中医AI真的可行? 先判断是不是真的人工智能!

2018-03-14 12:00:05
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人工智能的风在西医已经如荼。自然语言处理、影像、机器人再加上科大讯飞的股价接连验证了人工智能的光明前路。但是与之对应的,却是被誉为“国之瑰宝”的中医在人工智能方面的捉襟见肘。此前融资2亿的小鹿医馆,也只是打算“尝试”中医+人工智能。

中医AI为什么难以如同西医一样,被大众所接受和看好。中医AI是否具有可行性?是仅能停留于理论还是可以真正落地?为此我们专程请教了中医药大数据与人工智能专家李国正教授及数位一线中医大数据和人工智能的从业者。无论是西医AI还是中医AI,或许从这些观点中都能引发新的思考。

中医AI真的可行? 先判断是不是真的人工智能!

李国正,博士

现为中国中医科学院研究员,博士生导师,中医药数据中心副主任、中国中医药信息研究会中医药大数据分会会长,广东省中医院兼职教授。中国生物医学工程学会中医工程分会副主任,中国中医药信息研究会基层中医馆分会副会长,中国人工智能学会机器学习专委会常务委员,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员。其主要研究方向是健康大数据与中医信息学,主持在研和完成国家科技部重点研发计划项目、国家自然科学基金,国家中医药管理局委托任务等多项课题。

一、中医有没有标准化?能不能标准化?

无论是中医大数据还是中医人工智能,不解决中医标准化的问题,一切都无从说起。那么中医诊疗是否有据可依,有证可循?中医诊疗的“标准”究竟是什么?中医病历能否和西医一样数据化?

“中医看病其实是有依据的,《黄帝内经》、《伤寒杂病论》、《温病论》等经典是中医的基础根基,无论是什么派别,这些内容都是通用规律。这就决定了标准化是有据可循的。所以现在很多人说中医看病无据可依,无证可循,这是把最基本的一点忽略了”。长期研究健康大数据和中医信息学的李国正教授说道。除此以外,医生对自身长期诊疗经验的总结和看病用药习惯,是构成中医个性化的部分。这也是在经典的基础上,衍生出来的随着时代进步的创新部分。

在有了依据之后,中医“标准化”该如何实现? “与西医一样,疗效也是中医的金标准:多长时间有多大的改善程度,哪种治疗方案更适用于临床,这是最直观的评价准则。也是中医标准化的思维逻辑和出发点,是中医得以传承至今的根基”。在有了对疗效的判断标准以后,处方标准化、诊疗标准化则会相对容易很多。这种基于疗效评价的标准化方案,也能得到更多人的信任。

此外,中医药数据中心副主任的李教授,还从病历和数据采集的角度阐述了在中医标准化和数据化方面的努力:“其实中医的病历采集已经非常普及了,比之于西医也不遑多让。结构化的电子病历日趋完善和普及,让现代中医诊疗过程中的病历同样变成了数据化的内容。”

据悉,中国中医科学院早已开发了一套中医临床科研信息共享系统,可以把所有的病历信息结构化数据化存储,并且已经在政府的支持下进行了全国范围内大量数据的采集。因此,建立以电子病历为中心的医疗健康档案和医疗信息系统是已经具备的条件。而且有了这种自上而下的推动力,中医的电子病历数据采集将会比西医更进一步。

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二、中医有没有大数据?能否用于中医AI

“以前的中医数据都是定制化和带明确指向的,需要拿着相关的软件到临床去采集特定的数据,如采集哪些病人、哪些症状、治疗效果反馈等。这样就可以按照原定的假设验证治疗方案的可行性。同样的方式也用于对经典古籍的验证”。这是李国正教授认为这是此前对于数据分析和挖掘的典型思路。

但这种方案显然已经不适用于现在的大数据要求了。根据麦肯锡提出的大数据四大特点:海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低,因此需要一套全新的能够记录所有而不是指定数据的系统来承载。从根据规律填数据,转变到根据数据找规律。所以李国正教授认为中医药大数据的特点是数据结构复杂、多源多模态、个体化强、时序性强,需要借助结构化的电子病历、客观化的仪器,标准化的数据采集手段,将中医诊疗过程中的所见、所感、所问都数据化存储,最后才能形成大数据。

