类型b：学术综述报告

作者及机构
本文由南京中医药大学人工智能与信息技术学院的李红岩、李灿、郎许锋、杨涛、周作建（通讯作者）及辽宁中医药大学中医药创新工程技术中心的战丽彬共同完成，发表于《中医杂志》（Journal of Traditional Chinese Medicine）2022年6月第63卷第12期。

主题
论文围绕“中医四诊智能化现状及关键技术”展开，系统梳理了“望、闻、问、切”四诊在人工智能技术推动下的研究进展，分析了当前技术瓶颈，并提出了未来发展方向。

主要观点及论据

1. 中医四诊智能化的研究现状
论文首先概述了四诊智能化的整体进展，指出其目标是解决传统四诊依赖医生主观经验、易受环境干扰的问题。人工智能技术（如计算机视觉、自然语言处理、深度学习）的应用，推动了四诊的客观化与标准化。
- 望诊：研究最为成熟，涉及目诊、舌诊、面诊。例如，彭清华团队利用眼底图像分割技术进行目诊分析；许家佗团队开发了基于深度学习的舌象分类方法；智能舌诊仪、面诊仪已投入应用。
- 闻诊：分为声诊和嗅诊。声诊通过语音信号分析疾病特征（如上海中医药大学王忆勤团队的研究），但缺乏标准化设备；嗅诊依赖电子鼻技术，福建中医药大学团队探索了气味图谱与证候的关联。
- 问诊：主要通过问卷或语音交互收集症状数据，但现有系统多基于单一病种量表，泛化能力不足。
- 脉诊：脉诊仪（如DS01-C）可量化脉搏波，但传感器精度和算法仍需优化。

2. 四诊智能化的三大关键技术挑战
论文提出数据准备、特征提取和模型构建是核心难题，并分别展开分析：
- 数据准备：各诊法均面临标注数据稀缺问题。例如，望诊需专家标注图像特征，成本高昂；闻诊的声诊数据受环境噪声干扰；脉诊的脉搏波采集需兼顾振幅与宽度信息。
- 特征提取：传统手工特征（如舌色、脉象波形）泛化性差，深度学习可自动提取特征，但需大量数据支持。例如，目诊需结合中医“五轮八廓”理论细化眼部区域分割；脉诊需融合“位数形势”多维特征。
- 模型构建：分类模型需结合中医理论。如望诊采用卷积神经网络（CNN）分割舌体；问诊用深度森林算法处理多标签证候分类；脉诊支持向量机（SVM）可区分健康与病理脉搏。

3. 未来发展方向
作者提出五点展望：
- 建立标准数据库：通过多中心协作构建高质量标注数据集，如舌象、脉象的开放共享库。
- 特征提取自动化：利用迁移学习解决小样本问题，增强特征可解释性。
- 设备便携化：开发可穿戴设备，实现开放环境下的四诊数据采集（如移动端舌诊仪）。
- 流程标准化：规范硬件设计（如传感器精度）和诊断流程，确保结果一致性。
- 四诊融合：结合多模态数据（如舌象+脉象+语音），构建多维诊断模型。

支持理论与案例
- 数据标注问题引用林怡（2020）对面诊图像分类的研究，指出标注依赖专家会诊；
- 特征提取部分以宋雪阳（2019）对肺结节患者语音共振峰的分析为例，说明传统方法的局限性；
- 模型构建引用颜建军（2019）利用深度森林算法提升慢性胃炎证候分类准确率的实践。

论文价值与意义
本文系统整合了中医四诊智能化的跨学科研究成果，明确了技术瓶颈（如数据标注、特征泛化性），为后续研究提供了方法论指导。其核心价值在于：
1. 学术层面：梳理了人工智能技术与中医理论的结合路径，推动四诊从经验医学向数据驱动转型。
2. 应用层面：提出的设备便携化、四诊融合等方向，对开发临床辅助诊断工具具有实际参考意义。
3. 跨学科启示：强调中医理论在算法设计中的主导地位（如“五轮八廓”对目诊模型的指导），为工程学与中医学的协作提供范例。

亮点
- 全面性：覆盖四诊全流程，从技术现状到未来趋势层层递进。
- 问题导向：精准指出数据、特征、模型三大瓶颈，并提出具体解决方案（如自监督学习）。
- 跨学科视角：将深度学习、传感器技术与中医辨证逻辑深度融合，凸显研究创新性。