三、人工智能与医疗

（一）人工智能医学初探

医生作为整个医疗行为最重要的一个核心组件，一直是很稀缺的资源，一个优秀的医生需要多年的学习和临床积累。如何才能最大限度地释放医生资源，医疗行业进行了很多年的思考与探索，并开始尝试将人工智能技术应用到医疗领域。

世界上最早将人工智能运用到医学的是Mycin专家系统，1976年由美国斯坦福大学开发用于细菌感染性疾病诊断的一款临床决策支持系统。它通过获取患者的症状、病史及各种检查结果，可以通过系统自己运算，做出一定推理，对患者进行一个初步诊断。Mycin使用了约500条生产规则，其与人类血液感染专家能力大致相同，甚至比全科医生更好。

该系统从控制结构上分为两部分：①以患者的病史、症状和化验结果等为原始数据，运用医疗专家的知识进行向推理，找出导致感染的细菌。若是多种细菌，则用0到1的数字给出每种细菌的可能性。②在上述基础上，给出针对这些可能的细菌的药方。

这个系统对严重的感染适用，如败血症和脑膜炎，所给出抗生素剂量会根据患者体重进行调整，也可以用于血液凝集性疾病。该系统的名称即取自抗生素的英文后缀mycin。该系统是在20世纪70年代，在斯坦福大学由研究人员耗时五到六年开发而成。最开始是由Edward Shortliffe在其博士学位论文研究中用Lisp语言编写，过程中由Bruce Buchanan、Stanley N.Cohen等指导，与早年的Dendral系统同在一个实验室被开发。Mycin并没有被用于实践之中，但是研究报告显示这个系统所给出的治疗方案可接受度约为69%，比大部分使用同一参考标准给出的治疗方案要好得多。

随着AI技术的逐步发展，AI医疗的应用也随之在不断进步，从Mycin到如今的智能影像识别、病历报告的文本后结构化，还有各种疾病的提前预警、分析及种种辅助诊疗、决策系统。从诊疗到治疗，AI正在慢慢渗透每一步的医疗行为之中。

（二）人工智能在中医学领域的进展

从20世纪中期开始，人工智能技术开始运用于中医学领域，随着人工智能和大数据技术的崛起，为中医的诊疗模式提供了新的契机。随着技术能力与业务场景的变化，人工智能在中医学领域的发展分为以下几个阶段。

1.人工智能挖掘中医药数据　将众多中医古籍、临床资料数字化，大力挖掘相关数据并进行分析，形成经验，辅助临床诊疗工作。

中医药数据挖掘已被广泛应用于中医药古籍的检索和名老中医经验的挖掘整理中。目前常用的方法包括频数分析、关联分析、复杂网络分析、聚类分析等。大数据技术促进了传统中医药典籍电子化，如《中华医典》等书籍和数据库，这有助于充分挖掘历代中医药知识。同时，中医药现代化研究也积累了大量中药和方剂的药理研究资料和作用机制的资料，形成了标准的数据库。

目前，中医药标准化工作已经完成对中医疾病病名、证候、中药药名、方剂名等的标准构建。但是面对中医药数据的复杂性，传统的统计分析工具和简单的数据挖掘技术已经不能满足中医药信息化发展的需求，因此需要人工智能的深度学习，进一步对大数据进行分析和处理。

2.人工智能技术辅助中医诊疗及辅助学习系统　人工智能技术拥有独立自主的诊疗功能，通过大数据学习可达到与临床专家高度匹配的诊疗结果，此时人工智能技术在临床辅助诊疗中可发挥一定的主动性。同时，还可利用已达到中医临床专家水平的人工智能技术培养中医人才，提高中医药传承效率，促进中医药传承。

在中医智能诊断方面，目前四诊客观化的研究已经取得阶段性成果。脉诊和舌诊的客观量化已经有了长足进步，这或将改变传统诊断受医生主观意识、经验积累影响，以及受限于环境因素，缺乏客观指标而难以重复的问题。

3.中医药人工智能技术融入全生命周期健康维护　人工智能技术将中医全面融入生活，从健康管理、诊断、治疗等方面全方位服务患者，相应的人工智能技术能独立完成临床任务。

在数据挖掘和辅助诊疗及辅助学习相关技术均比较成熟的状态下，进一步将中医药领域的人工智能技术融入健康管理，真正应用于相关疾病的一级预防及二级预防中，充分发挥中医药治未病的理念，使中医药理念融入日常生活中。

中医对于未病的理解更深入，不同于西医主要针对某一种或某几种常见疾病的健康管理，中医是通过对不同个体的望、闻、问、切，然后根据个体的体质及相关危险因素选用针对性的干预措施，以实现整体调节，可更好实现“未病先防、既病防变、愈后防复”。

基于人工智能技术建立中医药健康管理云平台可以实现高效的人机对话并进行相关信息的处理分析，能根据每个人的不同体质状况给出相应的健康处方，对不同体质个体进行相应的调整改善，做到精准化、个体化医疗保健，同时跟踪随访、收集健康大数据，开发并完善疾病预测模型和疾病筛查模型的建模策略与方法。