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人工智能在中医舌诊中的应用探讨
*
樊
威
李潇潇
1
丁江涛
2
杜斌
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摘要：舌诊作为一种非侵入式诊察手段，在中医临床诊疗中有重要地位，但受医生主观经验和光照环境影响较大。目前人工智能技术在影像学和医学专家系统的应用较成熟，舌诊客观化研究主要依赖图像识别技术，将标准化收集的舌象经过图像校正、图像去噪、舌体分割、舌质舌苔分割等预处理，通过对舌质、舌苔的颜色和形态特征分析总结，发现基本符合传统中医理论。但当前舌诊客观化研究与中医临床脱节，只有通过多学科合作才能更好地实现中医人工智能现代化研究。
关键词：舌诊；客观化；人工智能
doi ：10．3969/j．issn．1003-8914．2019．01．016
文章编号：1003-
8914（2019）-01-0037-04*基金项目：尤松鑫全国各老中医专家传承工作室（［2016］42）；尤松
鑫江苏省名老中医专家传承工作室（No．2016YL01106）
作者单位：1.南京中医药大学附属医院硕士研究生2016级（江苏南
京210029）；2.南通市第二人民医院消化科（江苏南通226000）；3.南京中医药大学附属医院消化科（江苏南京210029）
△通讯作者
舌诊是中医诊法的特色之一，舌的变化迅速而又鲜明，凡脏腑的虚实、气血的盛衰、津液的亏盈、病位的浅深、预后的好坏都能较为客观地从舌象上反映出来。
但舌诊严重依赖主观经验，又易受客观环境影响，有研究通过10名中医师对230例舌象的诊断结果分析，发
现诊断完全一致的仅9例［1］
。目前人工智能已经在影像学领域取得较大进展，图像识别技术日趋成熟，将人
工智能技术应用到中医舌诊领域将极大提高舌诊的准确率。1
人工智能在医学领域的发展
人工智能在医学领域的应用肇始于1974年成立的斯坦福大学医学实验计算机研究项目，该项目鼓励人工智能尝试应用于分子生物学、临床医疗诊断和精
神病学［2］
，
近年来随着计算机设备的更新和互联网技术的进步，人工智能得到快速发展，目前在医学影像学
和临床诊断领域取得一定成果。
在过去绝大多数医学影像图片都是经过影像学医生肉眼判别、人工分析，人工读片的缺点显而易见：医生个体经验有限，缺乏量化标准，容易造成误判；肉眼识别不够精确，不可避免地出现误差；海量的影像信息容易漏诊
［3］
。借助蚁群算法、人工神经网络、模糊集
合等技术，人工智能在图像分割、图像配准、图像重建
等领域得到应用，帮助影像医生提升读片效率，降低误诊概率
［4］
。
伴随着科学技术的发展，人工智能的另一重要分
支———专家系统，在医疗领域起到的作用也越来越大。
医学专家系统是将大量医学诊断知识导入计算机，然后模拟医学专家的临床诊断和治疗思路，根据病情从知识库中提取和综合有价值的诊断线索，最终给出治疗计划。只要有足够多的知识输入到计算机中，计算机就可以相应地完成许多任务；但其能力仅限于输入知识的范围，如果我们想要扩展计算机的实用性及其处理特殊病例的能力，我们需要输入海量知识，永无止境。
近年来出现的人工神经网络（ANN ）是通过模仿人类脑神经回路建立的信息处理系统。作为机器学习的重要分支，神经网络可以根据当时的环境状态、信息特点自行调整，具有较高的自适应性；具有联想记忆功能，能够完成复杂的非线性映射。随着人工神经网络的出现，专家系统摆脱了这种知识输入“有限性”的问题，具备了学习、自组织、泛化及训练的能力
［5］
。科大
讯飞与清华大学联合研发的人工智能机器人通过记忆
理解大量医学数据，在2017年国家执业医师考试中获得456分的优异成绩，且每场考试用时不到20
分钟［6］
。2舌象客观化研究进展2.1
舌象客观化技术
在舌象客观化研究中，大部分
的学者都是延续传统舌诊的思路，通过图像识别技术
开展研究。丁成华等［7］
就是利用Lab 颜色空间，
对舌象进行定性、定量分析及数据融合，研究各类舌象在颜色空间中的数据特征和分布特征。图像识别和传统舌诊一样，对光照环境有极高的要求，一旦辅助光源的色温、显色指数等发生变化，从舌象提取的色度学特征也会相应改变。但物体对光的反射率是物体的物理特性，与光源等因素无关。对此林凌等［8］
提出了基于光谱的舌色客观化方法，通过收集光源数据和舌色数据，计算各波长上相对于光源的反射率，最终得到归一化
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73·光明中医2019年1月第34卷第1期CJGMCM January 2019.Vol 34.1