人工智能与中医学 王嘉驹 2024 近年来，随着人工智能技术的迅猛发展， AI 的应用已经深入各个领域。机器人技术的日益成熟，尤其是配备 AI 的机器人，为这些创新技术赋予了广泛的可能性。一些研究机构和学者甚至预测，通用人工智能（ Artificial General Intelligence ）将在不久的将来成为现实。中医学领域同样不乏对 AI 的探索与研究。作为一名中医师，且对人工智能有一定的技术基础，我对 AI 在中医学中的应用充满了兴趣。大约十年前，我参与了中医临床科技应用的研究。彼时，国内外（包括台湾和香港）都在研究机械脉诊仪和其他四诊设备的开发。我也对这些脉诊仪的研发方向和技术应用进行了深入的学习。 当时，相关技术如 MEMS 振动感应、光学感应、声波感应的研究正在发展中，但也面临各自的局限。最终的结论是，当时的技术尚不足以支撑一个具备全面临床可靠性的中医自动化系统。然而，十年后的今天，人工智能技术已经取得了长足的进步。那么， AI 在中医四诊中的应用是否也取得了相应的突破呢？我想结合十年前的发现，讨论其中的挑战与问题： 1. 脉诊仪的技术瓶颈 脉诊仪的核心挑战在于能否模拟人类手指的灵敏度。要解决这一问题，必须： 收集大量的脉象数据并进行建模。 确保这些数据与临床医生的诊断结果具有高度一致性。 借助中医师对治疗反馈的分析，来验证脉象数据的准确性。 需要足够有经验的中医师参与研究，确保数据的完整性与可靠性。 2. 触诊技术的局限 触诊场景复杂多样，目前需要依赖类似机器人的设备来辅助完成。 3. 望诊技术的发展 望诊技术已经取得了较大进展，但仍需克服一些问题，如光照条件的干扰、不同皮肤颜色对病征判断的影响，以及复杂皮肤病变的识别。 4. 问诊的技术难点 问诊本身的算法和模型已相对成熟，但语音识别方面仍存在挑战，尤其是在应对不同口音和方言时。此类问题会影响病人回答的准确记录与提取有效信息。 5. 闻诊的复杂性 闻诊涉及对声音和气味的分析，例如区分不同类型的咳嗽声或体味的采集与判断。这与脉诊技术的复杂性相似，尤其是在模拟人类嗅觉方面具有相当高的技术难度。 模拟技术的...