一、前言
中医是中华民族的传统文化之一。作为我们祖国医学的中医是建立在中国传统哲学基础之上的。除了哲学基础, 支持中医走到现在的重要因素是我们两千多年来积累下的客观经验。因此, 中医不仅是一门试验经验学科, 更是我国古代哲学思想的结晶和发扬。
然而, 今天中医却面临着西医的强大挑战, 甚至有些专家提出要取消中医。这些反对者的理由有二:一是迷信, 二不科学。
面临这样严峻的形势, 我们必须要创立具有自己特色, 符合中医发展方向的, 适合中医理论的研究的科研方法。
那么究竟该采用什么方法来研究中医呢?本文认为, 将计算机科学引入到中医研究中将极大的促进和推动中医的健康发展。
我们在中医研究过程中经过几千年的沉积, 已经积累了数量庞大的各种数据和信息。对这些信息和数据进行计算和处理从中提取出有用的知识, 应该是中医研究的一个重要突破点。而进行这项工作的关键正是计算机科学。从这点上说中医研究的发展道路是一条与现代科学相结合的共同发展之路。
二、数据挖掘技术与中医研究
数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD) , 或称为数据挖掘 (Data Mining, DM) [1]旨在从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的知识 (如规则、模型、规律、模式、约束等) , 帮助决策者寻找数据间潜在的关联, 找出难以人工发现的因素[2]。数据挖掘包括描述式数据挖掘和预测式数据挖掘。二者都是基于属性或维的概化。面向属性的归纳使用概念分层, 通过以高层概念替换低层数据概化数据, 这是数据挖掘主要技术之一。
中药数据挖掘是中医药数字化工程的重要环节。中医药研究中方剂是中药处方的基本数据单位, 它包含方剂的整体性能, 性、味、归经、毒性等等信息。每个方剂针对某一种类型的病症并以特定的治疗机理 (证) 对症施治。中药类包含数万个方剂, 用数据挖掘技术, 提取方剂数据共性, 挖掘出符合中医药理的概念描述是具有重要现实意义的研究课题。
三、图像处理与模式识别技术在中医中的应用
图像处理是人类视觉延伸的重要手段, 将图像转换成一个数字矩阵存放在计算机中, 并采用一定的算法对其进行处理。从而达到改善图像质量, 使图像变换成便于人们观察、适于机器识别的目的。图像识别是研究用计算机代替人工自动地处理大量物理信息, 解决人类生理器官所不能识别的问题, 从而部分代替人的脑力劳动。对经过图像处理后的图像进行预处理、分割、特征抽取、分析、分类、识别等一系列过程, 现在这些技术完全可通过计算机控制系统来模拟、对图像信息进行处理来达到对它的识别。图像处理与识别系统种类较多, 但它们都是执行处理图像、分析图像、理解图像信息任务的计算机系统, 具体过程为:信息获取→预处理→特征提取→模式识别。获取图像的方法多种多样, 可以通过直接拍摄, 光学显微镜或电镜放大后拍摄等获取图片的方式, 然后通过A/D转换, 将图像信号数字化, 再将数据传入图像处理系统, 运用计算机强大的处理数据的能力, 分析图像, 进行模式识别, 根据要求输出各种指标。
传统望诊是凭借医生的视觉, 对人体神、色、形、态、五官、舌象等进行有目的的观察来了解病人的健康状况, 测知病情的。其内容包括望神、望面色、望形态、望头颈五官、望皮肤、望二阴和望舌。结合图像处理与模式识别技术, 我们可以通过对病人的全息摄影或由专家通过远程摄像头得到“望诊”所需的信息, 来了解病人五脏精气的盛衰, 并分析出病情的轻重。
四、专家系统与智能中医诊断
所谓“专家”, 一般都拥有某一特定领域的大量知识, 以及丰富的经验。在解决问题时, 专家们通常拥有一套独特的思维方式, 能较圆满地解决一类困难问题, 或向用户提出一些建设性的建议等。
那么, 什么是专家系统呢?简单地讲, 专家系统 (Expert System) 是一个具有智能特点的计算机程序, 它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此, 专家系统必须包含领域专家的大量知识, 拥有类似人类专家思维的推理能力, 并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的, 因此, 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在, 即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说, 专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的, 用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。这里的知识库实际上就是一个规则集。
推理机针对当前问题的条件或已知信息, 反复匹配知识库中的规则, 获得新的结论, 以得到问题求解结果。在这里, 推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论, 反向推理则先假设一个结论成立, 看它的条件有没有得到满足。由此可见, 推理机就如同专家解决问题的思维方式, 知识库就是通过推理机来实现其价值的。
知识获取是专家系统知识库是否优越的关键, 也是专家系统设计的“瓶颈”问题, 通过知识获取, 可以扩充和修改知识库中的内容, 也可以实现自动学习功能。
智能中医诊断简单说就是采用一个医学专家系统。该系统能够像真正的专家一样, 诊断病人的疾病, 判别出病情的严重性, 并给出相应的处方和治疗建议等。利用先进人工智能技术、神经网络模型、数据挖掘技术和决策树方法等先进技术获取知识是目前智能中医诊断的关键。
五、总结与展望
传统的中医研究手段已不能适应现代中医的发展, 因此我们应该引入新的研究手段。利用计算机科学我们能够对大量的中医数据和信息进行计算处理。这极大地拓宽了中医的研究范围, 增强了中医的研究手段。
虽然, 我们已经在这方面取得了一定的成绩。但中医研究仍然存在许多有趣的困难。之所以称之为“有趣”, 是因为每一个困难对研究人员就意味着一个突破点。例如, 中医的寒、热我们该怎样用知识来描述呢?一旦我们得到突破, 就能够收获更多知识, 进一步了解人类自身的奥秘.
摘要：中医是中华民族的传统文化之一。然而, 今天中医却面临着西医的强大挑战。为了促进中医核心理论的发展, 我们必须要创立具有自己特色, 符合中医发展方向的, 适合中医理论的研究的科研方法。本文首先指出将计算机科学引入到中医研究中将极大的促进和推动中医的健康发展。之后从数据挖掘、图像处理与模式识别和专家系统等几个方面进行了分析研究。
关键词：中医,计算机科学,数据挖掘,图像处理与模式识别,专家系统
参考文献
[1] HAN JW, KAMBERM.数据挖掘概念与技术[M].第2版.北京:机械工业出版社, 2006.
[2] CHEUNG D, HWWANG HY.EffiecientRule-Based Attribute-Ori-ented In-duction forDataMinig[J].Journalof Intelligent informa-tion System, 2000, 15:175-200.