大數據時代中醫學發展的必然趨勢

中醫學傳承和發展過程中很大的一個瓶頸是經驗性知識的碎片化，因此，師徒之間的口傳心授一直是中醫學習的一種重要方式。

但是，即便是在最理想狀態下的師承教育，也必然會受到學習範圍狹窄，教育成本高，培養周期長等問題的局限。倘若考慮到各種內外因素對師承教育的異化等情況的話，那麼師承教育的有效性就更加大打折扣了。

毫無疑問，引入AI是突破中醫傳承困境的一個重要通路。事實上，中醫開啟AI的研究並不晚，上世紀七八十年代就曾開發出「關幼波肝炎醫療專家系統」等各種用於專門領域的中醫專家系統。中醫專家系統通過梳理中醫專家的診療規則，利用少量的診治經驗，對疾病進行診治。但是受制於數據規模、演算法和其他因素，專家系統只能作為一個字典式的封閉知識庫，為臨床診治提供輔助查詢，而不能進行創造性的診斷，更無法開出具有原創性的藥方。

值得慶幸的是，大數據為中醫知識的傳承帶來了非常積極的想像空間。技術的發展使海量數據實現了互聯互通。智能感知、圖像識別、網路社交等實現了數據的自動生成和採集。封閉、有限的靜態知識庫變成了開放、無限、動態的大數據。通過大數據，人類的一切行為、思想、經驗都被表徵為可以識別的數據，從而解決了AI所需要的人類經驗（事實上，浩如煙海的中醫歷代文獻就是優質的數據資源）。

在這種情況下，中醫醫生個人經驗就有了準確的表達方式，並可以通過數據進行相互傳遞和交流。AI通過深度學習、神經網路和蒙特卡洛樹搜索等演算法在中醫大數據中不斷學習、訓練，從海量的數據中發現一般性的規律，然後在不預先給定理論和規律的條件下，自我學習，不斷創新，進而將碎片化的中醫大數據逐漸形成有用的知識，並用於中醫診療實踐中。

傳統上，中醫通過直接在臨床實踐中獲取個性化數據，並通過頓悟等方式產生經驗性知識，有別於西醫通過受控實驗、結構化理論而進行的知識生產方式。但是，從大數據與AI來看，無論是西醫還是中醫，其實都是演算法而已。中醫、西醫的診療過程不過是演算法轉換問題。另外，在大數據時代，由於AI對大量隱性知識的深度分析，很有可能對包括「望聞問切」在內的中醫傳統診療方法和理論產生顛覆性更新，真正體現出「審堂下之陰，而知日月之行，陰陽之變」的強大力量。

因此，在佔有傳統中醫海量經驗數據的基礎上，利用機器存儲能力強、運算速度快等特點，AI可以迅速發展日益逼近人類的思維方式和學習、推理能力，並必將成為人類醫生的超級助手，從而打開一條連結中醫傳承與創新的全新道路。

（感謝中關村大數據產業聯盟趙國棟秘書長為本文提供寶貴意見）

用AI做了個小東西，敬請期待

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