《四诊合参智能化发展现状及实现路径》学术报告

本文由赵文（福建中医药大学中医证研究基地）、张佳（厦门大学）、徐佳君、辛基梁、周常恩、李绍滋（厦门大学）、李灿东（福建中医药大学中医证研究基地）等学者合作完成，发表于《中医杂志》2020年1月第61卷第1期。文章围绕中医诊断智能化领域的核心问题——四诊合参（Four Diagnosis Integration）的现状与实现路径展开系统性综述，结合多学科交叉视角，提出基于人工智能技术的解决方案。

研究背景与目标

中医诊断强调“四诊合参”，即通过望诊（inspection）、闻诊（listening and smelling）、问诊（inquiring）、切诊（palpation）四类信息的融合实现全面辨证。然而，当前四诊客观化研究面临以下瓶颈：
1. 单诊技术局限性：各诊法设备分类标准不统一，数据来源异构性强；
2. 融合难度高：传统方法难以处理多源数据的冗余性与互补性；
3. 中医思维适配不足：现有技术缺乏对“整体观”和“动态辨证”的体现。
本文旨在梳理四诊智能化技术进展，提出通过多源数据融合（multi-source data fusion）提升合参准确性的路径，为中医诊断智能化提供方法论支持。

主要观点与论据

1. 四诊智能化研究现状与问题

望诊：
- 技术进展：采用snake算法、Otsu阈值分割、JSEG算法等提升舌象、面色识别精度；深度卷积神经网络（如DeepGestalt）在遗传综合征面部识别中超越医生水平。
- 问题：眼神、舌体动态等抽象信息难以量化；数据标注不规范；隐私伦理风险。
闻诊：
- 技术进展：隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型用于语音分析；金属氧化物传感器阵列优化气味检测。
- 问题：缺乏标准化声音/气味数据库；多学科技术融合不足；设备依赖性强。
问诊：
- 技术进展：隐结构法、贝叶斯网络构建证候模型；多标记学习用于慢性胃炎辨证。
- 问题：中医术语复杂性（如通假字、歧义词）导致计算机识别困难；数据标准化程度低。
脉诊：
- 技术进展：希尔伯特黄变换（HHT）、BP神经网络分析脉象信号；阵列式传感器研发。
- 问题：脉象“位、数、形、势”四要素提取不完整；缺乏与其他诊法的协同分析。

核心矛盾：单诊技术虽进步，但“合参”仍受限于数据异构性与算法适配性。

2. 四诊合参智能化的实现路径

作者提出三种多源数据融合方法：
- 协同训练法（Collaborative Training）：通过未标记数据的迭代训练，提升不同诊法数据间的一致性（图1）。例如，利用未标记的面诊与脉诊数据互相优化分类器，减少人工标注需求。
- 多核学习法（Multi-Kernel Learning）：将异构数据（如舌象图像、语音信号）映射到不同核空间，加权融合后提升分类性能（图2）。例如，舌诊采用图像核，脉诊采用时序核，组合后增强辨证准确性。
- 基于子空间学习法（Subspace Learning）：将多源数据投影到共享低维子空间，消除冗余信息（图3）。例如，通过潜在子空间关联问诊文本与脉象波形，捕捉互补特征。

技术优势：
- 协同训练法解决标注数据不足问题；
- 多核学习法保留各诊法数据特性；
- 子空间学习法降低维度灾难风险。

3. 未来挑战与意义

• 数据标准化：需建立统一的中医术语库与四诊设备接口标准；
  
• 算法创新：结合深度学习与知识图谱（如亚马逊推荐系统）增强多模态融合能力；
  
• 临床验证：现有研究多停留在实验室阶段，需推动真实场景下的效能评估。
  

学术价值与应用前景

1. 理论贡献：首次系统提出多源数据融合框架下的四诊合参智能化路径，填补了中医人工智能领域的方法论空白。
   
2. 技术指导：为开发兼具“客观化”与“整体性”的中医智能辅助诊断系统提供关键技术支撑。
   
3. 跨学科意义：推动计算机科学（如多核学习）、中医学、生物信息学的深度交叉。
   

亮点总结

• 问题导向：直指中医智能化核心瓶颈——四诊信息融合；
  
• 方法创新：引入协同训练、多核学习等前沿机器学习技术适配中医特色；
  
• 前瞻性：提出子空间学习与深度学习的结合方向，为后续研究指明路径。
  

本文不仅是一篇技术综述，更为中医现代化提供了“数据驱动”与“知识驱动”双轨并行的研究范式，具有重要的学术与实践价值。