中医望诊客观化研究现状与思路探析：融合先验知识与信息技术的创新路径

本文由孙晨格（陕西中医药大学）、李玉坤、赵志伟、汪麟双、崔梁瑜、尹彤、王丽颖、韩学杰（通讯作者）、刘大胜（通讯作者）等来自中国中医科学院中医临床基础医学研究所的团队合作完成，发表于《World Science and Technology-Modernization of Traditional Chinese Medicine and Materia Medica》2024年第26卷第6期。文章聚焦中医望诊客观化这一关键问题，系统梳理了现有技术路径的局限性，并提出融合先验知识与现代信息技术的新型研究框架。

研究背景与核心问题

中医望诊作为”四诊之首”，通过观察人体外在征象（如面色、舌象）诊断疾病，但长期面临两大挑战：
1. 主观性强：诊断结果依赖医师经验，重复性差（文献[4-5]）；
2. 量化困难：传统文字记录难以捕捉微观特征（如光谱差异、血流容积变化）。
20世纪以来，学者尝试通过图像处理、红外成像等技术实现客观化（文献[6]），但存在临床适配性不足、缺乏中医理论指导等问题。本文的核心创新在于提出先验知识参数化与深度学习模型结合的解决方案。

主要观点与论据

观点一：现代技术赋能望诊客观化的现状与局限

现有技术已取得阶段性成果：
- 图像处理技术：杨帅等（2021）通过分析4000例体质人群面部图像，发现阳虚质人群面色L值（亮度）具有统计学差异（p<0.05）（文献[12]）；
- 红外成像技术：张世亮等（2000）证实高血压阳亢型患者面部平均温度显著高于阳虚型（文献[17]）；
- 光电容积技术：胡志希团队通过55例冠心病患者检测，发现面部血流容积指标（HD、HE、HF）可反映心血瘀阻证病理特征（文献[22]）。
局限性：现有研究多聚焦单一技术，缺乏对中医整体观的支持，且临床验证样本量有限（如邹怡2010年研究仅27例痰浊证患者，文献[24]）。

观点二：先验知识挖掘是客观化的关键突破点

先验知识（Prior Knowledge）指中医师长期积累的望诊经验，其传承面临两大困境：
1. 隐性知识显性化困难：名老中医经验多通过医案、口述传承，易受总结者主观影响（文献[31-33]）；
2. 动态特征难以量化：如”面色青紫”需结合部位（颧部/唇周）、程度（淡青/深紫）等多维参数。
解决方案：
- 数据挖掘技术：通过统计学方法分析海量医案，提取关键词（如”舌绛”“面黄”）与证型关联规则；
- 自然语言处理（NLP）：采用TF-IDF算法将文本特征转化为数值向量（文献[34]）；
- 表示学习（Representation Learning）：利用深度神经网络自动提取图像特征（如舌苔裂纹的像素级模式）。

观点三：深度学习驱动望诊智能化的技术路径

团队提出三级技术架构：
1. 数据层：整合多模态数据（图像、红外热图、光谱），例如林凌等（2011）通过舌体反射光谱区分表寒里热证（准确率>85%，文献[26]）；
2. 算法层：采用卷积神经网络（CNN）识别面部微特征（如毛细血管分布），结合循环神经网络（RNN）分析时序变化（如治疗前后面色动态）；
3. 应用层：开发临床辅助系统，如吴石远（2021）开发的房颤预测模型（文献[39]）。
创新点：首次提出将先验知识作为损失函数（Loss Function）的约束条件，确保模型输出符合中医理论。

研究价值与展望

1. 学术价值：构建”经验-数据-模型”闭环，推动中医诊断从定性走向定量；
   
2. 临床意义：通过云平台实现名医经验共享（如韩学杰团队冠心病大鱼际望诊模型，国家自然科学基金项目82205320支持）；
   
3. 技术挑战：需解决多源数据融合（如红外与可见光图像配准）、小样本学习（针对罕见证型）等问题。
   

亮点总结：
- 首次系统阐述先验知识在望诊客观化中的方法论意义；
- 提出表示学习与中医经验结合的参数化范式；
- 为AI辅助中医诊断提供可复用的技术框架（如GMDH神经网络在证型预测中的应用，文献[37]）。

未来需加强跨学科合作，建立标准化数据集（如统一的面部拍摄光照条件），并开展多中心临床验证。