《智能融合赋能中医四诊合参客观化》学术报告
作者及机构
该研究由成都中医药大学智能医学学院张鹏飞、针灸推拿学院曾鹏飞、王德贤、何昭璇及曾芳（通讯作者）团队完成，发表于《中国中西医结合杂志》2025年10月第45卷第10期。
学术背景与目标
中医“四诊合参”（Four Diagnostic Methods Integration）是望、闻、问、切的综合诊断方法，但其长期依赖医生主观经验，受环境干扰大，客观化程度不足。随着人工智能（AI）技术发展，多模态数据融合为四诊客观化提供了新路径。本研究旨在通过多粒度学习（Multi-Granularity Learning）与多源信息融合（Multi-Source Information Fusion）技术，解决中医诊断数据的多源性、时空性及动态不确定性等问题，构建科学的融合模型，推动中医药现代化。
核心观点与论据
中医四诊客观化研究的现状与挑战
- 现状：四诊各领域（如脉诊仪、舌面图像分析、声诊技术）已初步实现技术突破，但存在单模态局限。例如，脉诊仪依赖单探头传感器导致数据单一（引用文献[21-22]）；望诊的计算机视觉（CV）模型仅能处理单一部位任务（文献[25]）。
- 挑战：多模态数据对齐困难、西医量化标准对中医理论的侵蚀（文献[6,19]），以及缺乏标准化数据库（如闻诊的病理性气味数据，文献[28-29]）。
中医数据的五大属性特征
- 多源性：数据来源包括现代检测设备（如舌诊仪）与古籍文本，但设备参数不统一导致异构性问题（文献[2,32]）。
- 多模态性：望诊（图像）、闻诊（声音/气味）、问诊（语言/文本）需跨模态融合（文献[33]）。
- 时空性：受《素问》理论影响，人体需结合四时节律与地理环境分析（如脉象的“位、数、形、势”动态特征，文献[34-35]）。
- 复杂性与动态不确定性：疾病发展受正邪相争等非线性因素影响，需多时相数据融合（文献[36-37]）。
多粒度时空融合模型的设计
- 模型架构：通过空间粒度（个体差异）、时间粒度（动态演变）、时空粒度（环境交互）三层级分析。例如，脾虚证患者在空间层表现为舌质淡胖，时间层追踪舌苔变化趋势，时空层结合饮食与地域因素（图2）。
- 技术实现：采用递归神经网络（RNN）与稀疏编码网络，结合高斯云变换模拟中医“辨证思维”。通过粗糙集、模糊集等粒化模型处理多源数据不确定性（文献[38]）。
多模态融合策略的创新
- 早期融合：适用于同步性强的模态（如舌面与面部图像），通过卷积神经网络（CNN）提取底层特征。
- 中期融合：基于图神经网络（GNN）与Transformer的语义交互，例如脉象信号与问诊文本的耦合分析。
- 晚期融合：针对异步数据（如临床四诊信息不全），采用加权投票规则整合结果。以高血压肝阳上亢证为例，模型综合舌红、脉弦数等多模态输入（图3）。
未来挑战与方向
- 技术瓶颈：轻量化部署、可解释性增强（如对抗“黑箱模型”质疑）、数据安全（隐私计算技术应用）。
- 标准化建设：需统一四诊采集标准，建立跨机构共享数据库（文献[43]）。
研究价值与亮点
- 理论创新：首次系统提出多粒度与多模态融合框架，将中医整体观转化为可计算的层级模型。
- 技术突破：开发了结合RNN与知识图谱嵌入的混合算法，在自然语言处理（文献[40]）、疾病诊断（文献[42]）等领域验证了其泛化性。
- 应用前景：为基层医疗提供可穿戴设备与智能诊断系统开发的理论基础，推动中医从经验医学向数据驱动模式转型。
意义与争议
该研究强调现代技术需服务于中医本体理论（如“天人相应”），避免“西医化”倾向。但如何平衡AI主导性与中医辨证思维的保留，仍需进一步探讨（文献[19]）。
（注：全文引用文献均来自原文档标注，未扩展外部参考文献。）