Page 78 - 中医针灸与人工智能

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

在特定状态下发生的内外平衡、阴阳偏颇、邪正斗争的态势和特征，如寒、热、

血虚、痰浊、血瘀等，是状态辨识的关键，直接影响后期干预方案的确立。而不
同的个体，其状态辨识结果不一样，因而为个性化状态干预方案的制定提供依
据，这也与当前“精准医学”所提倡的个体化诊疗理念相契合 [139] 。
3.状态干预与评价

状态干预方案是建立在充分挖掘“治未病”方法的相关文献和系统评价有关
研究基础上，根据“状态可辨、状态可分、状态可调、效果可评”的原理，从生
活方式、运动、饮食、情志、针灸、推拿、中药等多层面入手。以辨证论治为基

础，并借助人工智能与数据挖掘等技术，模拟有经验的“老”中医，针对不同状
态辨识的结果，自动生成个性化的干预方案。其中，对未病态与欲病态采用以防
为主中医养生保健方法，对已病态及病后态应防治结合采用综合治疗方法，从而
帮助个人便捷有效地实现未病先防、既病防变、瘥后防复。在健康状态干预基础

上，根据干预前后状态的变化，即可实现对疗效的动态评价，干预与评价过程中
的数据全部反馈到大数据智能平台，可对干预方案进行不断更新与修正，随着时
间推移大数据不断扩张，干预方案也将越趋优化 [140] 。

其中，增量学习模型作为大数据背景下的新型神经网络模型，可对流式数据
分析和辨证模型进行动态更新，有利于完善中医健康状态疗效评价体系；通过计
算当前时间段健康状态数据的累计预测误差对信息源权重进行更新，实现对患者

证型前后变化情况的疗效评价；应用机器学习模型，结合大数据与云计算，开发
模糊学习与深度学习等人工智能机器学习算法，可获得个体化“治未病”健康状
态干预方案在临床实际应用中的人群特征、干预特征、疗效特征等临床应用规律

等。可见，大数据分析与人工智能技术等助力可使中医治疗过程更加规范合理。
（二）健康管理规范化
中国健康管理的理论研究与技术应用起步较晚，将中医健康管理体系化、规
范化、信息化、模式化管理，是现阶段许多专家学者密切关注的问题，可将中医

四诊技术与信息技术结合，运用于健康管理系统，从多维角度进行量化测量，采
集、存贮各种健康信息并进行综合辨证。程羽等认为健康管理理念与中医“治未
病”思想可以相融合，提出了“多环节切入+状态调整+线性干预”的新理念。

胡广芹等认为与西医体检相比，中医的个性化健康管理数据与健康方式都极为复
杂，需要大量数据并能高速处理，因此有必要开发中医健康管理系统，以云计算

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