中医四诊合参与现代技术融合在内科疾病诊断中的应用研究

摘要：目的：探究中医四诊合参与人工智能技术在内科疾病（以高血压病为例）中的联合诊断价值及其证型-指标关联规律。方法采用前瞻性队列研究设计（2024年6月至2025年6月），纳入70例原发性高血压患者，通过中医四诊仪采集舌象、脉象等数据，结合AI舌面脉信息融合系统进行证型智能判别；同步记录患者动态血压、血脂（LDL-C、HDL-C）、血管内皮功能（ET-1、NO）等指标，采用Spearman相关性分析和机器学习模型（XGBoost）挖掘肝阳上亢、痰湿壅盛等证型与现代指标的关联性。结果四诊-AI融合模型辨证准确率达88.6%（Kappa值0.81），肝阳上亢证（占42.9%）患者收缩压昼夜节律异常比例显著高于痰湿证（P<0.01），且与ET-1水平呈正相关（P<0.05）；痰湿证LDL-C异常率高于其他证型（P<0.05），而阴虚阳亢证NO水平显著降低（P<0.01）。结论四诊技术与AI的融合能有效提升中医辨证客观化水平，不同证型与血管活性物质、脂代谢指标存在特异性关联，为高血压病中西医结合诊疗提供量化依据。

关键词：中医四诊；现代技术；内科疾病

引言

随着人工智能技术的快速发展，中医药现代化迎来新的机遇。本研究聚焦高血压病这一常见慢性病，创新性地将中医四诊（望、闻、问、切）与现代AI技术相结合，旨在构建标准化、智能化的中医辨证系统。通过多模态数据融合与机器学习算法，探索中医证型与现代医学指标的关联性，为提升中医辨证客观性、推动中西医结合诊疗模式创新提供新思路。

1资料与方法

1.1一般资料

选取2024年6月至2025年6月医院高血压专科门诊收治的原发性高血压患者70例，其中男性38例（54.3%），女性32例（45.7%），年龄45-75（58.6±9.2）岁；病程3-15（8.7±3.5）年；高血压分级：1级22例（31.4%），2级35例（50.0%），3级13例（18.6%）；合并高脂血症者41例（58.6%），糖尿病19例（27.1%）。入组标准：符合《中国高血压防治指南》诊断标准，中医辨证分型参照《中药新药临床研究指导原则》；排除继发性高血压、严重心脑血管疾病及妊娠期患者。两组基线资料（年龄、性别比、病程等）均衡可比（P＞0.05）。

1.2方法

研究采用多模态数据融合技术：①中医四诊数据采集：使用DS01-A型中医四诊仪（舌面脉信息采集模块分辨率≥500万像素，脉象采样频率1kHz）标准化采集患者舌象（舌质、苔色）、脉象（脉位、脉力）等参数；②AI智能辨证：基于深度残差网络（ResNet50）构建舌象识别模型，结合LSTM神经网络分析脉象时域特征，通过XGBoost算法实现肝阳上亢、痰湿壅盛等6类证型的多分类（模型训练集/测试集=7:3）；③生化指标检测：同步采集患者晨起空腹静脉血，采用全自动生化分析仪检测LDL-C、HDL-C水平，ELISA法测定ET-1、NO浓度；④统计分析：运用Spearman相关性分析证型与指标关联性，采用SHAP值解释机器学习模型特征重要性。质量控制：四诊操作由2名副主任中医师双盲复核，生化检测实行室内质控（CV＜5%）。

1.3观察指标

①中医证候积分（头晕、头痛等8项症状）；②24小时动态血压监测参数（昼夜平均血压、血压变异性等）；③实验室指标（LDL-C、HDL-C、ET-1、NO水平）；④四诊-AI融合模型辨证准确率；⑤药物不良反应发生率。所有指标均在治疗前后进行规范化检测与评估，确保数据真实可靠。

1.4统计学方法

SPSS23.0用于分析和处理特定测量数据(±s)的数据。以%为单位计算数据，并用χ2检查数据；P>0.05无统计学意义。

2结果

2.1四诊-AI融合辨证效能

四诊-AI融合模型辨证准确率达88.6%（Kappa=0.81），证型分布以肝阳上亢证（42.9%）为主，痰湿壅盛证（31.4%）次之，模型显著提升中医辨证客观性（P<0.01）。

表1不同中医证型患者ET-1、NO水平比较(±s)

2.2证型与生化指标关联

肝阳上亢证患者ET-1水平显著升高（r=0.67,P<0.05），痰湿壅盛证LDL-C异常率（77.3%）高于其他证型（χ²=6.54,P<0.05），而阴虚阳亢证NO水平明显降低（P<0.01）。

表2不同中医证型患者血脂异常率比较[n(%)]

3讨论

本研究通过将中医四诊与现代人工智能技术相结合，为高血压病的中医辨证提供了客观化、标准化的新思路。传统中医辨证主要依赖医师的主观经验判断，存在一定的主观性和重复性不足的问题。通过中医四诊仪采集舌象、脉象等客观数据，结合深度学习算法构建的智能辨证模型，不仅能够提高辨证的准确性，还能发现传统诊疗中容易被忽略的细微特征差异。

从中医理论角度看，研究结果显示的不同证型与特定生化指标的相关性，印证了“证候-微观指标”的对应关系。例如，肝阳上亢证与血管内皮功能指标的相关性，体现了“肝主疏泄”的生理功能与血管调节的内在联系；而痰湿证与脂代谢异常的关联则验证了"痰湿困脾"理论的现代生物学基础。这些发现为中医证候的现代医学解释提供了重要依据。

从方法学来看，本研究创新性地将传统四诊信息与现代检测指标进行多维度融合分析，既保留了中医整体观的特色，又引入了现代医学的量化指标，实现了中西医诊断优势的互补。AI技术的应用不仅提高了诊断效率，其可解释性分析还能帮助揭示证候形成的潜在机制，为后续的精准治疗提供靶点。值得注意的是，本研究建立的模型仍需要更大样本量的外部验证，未来可考虑纳入更多维度的生物标志物以进一步提升模型的泛化能力。

结束语

综上所述，中医四诊与现代技术的融合代表了中医现代化的重要方向。这种研究方法不仅适用于高血压病，还可推广至其他慢性疾病的中医诊疗，对促进中医药的传承创新发展具有重要意义。后续研究可进一步探索动态监测和个性化干预方案，推动中西医结合诊疗向精准医学方向发展。

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