AI诊疗技术下中医络病诊疗方法的推广及应用

 摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术在中医领域的应用日益广泛，为中医诊疗学的改革提供了新的思路和方法。本文旨在探讨在AI诊疗技术背景下，中医诊疗学的推广及应用，特别是以中医络病学为例去探究怎样去推广和应用。中医络病学作为中医理论体系的重要组成部分，具有悠久的历史和深厚的理论基础。然而，目前中医络病诊疗方法目前并没有具体和AI技术结合起来，难以满足现代社会对中医络病诊疗方法的广泛需求。AI技术的引入，为中医络病诊疗方法融入新时代供了新的契机。

关键词：中医诊疗学；中医络病诊疗方法；AI诊疗技术 ；创新改革 

引言：中医络病诊疗方法是国家级非遗物质文化遗产。中医络病诊疗方法历史悠久，中国工程院院士吴以岭更进一步创新发展了中医络病理论，系统构建了中医络病理论体系。由于医生对中医络病诊疗方法的理解与掌握程度的不同，以及其临床的经验不足，其诊断的精确度可能存在问题。然而随着AI诊疗技术的不断发展，其在医疗方面，尤其是在中医诊疗方面日益广泛，为中医诊疗学的发展提供了广阔的发展空间。本文将从中医络病诊疗方法和AI诊疗技术发展现状、AI诊疗技术下中医络病学诊疗方法的创新应用、AI诊疗技术下中医络病诊疗方法的推广策略三个方面出发，来探讨中医络病诊疗方法与AI诊疗技术更好的结合发展，为中医络病学的现代化发展提供新的思路和方法。

 1. 中医络病诊疗方法和AI诊疗技术发展现状

 1.1中医络病学理论基础

1.1.1中医络病学基本概念、理论框架

中医络病学是研究人体经络系统的生理、病理变化及其与脏腑相互关系的中医学分支学科。它认为经络是气血运行的通道，其功能失调可能导致气血不畅，从而引发各种疾病。气滞血瘀是中医络病学中常见的病理状态，即气血运行受阻，易形成痰浊、湿热等病理产物，进一步影响经络的功能。

络病学说是中医学脏腑、经络、气血理论的重要内容之一，其理论框架主要包括络病证治、脉络学说和气络学说三大部分。吴以岭院士首次系统构建了“络病证治”体系，并提出了络病理论框架“三维立体网络系统”，系统探讨络病发病、病机、辨证与治疗[2]。这些理论不仅为中医络病学的发展奠定了坚实基础，也为临床诊断和治疗提供了重要指导。

1.2 AI诊疗技术发展现状

1.2.1 AI技术在中医中的应用

在舌诊中，AI技术通过深度学习算法，对采集到的舌面图像进行高精度的识别与分析。这包括舌体的颜色、形态、质地以及舌苔的厚薄、颜色、湿润度等多个维度的特征提取。基于深度学习算法的AI模型，根据舌面图像的特征，预测患者可能存在的疾病风险或潜在的健康问题。

在脉诊中，AI脉诊依托传感技术、信号处理技术以及深度学习算法，利用压力传感器和芯片，精准同步采集“寸、关、尺”的脉象信息，生成精准的脉图数据，并依据脉象给出可能存在的疾病风险的分析，为中医脉诊提供了客观化的数据支持。

依托于大数据分析的AI开方系统，能够根据患者的诊断信息，通过物联网与医院联系起来，全面分析患者的既往病史与家族史等，精准的给出个性化的中药方剂，给出基础方药，以及加减方，进行个性化精准的治疗。

1.3 AI诊疗技术的优势和局限性

1.3.1优势

AI诊疗技术具有提高诊断精准度，优化治疗方案、加强患者管理与跟踪的优点。随着AI 诊疗技术与中医结合的日益紧密，其提高诊断精准度的优点越来越突出。由于受到医生技术水平、思维方法、临床经验等方面的影响，医生对舌象、脉象的诊断结果往往不准确，并且患者的舌象图片不能很好的保存，对于病人的复查也不方便，然而AI诊疗技术可以很好的解决这个问题，AI可以基于中医面诊，舌诊的理论进行学习，然后通过海量的数据库进行练习，并且在这个过程中，AI可以通过深度学习去不断改进自己的思维方式，以满足看病的需要。

1.3.2局限性

目前，AI诊疗技术在中医方面局限性主要体现在其不能对脉象进行检测、识别。在中医的诊疗中，脉诊的地位举足轻重，其可以反映人体的正邪盛衰、气血盈亏。现代生理学认为脉搏能提供心血管系统状态。然而现存的AI技术往往都是大型仪器去分识别脉象，这样非常不方便。通过小型智能手环去识别分析脉象信息可以很好的解决问题，但是目前并不存在这样的技术。并且脉象具有复杂性和多样性，如何通过AI技术去识别脉诊是目前亟需解决的问题。

