概述人工智能应用中药治疗

文摘

评估的重要性,人工智能技术在现代化中药(TCM)治疗,本文介绍了相关文献的系统回顾和解释了人工智能技术的有利影响中医治疗结果从著名的经验和经验丰富的中药,包括针灸,作用于全身按摩、气功实践者。本研究也关注的迫切必要性将人工智能技术应用于开发治疗模型的主题为“在它发生之前治疗这种疾病。“此外,这项研究还讨论了发展的主要瓶颈和未来前景智能中医治疗策略。

1。人工智能和中药

人工智能(AI)是指技术模拟人类智能的计算机程序和/或机器人模仿生物的思维过程和物理表达式。人工智能研究和开发涉及高水平的跨学科的面向应用的工具箱,包括机器学习、深入学习,机器人技术,手势,面部表情,和认知和语言处理。这样,每分钟方面的生物沟通和表达模式是用作输入训练算法模拟了不同程度的复杂性来支持多用途人类生活必需品。人工智能的概念第一次被正式定义在1956年夏天达特茅斯研究项目车间(1,2]。在1972年晚些时候,在加州的斯坦福大学首先开发了一个AI-guided早期的专家系统,霉菌素,用于治疗血液感染患者基于存档医疗测试结果和报告症状(3]。人工智能技术的应用在医学领域已经变得越来越广泛和详细的。近年来,人工智能技术发现其广泛应用在几乎所有方面的医疗和盟军的字段,如robotics-mediated复杂的外科手术,机器人技术在大规模临床诊断和治疗,远程医疗,开发通用编码系统交换、存储、解释和快速检索罹患卫生保健相关信息在一个不间断的病和高度安全的方式4]。在1980年代和1970年代,中国学者试图将人工智能技术与中国传统医学(中医)首次开发AI-guided辅助诊断和治疗系统的范围内中医(5]。人工智能技术被发现很有用的中医从业人员及时、准确地实现四种诊断方法的优化和客观化提供更有效的临床治疗和标准化的健康管理6- - - - - -11]。尽管迅速新兴领域的技术进步医疗、科学和人工智能的数据没有足够的兴趣现代化中医诊断和治疗的帮助下AI-guided技能。在下一代技术突破的时代,它是极其重要的混合人工智能技术与《中医药创新发展规划纲要治疗策略使它很容易就能接受,可靠和负担得起的所有需要人们跟上快速发展的全球卫生保健设施。

2。人工智能系统的著名和老中医的经验

中医的发展有一个继承了一千年的历史。明确,中医的知识体系高纯度与宝贵的病理、临床和医学经验的前辈和不断更新小说治疗信息。在中医的存档的经历,《中医药创新发展规划纲要临床经验代表顶级诊断和治疗策略对于大多数疾病和急性疾病,它反映了在一代又一代继承的深刻丰富的知识。

学者做出了大量努力,利用人工智能的力量在聚集经验知识从一开始的现代中医为了形成一个潜在的影响力和有效的知识体系,可以促进现代治疗通过检索中国古代医学上的信息(5]。可以训练功能,人工智能在通过数据库来执行所需的人类经验辩证思维方式模仿人类思维过程,同时它还可以收集新的信息从当代诊断和治疗的经验提供更多的关注以及高纯度医疗解决方案在一个地理位置,种族,和/或特定疾病的方式。刘风扇(12]报道的效用知识映射技术的疗效回顾性资料分析慢性胃炎的中医治疗在辨证的基础上,比较的处方药,团体和核心症状的著名中医从业者,Drs。中医科学院主任医师姚乃礼说,张Runshun。分析了四个优越的诊断和治疗方案的形式映射知识,进一步支持这一事实的应用人工智能在著名的中医可以有效利用宝贵的经验资深中医从业者提供更多的有组织的和精确的诊断平台。此外,知识地图技术不仅为TCM-associated构建数据库所必需的临床诊断和治疗结果还助攻的可视化和深入分析小说思想和治疗规则在他们的实现。知识的临床应用映射可以提供多个潜在的治疗选择的医生根据诊断结果,从而加速治疗程序,进而将自动包含在数据库如果证明有效,形成一个良性循环。

