大数据时代中医学发展的必然趋势
2018/4/16 7:54:23 陈文强中医

     中医学传承和发展过程中很大的一个瓶颈是经验性知识的碎片化，因此，师徒之间的口传心授一直是中医学习的一种重要方式。

     但是，即便是在最理想状态下的师承教育，也必然会受到学习范围狭窄，教育成本高，培养周期长等问题的局限。倘若考虑到各种内外因素对师承教育的异化等情况的话，那么师承教育的有效性就更加大打折扣了。

    

     毫无疑问，引入AI是突破中医传承困境的一个重要通路。事实上，中医开启AI的研究并不晚，上世纪七八十年代就曾开发出“关幼波肝炎医疗专家系统”等各种用于专门领域的中医专家系统。中医专家系统通过梳理中医专家的诊疗规则，利用少量的诊治经验，对疾病进行诊治。但是受制于数据规模、算法和其他因素，专家系统只能作为一个字典式的封闭知识库，为临床诊治提供辅助查询，而不能进行创造性的诊断，更无法开出具有原创性的药方。

     值得庆幸的是，大数据为中医知识的传承带来了非常积极的想象空间。技术的发展使海量数据实现了互联互通。智能感知、图像识别、网络社交等实现了数据的自动生成和采集。封闭、有限的静态知识库变成了开放、无限、动态的大数据。通过大数据，人类的一切行为、思想、经验都被表征为可以识别的数据，从而解决了AI所需要的人类经验(事实上，浩如烟海的中医历代文献就是优质的数据资源)。

     在这种情况下，中医医生个人经验就有了准确的表达方式，并可以通过数据进行相互传递和交流。AI通过深度学习、神经网络和蒙特卡洛树搜索等算法在中医大数据中不断学习、训练，从海量的数据中发现一般性的规律，然后在不预先给定理论和规律的条件下，自我学习，不断创新，进而将碎片化的中医大数据逐渐形成有用的知识，并用于中医诊疗实践中。

     传统上，中医通过直接在临床实践中获取个性化数据，并通过顿悟等方式产生经验性知识，有别于西医通过受控实验、结构化理论而进行的知识生产方式。但是，从大数据与AI来看，无论是西医还是中医，其实都是算法而已。中医、西医的诊疗过程不过是算法转换问题。另外，在大数据时代，由于AI对大量隐性知识的深度分析，很有可能对包括“望闻问切”在内的中医传统诊疗方法和理论产生颠覆性更新，真正体现出“审堂下之阴，而知日月之行，阴阳之变”的强大力量。

     因此，在占有传统中医海量经验数据的基础上，利用机器存储能力强、运算速度快等特点，AI可以迅速发展日益逼近人类的思维方式和学习、推理能力，并必将成为人类医生的超级助手，从而打开一条连结中医传承与创新的全新道路。

     (感谢中关村大数据产业联盟赵国栋秘书长为本文提供宝贵意见)

     用AI做了个小东西，敬请期待

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