2 .AI诊疗技术下中医络病学诊疗方法的创新应用

2.1 AI技术在中医络病诊断中的应用

中医辩证要求“望闻问切，四诊合参”，AI在图像识别、数据处理、信息检索等方面的特长可以有效助力中医络病学的诊断。AI通过对大量以往临床数据的学习，将大量的模糊数据分析归纳为凝练的精确数据[3]，强化中医诊断名词的语义关联与逻辑培养，构建能够精确处理中医体征的智能诊断模型。在临床应用中，AI依靠红外成像技术、ML算法、贝叶斯算法等技术，对患者的舌部、面部进行图像采集与中医体征分析，相较传统的人为判断具有纹理细节数据化、部位温度可视化的优势[4]，结合全息舌面脏腑经络分布图表，智能诊断中医证候并计算概率，辅助临床中医师进行中医病症诊断，提高中医络病诊断的效率与精确度。

2.2 AI技术在中医络病治疗中的应用

AI技术通过对患者体质、病史等数据的个性化分析，结合中医时令节气模型，可以生成针对性的治疗方案。AI技术结合大数据万物互联，可以将患者的历年健康检查报告、病例等集中处理，同时根据患者的四诊所得情况预测患者的中医体质类型，对患者的治疗预后和生活习惯给出专业性建议。同时，利用AI技术，如LlaMA大模型[5]，接入中药方剂学教材、名家医案方药、中医处方数据集、中医络病学等基础语料，识别各个组方药物的“主治”“药性”“加减化裁”等信息[6]，训练出具备中医治疗方药知识理解力的预训练语言模型，参考吴以岭教授 “病－证－症－法－方－药”的诊治特点[7]，生成对应的AI智能处方，为中医络病学的临床治疗给出中医方药指导。

2.3 AI诊疗典型案例分析

中医临床效果是AI应用在中医诊疗方面的核心导向。当今，在人口老龄化的趋势下，慢性阻塞性肺疾病成为危害中老年人生命健康的常见病。张欢欢[8]等将中医气血分析与肺部功能检查、CT检查等理论技术综合，借助AI技术辅助临床诊疗，以达到减少误诊、漏诊，提高诊疗精度及预见性的目的。AI 在中医经络学说上的应用同样成就显著。南京中医药大学徐天成团队的智能针灸机器人[9]，将AI技术与图论结合[10]，通过腧穴-经络-病症网络模型算法、“归经-取穴-主治”归纳整理学习，选择性训练AI不断迭代，使其可以作出循经取穴的中医诊疗思路，再配合实时传感技术与智能机械控制技术，实现对中医经络针灸治疗的AI诊断-治疗全流程自动化的探索。AI诊疗技术与精细传感器的结合，助力实现临床中医的精细化诊断与规范化治疗，成为未来中医络病学诊疗方法的重要发展方向之一。

3.AI诊疗技术下中医络病诊疗方法的推广策略

3.1政策法规支持

3.1.1完善政策法规、促进技术应用的建议

明确AI诊疗系统的审批流程、质量标准和安全要求。对于中医络病诊疗中的AI算法，应建立严格的审核机制，确保其准确性和可靠性，设立对口监管机构或部门，负责对AI诊疗技术下的中医络病诊疗进行监督管理。该机构应具备医学、法学、信息技术等多方面的专业人员，以便全面监管AI诊疗过程中的各个环节。

3.2医疗机构与医生接受度与相关推广建议

3.2.1提高医疗机构与医生对AI诊疗技术认知

推广人工智能诊疗技术需要医疗机构与医生对该技术有准确且清晰的定位。从医疗机构角度出发，提高他们对于AI诊疗技术的认知程度，能够最大限度地利用AI诊疗长处，避其短处，从而提高患者满意度与机构自身对外竞争力；从医生角度来看，部分医生习惯于传统望、闻、问、切等诊疗方法，对于 AI技术在中医络病诊疗中应用存在误解，担心AI会动摇甚至取代医生地位，没有正确认识到 AI 诊疗仅仅是一种辅助诊断和治疗优化的工具[11]，所以认识AI才能更好地使用AI，提高医生对该技术了解度，才能让医生将其应用于实践——在临床上”信手拈来“；医生对患者的影响力会提高患者对于AI诊疗技术的信任，从而更有利于人工智能诊疗技术的推广。

