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在AI快速發(fā)展的今天，中醫(yī)現(xiàn)代化和數(shù)智化已成為必然趨勢。然而，當前中醫(yī)診療信息的采集仍較多依賴醫(yī)師的主觀經(jīng)驗，且以定性描述為主，難以滿足AI對高質量數(shù)據(jù)的要求，成為制約中醫(yī)數(shù)智化發(fā)展的瓶頸。
傳統(tǒng)中醫(yī)診療數(shù)據(jù)獲取方式難以滿足現(xiàn)代化發(fā)展需求
錢學森曾指出，中醫(yī)現(xiàn)代化的第一步是建立和發(fā)展“唯象中醫(yī)學”，即對現(xiàn)有的中醫(yī)臨床經(jīng)驗進行系統(tǒng)性概括，總結規(guī)律。從這個角度看，中醫(yī)經(jīng)過數(shù)千年的臨床實踐，確實已經(jīng)總結出了大量行之有效的診療規(guī)律，這些規(guī)律包括對人體功能狀態(tài)的辨識(辨證)及治療等多個方面。然而，這些規(guī)律主要基于望、聞、問、切等傳統(tǒng)四診方法所獲取的信息，高度依賴醫(yī)師個人的感知能力。例如醫(yī)師通過眼睛觀察患者的面色、舌象，通過手指觸摸感知脈象的變化。這些以主觀方式采集的信息不可避免地會使得這些規(guī)律的表述帶有較強的主觀性。在這種條件下，知識的傳承效率較低，難以大規(guī)模復制與推廣。如何克服中醫(yī)診療數(shù)據(jù)獲取過程中的主觀性局限成為當前亟待解決的問題。
數(shù)據(jù)質量問題成為制約中醫(yī)數(shù)智化發(fā)展的關鍵瓶頸
樊代明院士在2024中國整合腫瘤學大會指出，面對浩如煙海的數(shù)據(jù)和海量知識，光靠人的腦袋是不行的，我們必須利用AI把它整合起來，再應用到臨床上進行檢驗。
AI是一種以數(shù)據(jù)驅動為核心的技術方法，高質量數(shù)據(jù)的輸入對模型的構建尤為重要。當前，中醫(yī)診療數(shù)據(jù)在AI應用中面臨三大挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)標準化問題突出，中醫(yī)術語表述不統(tǒng)一，同一癥狀往往有多種不同的表述方式，這增加了數(shù)據(jù)處理的難度;其次，臨床診療過程以非結構化文本形式記錄，不利于進行系統(tǒng)分析;再次，中醫(yī)師采集的信息難以轉化為客觀的量化數(shù)值，導致計算機難以對這些數(shù)據(jù)進行有效的數(shù)學運算。這些問題，尤其是缺乏客觀量化的數(shù)據(jù)，使得現(xiàn)有中醫(yī)診療數(shù)據(jù)難以與AI有效結合，成為制約中醫(yī)數(shù)智化發(fā)展的關鍵瓶頸。
現(xiàn)代檢測技術為中醫(yī)數(shù)據(jù)數(shù)智化轉型提供新途徑
隨著現(xiàn)代信息檢測技術的發(fā)展，中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的客觀量化成為可能。聲波檢測技術有望成為評估肺氣和腎氣虛實狀態(tài)的量化手段;人體磁場檢測技術可為中醫(yī)“氣”的概念提供客觀量化依據(jù);借助紅外熱成像技術，可以對人體寒熱狀態(tài)進行可視化，從而實現(xiàn)對命門調控陽氣這一過程的量化探索。這種數(shù)據(jù)驅動研究方法可為中醫(yī)理論與應用研究提供高質量證據(jù)。
目前，中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的量化研究已初步取得成績。在舌診領域，舌診儀實現(xiàn)了舌象信息的客觀量化采集;在脈診領域，借助力學傳感器，脈搏波的標準化采集和數(shù)字化分析已成為現(xiàn)實;在聞診領域，通過結合電子鼻技術和模式識別算法，實現(xiàn)了氣味圖譜的特征分析。
中醫(yī)數(shù)智化的關鍵在于搭建傳統(tǒng)中醫(yī)和AI對話平臺，需要通過現(xiàn)代檢測手段將中醫(yī)診療信息進行客觀量化，讓傳統(tǒng)四診信息具有可計算的數(shù)字特征。只有構建可靠的數(shù)據(jù)基礎，才能實現(xiàn)中醫(yī)與AI的深度融合，進而使中醫(yī)在守正傳承與融合創(chuàng)新中實現(xiàn)跨越式發(fā)展。
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