“中医大数据现在有一个很大的误区,那就是把基于知识的专家系统当成基于数据的智能系统”金灯台大数据总经理颜仕星告诉我们。因为知识和数据有着本质上的区别。

金灯台作为最早致力于发掘中医药大数据价值的公司之一,在行业已经有了很深的积累,依托于同济大学中医药大数据学术研究团队,与中国中医科学院、广东省中医院、上海中医文献馆、上海中医药大学等中医药领域顶尖机构都有着很好的合作关系。

“传统的基于中医知识的专家系统是‘死的’,医生只能根据预设的规则来操作。但基于中医数据的智能平台系统是‘活的’”。基于大数据,意味着使用者可以在参考专家、典籍经验的基础上,辨证论治,对系统推荐的诊断、用药进行调整,并且由系统记录使用者的诊疗用药习惯,根据疗效反馈不断学习,从使用体验和经验积累两个方面学习成为更适合使用者的系统。这就是金灯台开发的“中医智慧传承平台”的出发点。从理论上来说,当产品铺开以后,很有机会成为中医人工智能的先行者。正如《经济学人》刊文盛赞中国AI所说:The more data are available, the more algorithms can learn and the smarter AI offerings will be。

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三、如何实现中医四诊数据的采集与标注?

既然AI最重要的原料是数据,那传统中医纯粹基于个人经验来判断的“望闻问切”如何数据化呢?将脉象、面色、舌象的数据又该如何采集与标注?

“以前中医大数据研究有一个瓶颈,缺乏在可靠性、真实性上能够支撑的、行业认可的四诊数据采集设备。这个瓶颈,也让中医AI研究缺乏临床数据的“源头活水”而难以深入进展,造成目前基于中医数据的智能系统凤毛麟角,而大多停留在传统的基于中医知识的专家系统水平。道生医疗总经理李春清感叹道。

除了金灯台以外,道生也在中医AI方面尝试了许久。不同于一般单纯的技术和软件,道生已经有了自主研发落地的可基本用于临床的四诊设备。通过道生四诊仪,进行舌象、面色、脉象诊测的信息采集及辅助体质辨识。相当于结合图像(舌象、面色、脉象)、数据(脉象)、线上问诊(问诊),将中医的“望闻问切”数据化、标准化。在采集的过程中,同时为数据进行标注,达到“基本可以满足中医AI使用”的要求。这一设备目前已经得到官方认可,国家药监局、ISO/TC249都相继颁布对应的标准。

据悉,道生医疗已经投资控股了金灯台公司,开启了中医人工智能领域的全面合作:以硬件设备为抓手,作为采集中医诊疗数据的来源;以可自我学习并完善的“中医智能辅助决策系统”“中医智慧传承平台”两大体系承载大数据和云计算功能。如此看来,中医AI似乎并非人们想象中的那么不靠谱。两者相结合,在AI技术、产品落地方面有着毫无疑问的巨大优势。但中医AI这一新事物,将在市场拓展、用户教育、公众接受度等各方面接受更多的挑战。没有用户和市场意味着没有稳定持续的fresh data,那么AI技术也就变得毫无意义了。

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四、中医能否借力AI向科学化现代化发展?

无论是西医还是中医,数据的质量和数量达不到要求都是事实。但如果因为一句简单的garbage in,garbage out就放弃了努力,那和咸鱼也没什么区别。人工智能的发展对医疗数据的质量提出了挑战,好在大趋势是医院临床诊疗中数据化正在逐步变成常态,数据质量也随之提高,推动人工智能的进步,这是一个正向循环的过程。

现代医学每一步的发展都是建立在科学技术的突破上,无论是基因测序、精准医疗还是人工智能都是如此。“中医此前的重视程度、成长土壤和行业环境显然都还不够。但随着全民意识提升,大政方针支持,人工智能、软件工程、中医药、生物医学多方面人才的逐步汇聚,这对中医的发展是好机会”。李教授不由得感叹。

AI技术的发展成熟,相信也将会是中医证明自己,推动中医向现代化和科学化发展的千载良机。

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