3.2.2采用培训、示范、交流等推广措施

开展多层次、长期培训课程，举办关于AI技术基础知识、AI在中医络病诊疗中的应用原理、AI诊疗设备操作等方面的培训。培训内容应根据医生不同层次与对应需求进行定制，例如对于基层医生，侧重于基础AI诊疗操作培训；对于专家级医生，则可以尝试开展AI算法优化和临床应用研究方面的培训。为适应AI诊疗技术不断更新，中医络病诊疗知识不断丰富的现状，医疗机构可以定期组织医生进行再培训，帮助他们跟上技术与知识的发展路程，且培训可以采用线上线下相结合的方式，方便医生根据个人工作安排选择合适的学习方式。

开展定期学术交流会议与在线交流平台。邀请国内各省市中医专家、AI技术专家、医疗机构管理者等参加会议，就AI诊疗技术下中医络病诊疗的最新研究成果、临床应用经验、政策法规等方面进行交流。

3.3患者需求与市场分析

3.3.1患者对AI诊疗技术下中医络病诊疗方法的需求与期望

需求方面包括个性化、便捷性与准确性需求。个性化需求，每个患者的体质、病情和生活环境都有所不同，涵盖元宇宙技术的人工智能中医络病诊疗能够提供更加个性化治疗方案，同时也可以让患者得到更多的信息反馈。例如根据患者的个体数据，结合中医的辨证论治思想，为患者量身定制治疗方案。而因现代患者生活节奏快，通过便捷的方式接受中医络病诊疗应运而生，成为了患者重要的就诊需求。AI诊疗技术可以通过互联网平台实现远程诊疗，患者无需亲自到医院排队等候，在家中就能完成部分诊疗过程，如上传病历资料、进行初步的症状评估等。

3.3.2市场细分与目标用户群体定位

对市场进行地理细分、人口细分、心理细分。 按地理细分，在经济发达地区，患者对新技术的接受度较高，医疗资源相对丰富，对AI诊疗技术下中医络病诊疗的需求可能更多集中在高端、个性化的服务上。而在经济欠发达地区，虽然患者对新技术的认知度可能较低，但由于中医络病的发病率较高，对基本的、成本效益较好的AI诊疗技术也有较大的需求。按照人口细分，包括消费者年龄、病情等，年轻患者群体对互联网和新技术更为熟悉，他们可能更倾向于通过在线平台接受AI诊疗技术下的中医络病诊疗。。按病情严重程度细分。对于病情较轻的患者，他们可能更关注诊疗的便捷性和成本，希望通过AI诊疗技术进行早期的病情监测和简单的治疗调整。

参考文献

[1]吴以岭.络病学[M].北京.中国科学技术出版社, 2004, 1.

[2]吴以岭.络病理论体系构建及其学科价值[C]//中国工程院医药卫生学部,中华中医药学会,中国中西医结合学会,世界中医药学会联合会,中国农村卫生协会.第十一届国际络病学大会论文集.河北医科大学医药研究院;,2015:6.

[3]佘楷杰，袁艿君，马庆宇，岳广欣，陈家旭.机器学习驱动中医诊断智能化的发展现状、问题及解决路径［.中国中医基础医学杂志，2024,30（03）：398-406.

[4]江启煜，孙晓生.中医时令运气主象病机钩玄［.中华中医药杂志，2024,39（06）：2835-2839.

[5]耿佳豪.基于深度学习的中医智能处方的研究与应用［D］.黑龙江大学，2024.

[6]蓝涛华，谭红梅，吴伟康，吴以岭，孙娟，韩玉莲.通络代表药与复方通心络通络效果的比较研究［A］络病学基础与临床研究（10）［C］. 中华中医药学会，《疑难病杂志》，2014：6.

[7]张欢欢，雍文兴，宋章波.基于人工智能对慢性阻塞性肺疾病进行全程管理及中医诊疗模式的探索［.青岛医药卫生，2024,56（02）：138-140.

[8]鲍云帆，丁皓康，张祉涵，杨坤焕，Tran, Queena，孙琦，徐天成.智能针灸：数据驱动的中医革命（英文）［J］.Acupuncture and Herbal Medicine，2023, 3 （04）：271-284.

[9]刘震，赵壮，林祺，徐天成.基于图论的智能针灸机器人取穴原理研究.世界中医药，2018,13（08）：1992-1996.

[10]罗枫.AI交互决定了隐私的感知、使用和开放[J].上海管理科学,2024,46(03):34-41.

[11]程静.患者信任的多层内涵与影响机制探析[J].医学与哲学,2024,45(17):44-47.

基金项目：2024年大学生创新创业训练计划；课题编号：S202414432023。

作者简介：齐沛文（2004-），男（汉），石家庄市，河北中医药大学人文管理系本科在读生。