瞭望 | 当中医药遇上人工智能

　　“近几年，中医药人工智能赛道日益受到业界关注，投入技术和产品研发的团队明显增多。”

　　中医药人工智能的发展面临诸多挑战，亟待中医理论的守正创新和医工技术融合突破，驱动业界良性发展

　　文 |《瞭望》新闻周刊记者 徐弘毅

　　在广州医科大学附属中医医院门诊大厅，银灰色机器人外形的中医体质辨识仪，吸引着来来往往的目光。

　　近年，随着数智中医赛道持续升温，人工智能中医开方系统、针灸机器人、推拿机器人等科技感十足的技术和设备，正越来越多地现身医院科室、科研院所和企业，标注着中医药医工融合的最新刻度。

　　这些初露峥嵘或仅具雏形的智能中医产品，无不试图以技术之力，弥合一对基层中医药服务的“经典”矛盾：一面是基层群众日益提高的健康需求，一面是基层医疗卫生机构相对落后的承接能力。

　　当传统的中医药遇上现代的人工智能，将会碰撞出何种火花？又将给基层带去怎样的健康愿景？

　　AI探路中医体质辨识

　　坐在一部台式终端机前，面对屏幕摄像头拍摄几张面部和舌头的照片，再回答5道问题，居民就会在手机上收到一份详细的中医体质辨识报告。

　　在广州市天河区石牌街道社区卫生服务中心，许多使用过这款智能中医设备的老年居民都对它印象深刻，叹服“科技很发达，结果也可信”。

　　中医体质辨识是中医学重要组成部分，也是中医个体化诊疗的基础。《国家基本公共服务标准（2023年版）》明确要求，要对65岁及以上老年人，每人每年提供1次中医体质辨识和中医药保健指导。

　　以往的中医体质辨识耗时较长，常常让老人感觉繁琐。

　　石牌街道社区卫生服务中心主治中医师韩艺瑜解释说，根据《国家基本公共卫生服务规范（第三版）》，老年居民完成中医体质辨识需要回答一份包含33道问题的记录表，如“您精力充沛吗”“您容易疲乏吗”等，每题都要从“没有”“总是”等5个选项中做出选择，根据总分判定居民体质。“老年居民或者自行填表，或由我们社区医生逐一念给老年居民供其做出选择，整个流程大约需要20分钟，有的老人会不耐烦，配合度不高。”

　　“现在有了新投用的智能设备，中医体质辨识只需2分钟就可以完成。”石牌街道社区卫生服务中心副主任杨海文说，人工智能的应用显著提升了服务效率，居民也乐于参与，配合度更高。

　　这是广州探索AI助力基层中医药服务能力提升的一个试点。据了解，2023年7月，广州医科大学附属中医医院承担的“广州市三级名中医工作室”建设项目下沉多个社区卫生服务中心，借助华南理工大学团队研发的AI智能中医体质辨识仪，开展“AI智能中医体质辨识”治未病服务项目。

　　据介绍，该体质辨识仪的基础是一套机器学习的人工智能模型，该模型由三甲医院的中医专家进行训练，通过机器学习“掌握”了体质辨识能力，可根据面部和舌头图像识别用户体质类型，进而输出相应的个性化调理方案。

　　截至2023年10月，该项目服务已累计覆盖广州市内11个社区，服务社区人群超过1.2万多人次。

　　数智中医持续升温

　　利用AI智能辨识中医体质的背后，是不断升温的数智中医赛道。

　　“近几年，中医药人工智能赛道日益受到业界关注，投入技术和产品研发的团队明显增多。”华南理工大学广东省人工智能中医工程技术研究中心副主任伍骏说。

　　2022年11月，国家中医药管理局印发《“十四五”中医药信息化发展规划》，提出加快中医药关键数字技术攻关。方向之一，即是针对制约发展的关键问题，依托高水平研究机构、高等院校、中医医院以及中药创新企业，开展政产学研用协同创新，鼓励和支持智能中医设备研发及应用。

　　在伍骏看来，不少中医药界专家学者对计算机、人工智能技术有兴趣，纷纷寻求同计算机专业人士合作或组成团队，是业界的新趋势。“越来越多人看到人工智能技术的潜力，希望借助这一技术将中医药发扬光大，提升基层中医药服务能力。”

　　据了解，目前北京、上海、广州、南京等地的中医药院校，以及部分理工院校、综合性大学都在推进中医药与人工智能结合相关的研究。

　　以广州为例，据广州中医药大学医学信息工程学院医学人工智能教研室主任王正飞介绍，该校依托医学信息工程学院，于2022年成立智能中医研究院，开展中医药信息学建设和医工交叉科研创新，推进人工智能在中医药领域的技术研究和成果转化。

　　王正飞表示，目前业界对人工智能辅助进行中医“四诊”（望、闻、问、切）相关的技术研发热度较高。其主要原理是利用计算机技术和声音、气味、压力、生物电信号等传感器采集患者“四诊”数据，人工智能通过机器学习等建立模型，并分析“四诊”数据，实现高效、客观诊断，达到辅助医生治疗的目的。

　　“人工智能的相关应用，对医疗资源不足的基层尤为重要。”王正飞说，人们都喜欢看老中医，是因为传统中医诊疗中医生的主观经验特别关键，而偏远地区恰恰缺乏经验丰富的医生。“如果未来借助成熟的中医药人工智能辅助，基层医生能获得老中医、名中医同等的技术能力，提升其诊断准确度，应用前景将非常广阔。”

　　医工融合两大挑战

　　广州医科大学附属中医医院治未病科副主任医师高三德认同人工智能是中医药现代化的趋势，同时他也提出，目前市面上许多中医人工智能设备还不能替代专家看病、治病。“要达到期待中的美好愿景，仍亟待回答、突破许多挑战。”

　　挑战之一是中医药标准化等理论问题。

　　伍骏说，研究者做中医药智能化开发，首先要解决中医药的标准化。因为中医流派众多，对于同一个问题，不同流派、不同医生在诊断和治疗上观点各异，增加了产品开发和国际认可的难度。“我们希望能有一个标准化的，或者相对共识性的标准或规范，帮助相关产品更好走向市场、走向国际。”

　　据了解，中医体质辨识类智能化产品之所以能够率先面世，就是得益于这一领域较早实现了标准化。中华中医药学会早在2009年就发布了《中医体质分类与判定》标准，明确了中医体质的9种基本类型、中医体质分类的判定等。此后，中医体质辨识被纳入国家基本公共卫生服务项目，并得到广泛应用。“中医体质辨识相对标准化，有统一规范作为参照，后续研发只是技术路径不同。”伍骏说。

　　挑战之二是中医药智能化的医工融合技术难题。

　　业内人士介绍，计算机技术应用在中医药领域时日已久，早在20世纪80年代就有“中医专家系统”问世。它通常使用知识库检索的方法，事先将专家划定好的标准、规范、诊断步骤等录入系统，使用时依据患者的数据检索、提取相应方案，实现模拟中医专家的分析、判断过程。

　　在伍骏看来，这种技术有一定局限性。“许多时候患者并不是标准化地生病，并且相关系统的准确度高低，主要取决于设计者系统搭建的水平高低。”

　　机器学习在规避这一问题的同时，又带来新的问题——机器产生结果的过程是一个“黑箱”。

　　伍骏解释说，人工智能依靠神经网络的深度学习，而不是预先设定的既有程序输出结果，哪怕结果是对的，也可能引起医生质疑，因为现阶段人们尚难以准确解释人工智能系统的决策过程和结果由来。“业界正在努力探寻答案。”