收集到人们的健康和生活信息，并进

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