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人工智能也可“望聞問切”輔助中醫診療更便捷

來源:中新網 閱讀量:16098 時間:2024-07-29 17:57   
導讀人工智能也可“望聞問切” “人工智能未來完全有可能成為中醫藥領域的顛覆性技術,改變行業現狀,產生新業態,應用前景廣闊。”近日,在“中醫藥與前沿技術的多學科交叉”岐黃科技創新論壇暨第三屆中醫濕證國際學術論壇上,中國科學院院士、中國科學院上海...

人工智能也可“望聞問切”

“人工智能未來完全有可能成為中醫藥領域的顛覆性技術,改變行業現狀,產生新業態,應用前景廣闊。”近日,在“中醫藥與前沿技術的多學科交叉”岐黃科技創新論壇暨第三屆中醫濕證國際學術論壇上,中國科學院院士、中國科學院上海藥物研究所研究員陳凱先表示。

人工智能已開始在中醫藥領域落地,政策支持力度也不斷加大。2022年11月,國家中醫藥管理局印發《“十四五”中醫藥信息化發展規劃》,提出加快中醫藥關鍵數字技術攻關,方向之一就是針對制約發展的關鍵問題,依托高水平研究機構、高等院校、中醫醫院以及中藥創新企業,開展政產學研用協同創新,鼓勵和支持智能中醫設備研發及應用。

人工智能究竟會給中醫藥領域帶來怎樣的變革?記者就此采訪了相關專家學者。

輔助中醫診療更便捷

打開手機上的“望舌問膳”小程序,對著手機攝像頭拍下舌頭照片,僅1分鐘左右,廣州市民吳小姐就收到一份詳細的身體體征報告。這份報告從中醫角度分析了她的健康狀況,并為她提供膳食養生防治方案。“太方便了,以往想身體調理,我還得去醫院排隊問診。”她高興地說。

近年來,隨著人工智能、大數據等新技術日益與中醫藥深度融合,各類創新產品層出不窮:人工智能針灸機器人、中醫健康手環、脈象信息采集系統……目前業界對人工智能輔助進行中醫四診的技術研發熱情較高,人工智能也可“望聞問切”。

“未來,人工智能將越來越廣泛地應用于中醫藥臨床和科研。比如,通過圖像識別技術增強“望聞問切”客觀性、基于大數據系統優化醫生處方、利用人工智能模型輔助診療等。”中國工程院院士、中醫藥廣東省實驗室主任、廣東省中醫藥科學院首席科學家劉良分析,這是一場重大變革,人工智能將推動診療模式從以個人經驗與主觀判斷為主,向融合多種現代技術與中醫專家經驗的模式轉變。

劉良也認為,這種轉變并不意味著人工智能要替代醫生。尤其在臨床醫療方面,人工智能并不能替代醫生,只能起到輔助作用。“中醫專家的臨床經驗仍然非常重要。人機聯動不能離開人,放在第一位的還是人和經驗。”劉良說。

融合發展具有先天優勢

那么,人工智能技術與中醫藥專家經驗如何更好地融合?在陳凱先看來,中醫藥領域具備與人工智能融合發展的先天優勢。

傳統中醫診斷高度依賴經驗,通過“望聞問切”獲取關于證候、疾病的大量信息。這些信息包含極為復雜的因果或相關關系。要熟練掌握這些關系,就必須對前人經驗進行歸納總結。而中醫藥在長期發展過程中形成了大量典籍,沉淀了不少經驗,積累了海量數據,對其進行檢索、比較、歸納和分析難度較大。

“人工智能技術不僅能提升中醫藥文獻歸納整理效率,而且在輔助診斷、用藥決策、優化藥物組合和新藥研究中展現出巨大潛力。”陳凱先說。

例如,由中醫藥廣東省實驗室牽頭建設啟動的中醫藥橫琴大模型,包含100億字符中醫知識文本及中醫院數字化病例。它依托高可信中醫診療知識庫,可輔助醫生精準診療,提供個性化治療方案。由華東師范大學、上海中醫藥大學等單位聯合開發的“數智岐黃”中醫藥大模型,以《黃帝內經》《傷寒雜病論》等著名中醫典籍及1000多本古籍和中醫藥文獻為核心數據基礎。它采用預訓練和微調并結合檢索增強生成和插件調用等技術,通過方劑推薦、中藥性質解讀、證候輔助診斷,實現中醫藥領域知識智能問答、健康咨詢、中醫藥知識圖譜動態交互三大核心功能,助力中醫藥創新研究和人才培養、臨床輔助診療及中醫養生保健。

劉良對人工智能在輔助診斷方面的作用也抱有很高期望。他在香港出診時,常常遇到病人好奇地詢問:“醫生,你是怎樣把我的類風濕病情控制住的呢?”這些病人希望能像了解西醫診斷那樣,清楚知道治療的具體靶點情況。“這時我只能很遺憾地告訴他們,現在還無法詳細解釋清楚,因為中藥的復方辨證治療很復雜,目前還沒有技術能解析。”劉良說,在看診過程中,他只觀察到患者關節紅腫熱痛癥狀;如果借助人工智能大模型,通過數據訓練,就能精準診斷紅腫程度,讓治療更客觀。

數據可解釋性亟待提升

“當下,人工智能賦能中醫藥發展已經邁出一步,有的中醫藥人工智能大模型已得到初步應用。但要使之成為精準科學研究,還需要付出更多努力。”陳凱先認為,挑戰之一是數據可靠性與可解釋性問題。

“如果數據不可靠,人工智能得出的結論也不正確。中醫傳承千年,大部分屬于描述性語言,比如“脈細”。如何把它們變成可靠數據,使之具有可解釋性,是人工智能應用到中醫藥領域首先要解決的問題。這需要科研人員進一步用現代科學方法解析中醫藥作用原理。”陳凱先說。

對此,劉良認為,首先要構建龐大、高質量的數據集,包括臨床數據、科研數據、文獻數據、海外數據等;其次,還要對這些數據進行收集、清洗、整理;最后,應收集多模態數據,將不同數據歸納到一套語言體系中。

“人工智能的模型架構仍需不斷完善,數據集也要不斷進化。應加強算力硬件設施建設,提升算法和算力水平。”劉良說,目前既懂算法又懂中醫藥的復合型人才短缺,因此要注重人才培養,引導他們參與算法研發、訓練與應用等工作,助力提升算法質量。

“以人工智能為“大腦”、以實驗裝備為“雙手”,“大腦”指揮“雙手”,有望為中醫藥領域帶來變革。”陳凱先認為,中醫藥需與時俱進,應用多學科現代科學技術開展綜合研究,實現中醫藥現代化。

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