人工智能在中医诊察中的应用

人工智能在医疗中的发展

人工智能在医疗行业的发展已经快五十年了，从20 世纪年代开始，人工智能就在医疗诊断和治疗方面已经有所应 用。随着计算机硬件的发展，计算机的运算速度呈几何倍数的增长，同时机器学习和深度学习等在技术上也有着突破性的发展，其中在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域发展迅速，由于计算机硬件的发展，人工智能技术也于2011 年开始在医疗领域里大规模应用，通过对医学图像处理，病历和文献等资料进行自然语言处理等相关技术，应运而生了医生辅助诊断系统、医学影像、电子病历等。

在过去都是通过医生肉眼观察和个体经验分析患者是否患病，其缺点也是显而易见的，每个医生个体之间的医学水平和临床经验参差不齐，缺乏一个量化标准，且肉眼对病症的识别的精确度不高和医生个体视力疲劳等问题，非常容易造成对患者的错误诊断，错误的诊断所带来的后果，无疑将导致生命和财产的损失；Andre Esteva 等人使用深度卷积神经网络来使机器学习和分类大量的皮肤受损的图片是否为皮肤癌症患者， 这是将人工智能应用到图像处理领域的实例之一。

通过人工智能技术，结合卷积神经网络、K-means 聚类算法、小波变换、OPENCV 等技术对图像进行处理，使得人工智能可以应用在图像处理领域，帮助医生提高对患者影像的识别速度，减轻医生的工作量，降低对患者的诊断错误率。

同时人工智能在辅助诊断系统上的发展也有所突破，其在医疗领域的作用也越来越大。辅助诊断系统就是将数以百万计的医学图像、医学期刊、图书及论文数据、诊断病历等数据导入到计算机，然后通过计算机程序模拟医生的临床诊断过程和治疗方法，并得出治疗方案。当然输入的数据越多，计算机就能更好地拟合，得出的结果也将会更加完善。著名国际商业机器公司（IBM）发明的医疗人工智能系统和由清华大学和中国iFlytek 人工智能公司开发的人工智能机器人小伊，都可以在几分钟之内为患者诊断出结果，他们的诊断能力已经非常强悍，对医生提供了很好的辅助诊断作用。

中医的发展历史和研究现状

中医学是中国从古至今的医疗手段，其诞生与原始社会， 其理论形成于春秋战国时期，通过历代总结与发展，流传至今。中医学的著名诊断方式“望闻问切”依旧是现代社会对患者病情诊察的一种方式。当然中医的发展不是一帆风顺的，明国时间就曾对中医学的废止有过争论，余岩所著的《灵素商兑》对《黄帝内经》提出质疑，试图通过彻底否定中医理论来废除中医，对中医理论的核心价值产生直接威胁，这导致中医界奋起反击。民国时期的中医界对中医理论的特点和作用进行了新的阐述，重新论证了中医的作用与意义，并与西医做了区分，使得中医学理论和价值得以维护，从而在民国时期的地位获得大幅提升。《内经》作为中医理论的核心体系，民国期间经过秦伯未和秦氏的发展，著作了《内经病机十九条研究》和《秦氏内经学》，使得《内经》的发展又上升到新阶段。

新中国成立以后，中医依旧是人民群众的就医方式之一， 其发展程度主要与高等院校的教材编撰有关，但并无突破性发展，主要通过编撰教材来归纳总结，使得中医的科学体系和功能作用进一步完整和规范。其主要的发展方法就是以传统《内经》为核心，将白话文翻译为现代语言，采用现代方法研究， 例如文献学方法，类比方法，数学方法等等，逐步完整中医体系。

卷积神经网络和中医诊察手段结合的关键技术和应用

中医脉诊，主要是通过医生的肉眼观察，用鼻嗅，耳朵听， 手部感知，就是中医诊察的四步骤“望闻问切”，其中“切”主要是用手指对患者手腕处进行的脉诊，在古代主要通过对血脉， 气脉，经脉等运用，对患者进行诊断。《黄帝内经》《难经》《伤寒论》《脉经》等古代著作对脉诊发展都有着记载。近年来，脉象的研究主要是对其相关哲学性、脉象的形成、脉的位置、脉的形状和其可靠性等方面。在数字化脉诊应用的中，主要有徐礼胜等通过时域分析法提取脉象的时域特征，Yuan-Hua Liu 等通过频域分析法提取脉象的频域特征，在人工智能与脉诊的应用中，郭红霞等通过小波分析对脉象的时域和频域进行处理，然后通过BP 神经网络进行训练，通过训练出的模型，对脉象进行识别，提高了识别正确率和速度。颜建军等通过递归图和卷积神经网络对脉象进行了研究，其摒弃了脉象在时频两域研究上的缺点，通过构建脉象分类模型，将脉诊信号转换为无阈值递归图，提高了分类准确性。脉诊作为中医临床诊断的一种非侵入式侦察手段，通过利用人工智能技术，可以有效地避免因医生个体经验水平的差距所带来的误诊，提高对患者的诊断正确率。

舌诊也是中医诊断的一个重要环节，舌象对病情的表现迅速而又鲜明，对病情的好坏、预后都能从舌象的表现上比较客观地反映出来。但舌诊需要医生个体结合自身主观经验，对患者进行诊断，但不同医生的水平又参差不齐，且受客观环境的影响，所以将舌诊和人工智能技术相结合，将极大地提高舌诊准确率。近年来在舌象领域在数字化方面的应用，主要在客观化技术、舌象图像采集方法、舌象图像处理、舌象特征分析上进行研究，其中舌象图像采集方法主要是克服环境光对舌象拍照的影响，力求探索一种标准光源下的光照环境，主要方法有反射暗箱和人工光源等技术。舌象图像处理是通过矫正、去噪、舌体分割、舌质舌苔分割等技术来克服舌象图像因光源条件、图像采集设备所带来的误差。舌象特征分析是对舌质的颜色、形态和舌苔的颜色、形态等进行分类。在人工智能与舌象的应用中，王爱民等通过学习矢量量化神经网络分类器，对舌象自动分类有着不错的效果。舌诊作为中医诊断的一种重要诊察方式，通过人工智能等相关技术可以很好地为医生通过辅助诊断功能，提高诊断准确率。