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從業余棋手的水平到世界第一，阿爾法狗通過自我學習僅僅花了兩年時間就達到戰勝頂尖棋手的水平。在過去的幾年里，從智能制造到智能家居，從自動駕駛到智能可穿戴設備，人工智能的浪潮以前所未有的態勢涌進了我們的工作與生活。

在醫學領域也有人工智能的身影

不好意思有個奇怪的東西走錯片場了

在醫學領域采用人工智能技術的醫學影像識別，基于深度學習技術開發的醫學智能決策系統，在某些疾病診斷過程中已經相當于頂尖人類一生的水平。在疫情期間智能問診系統、肺炎咨詢機器人、AI技術預測了新型冠狀病毒的宿主和感染性、AI技術預測新型冠狀病毒的全基因組二級結構等人工智能技術幫助醫務人員一起抗擊新冠。

中醫的智能化可行嗎？

政策上：2018年《助力健康中國建設，依托智能制造振興中醫藥產業》報道中提到要發展和運用中醫藥大數據技術，研發中醫藥大數據挖掘和知識發現的人工智能技術；

2019年中國國際服務貿易交易會開幕，中醫藥服務專題展示了經絡檢測儀、目診儀、音樂理療中醫藥領域的新技術、新產品

2021年《關于關于加快中醫藥特色發展的若干政策措施》中支持中醫醫院與企業、科研機構、學校加強協作、共享資源，促進優秀研究成果投入市場應用。

技術上：經驗模型+基于大數據分析的機器學習開啟中醫特色的人工智能之路

通常，人工智能在計算機上實現，通常有兩種不同的方式：一種是采用傳統的編程技術，使用逐步推導的方式，使系統呈現智能的效果，這種方法稱作工程學方法，這是早期的人工智能研究通常采用的方式。另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物有機體所用的方法相同或相類似。人工神經網絡就屬這一類型。采用這種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統來進行控制。這個智能系統開始什么也不懂，就像孩子呱呱落地，最初他要觀察父母走路的方式，一點一點學習，然后嘗試不斷地練習。

20世紀80年代的中醫專家系統與計算機辨證論治系統，由于當時還不具備在大量實踐基礎上靈活調整這些規則與參數、優化系統性能的學習能力，準確性一直存在問題。在臨床上試用一段時間后，就都銷聲匿跡了。今天，采用神經網絡，已經可以基于臨床實踐，對這些規則進行學習、適應、調整了，并且這種調整的過程無需人的介入，是機器自動完成的。由此，神經網絡與深度學習，使“死的”專家系統變“活”了。

人工智能技術在中醫四診方面的應用

傳統中醫診斷的過程是通過四診所收集的癥狀、體征等信息進行綜合分析，辨清疾病的病因、病性、病位及邪正關系。中醫診療技術與人工智能技術的完美結合有望解決中醫診療技術發展的瓶頸問題， 其形式包括舌診、脈診及面診方面的中醫儀器研究。

1、舌診儀。南京中醫藥大學研究人員將不同證型胃食管反流患者的舌象進行量化，借助人工智能技術，參照舌象數據庫，可迅速識別患者的舌象特征。

2、面診儀。金沢生花利用 VISIA 面部圖像分析系統，對 446 名東京女性進行檢測，證實膚色與體質的相關性。

3、脈診儀。B 超和多普勒技術也可應用于脈診人工智能問診系統，可收集血流速度信號，再通過定位提取空間特征，對健康人、膽囊炎及腎病患者進行研究。

智能輔助診療技術在中醫辨證方面的應用

智能辨證最早始于專家系統，但由于專家系統數據庫局限，且為兼顧中醫整體觀念，程序復雜。深度學習技術是一種多層神經網絡學習算法，直接從原始數據中提取特征，不斷自我學習，將繁復的數據進行分層分類，歸納推進，在圖像及語音識別方面獨具優勢。目前做的比較成熟的中醫人工智能輔助診療系統有諸如問止中醫AI中醫大腦系統。問止中醫AI中醫大腦系統最初只是一套中醫經方專家系統。直至2018年中醫人工智能輔助治療系統—問止中醫智能輔助系統正式誕生在美國硅谷。在倪海廈、林大棟、張燦宏、王人慶等中醫專家的支持下，結合人工智能深度學習技術，問止中醫AI中醫大腦系統發展起以經方為基礎，拓展了扶陽體系、溫病體系、婦兒皮膚骨傷眼科等十大專科體系、傅青主張錫純等學派大師體系、以倪海廈為代表的中醫對治癌癥等的重癥醫學體系，亦完善融入了以經絡腧穴為基礎的傳統針灸和以耳穴、頭針、腹針為代表的現代針灸體系。