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难以标准化的中医，如何利用人工智能和深度学习“弯道超车”？

文|于达维

“把脸放上去，把舌头伸出来”，在上海中医药大学附属曙光医院治未病中心，中医舌面脉信息采集及体质辨识设备（简称中医四诊仪）需要医生来进行操作。在采集了面色、舌苔的图像之后，还要用机器进行把脉。然后是问诊环节，需要回答几十个关于个人生活习惯和身体状态的问题。整个过程大概15分钟。然后，这套系统就可以给出一份关于被检测者的体质判定结果和养生建议报告。“你基本属于平和质，有湿热质倾向。”医生说。有没有这么好？记者本人都有些惊讶。在进行中医四诊仪测试之前，曙光医院治未病中心主任张晓天还给记者诊断出了一大堆问题，包括气血不足、过敏体质、睡眠不好、血瘀等等。似乎医生的判断更符合实际情况。不过仔细看体质辨识报告，虽然平和质的得分达到75，但湿热质的得分也达到37，所以“基本属于平和质，并且有湿热质倾向”的判断也不算错。

和现代医学相对开放、更新频繁的循证医学方式相比，中医是在相对稳定的理论体系下，通过不断反复实践提高自身的水平。这似乎是给人工智能提供了相对容易掌握的原则。但张晓天认为，人工智能做诊断、开处方的水平还不够。在北京大学计算语言学教育部重点实验室李纬博士看来，过去的中医专家系统，还只是简单的条件匹配，就是在什么条件下给出什么解决方案，都是事先设计好的。2018年2月，他们在预印本网站arXiv上提交了一篇论文，提出用AI生成中医处方的方案。李纬表示，中医天然的弱势是诊断主要靠人，而他们小组的主要研究领域是自然语言处理，可以将古代和现代医书中的病例做数字化处理。病症是什么，怎么用药，他们从中医方剂知识库中，提取了8万条病例对系统进行训练。“中医历史悠久，产生了很多医疗典籍，积累了大量的治疗记录，其中就包括症状的文本描述，以及对应的中药处方，正好就是深度学习可以派上用场的地方。”李纬说，他们选择从中医典籍里获取数据，“虽然这样构建的数据集比较小，但能保证处方质量。”137574921