Page 72 - 中医针灸与人工智能

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

统-ZRK82等。秦笃烈1989年主编的《中医计算机模拟及专家系统概论》，对经

典的中医专家系统从思维模式到技术方法进行了总结与分类，专家系统算法模型
主要涉及辨证，较少涉及组方。专家系统有利于名老中医经验治疗的传承，有利
于辨证论治的客观化与规范化。此后的30年间，先后研制出220个中医专家系统
和开发工具。

但专家系统也有缺陷，比如当时计算机的诊疗程序只是简单的针对某一医生
的思维模拟，而且中医四诊信息的搜集在当时由于技术的限制做不到客观、规
范，因此后期专家系统进入低谷期。现代专家系统已规避以前的缺点，站在中

医四诊信息客观化的基础上，在中医辨证方面蓬勃发展。如杨亚利利用计算机信
息处理技术，构建了以“证候-证素-证名-病名”为模型的中医数量化诊断模型并
完成了中医内科常见病的专家系统的设计；李四海等研发出D-S证据融合的中医
辨证模型；江启煜提出新型的“辨证元”模型思想，并建立相应的数学模型及算
[18]
法，研制出中医临床诊治专家系统；杨殿兴等 提出理法方药一体，构造一个新
的临床辨证辅助算法 [133] 。
中医的特点是个体化诊疗，相同的疾病每个病人有不同的表现，不同的医生

对同一个病人也有不同的判断，其中的变化很难用简单的规则来描述，而复杂一
些的模糊匹配等方法又不够准确，这注定了单纯基于规则的专家系统难以满足
中医的需求。为了解决个体化诊疗带来的疗效难以评价、诊疗技术难以传承等这

一系列的问题，中医进行了标准化和客观化的研究。研究规范化的语言表达，
建立术语标准；接入中医四诊仪等诊法客观化设备和仪器，试图克服诊疗过程中
医生的主观性等问题。这些研究为今天的智能辅助诊断研究奠定了基础。但直到

影像辅助诊断及深度学习（Deep Learning，DL）等新一代AI技术出现后，之前
一直没有太大突破的中医智能化诊断专家系统才开始与新技术融合并焕发出新的
生机。
2.人工智能与舌诊脉诊

（1）人工智能与舌诊微观辨证
即便舌诊是一种便捷的非侵入性的诊察手段，但因不同的舌诊环境，不同医
生的经验与资历，都或多或少地影响着舌诊辨识的结果，故通过人眼对舌象的辨

识依旧有相当大的局限性。客观舌象分析因此显得尤为重要。随着舌诊分析的不
断深入，舌诊还可以作为某些疾病预测的指标。曾有文献报道，通过对舌苔分析

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