中医学者不断数字化中医的经典书籍,文学上的诊断和治疗经验,和生理机制,逐步形成数据库的中医专家系统以及用户友好的和可靠的数据共享平台。

此外,陈晴雯[大观园13)开发了一个基于神经网络技术的自动诊断和治疗系统。通过使用这种symptom-oriented搜索工具,医生不仅可以立即访问重要的医疗记录了解以前使用中医治疗相关疾病的治疗结果也能够准确地执行e-prescriptions快速分发给有关部门和病人。这个系统可以极大的受益所有部门的医生专家的经验分享和学习的中医从业者为了提高整个中医诊断和治疗标准。

3所示。针灸和艾

根据世界卫生组织的统计,世界针灸学会联合会,针灸已经应用到2002年在142个国家或地区。近年来,广泛接受的针灸作为一种高效的非侵入性治疗平台成为可能修改医学指南包括针灸作为一个全球标准的医疗实践,进而吸引了全球医疗行业将针灸商业化的长远利益。此外,的帮助下基于网络的学习工具,针灸讲座“云”教育人们在全球范围内对其大范围的应用于非侵入性的方式治疗几乎所有类型的疾病,而不用担心长期有害副作用,给这种疗法国际认可和欢迎14]。因此,很明显,混合针灸疗法与人工智能技术将进一步提高诊断精度和治疗结果的国际标准。由针灸(RCA)技术(15]开发了计算机科学与信息工程系,台南国立成功大学,研究针灸的治疗效果有三个主要的观点:(1)穴位的定位,(2)及时机器人手臂激活穴位的刺激,和(3)AI-guided自动检测治疗效果的穴位刺激。这样做,一个自动针灸系统建立了2 d单眼相机和机械臂决定气获得学位的脑电图仪的实时监控的(EEG)的变化。值得注意的是,RCA关注面部穴位定位的最具挑战性的方面使用3 d morphable模型(3 dmm)重建的三维面部模型精确标示穴位按顺序步骤:面部图像捕获、标签的面部穴位,合并成一个Isomap纹理,纹理和加载3 dmm随着平均模型转化为3 d图形软件执行精度面部针灸。实际上,医疗机器人可以执行这些任务与精度远高于人类,允许针灸师定位难以穴位在RCA的帮助,让他们获得必要的气能量(16- - - - - -19]。值得一提的是,结合针灸与现代医疗技术和人工智能工具可以显著减少针刺安全问题的争议在西方国家认真考虑。此外,这些跨学科方法促使国际医学研究针灸技术开发等先进方法紫色激光针灸、双色激光针,超薄永久针(20.- - - - - -23]。然而,针灸基于机器的研究仍存在不足之处,如机器的设计模型相对简单而没有精炼功能的整合,也仍然不适合深治疗。在未来的研究中,传统的机器学习算法包含聚类算法,协会的律法算法,和深度的神经网络学习算法类应该和扩展相结合来构建有针对性的预测模型,我重要的识别功能,实现更高精度有积极影响的预测针灸治疗(24]。提高针灸的治疗手段和应用增强了简单的针灸的疗效方法为治疗的现代化提供动力平台。

4所示。艾未未的“疾病预防治疗”的思考

“疾病预防治疗”的理念一直是起源于黄帝佳能的内科医学(25]在春秋时期和战国时期,代表最高水平的医生。这个想法有三个含义:第一,预防疾病发生之前;第二,发现迹象和早期治疗;第三,为了防止变化后的疾病。通过一代又一代的智慧的医生,“疾病预防治疗”的理论已经变得越来越合理接受。在的情况下,我们要意识到我们的社区对任何即将到来的疾病暴发或保持我们的社区一直受到健康监控。我们需要大数据,采用人工智能技术来收集和分析大规模人民的健康记录。夏Shujie et al。26]分析了“预防性治疗”的健康管理模式使用AI建立关键技术模型,总结了过程分为三个步骤:首先,收集宏观,中间,和microhealth数据;其次,应用人工智能,比如multilabel学习,Ada刺激,神经网络,模糊数学构建状态识别模型;最后,动力学状态评估和总结干预到达最好的干预解决方案借助人工智能。由于人工智能,雪技术(27)数字化脉冲的古老方法在中医诊断为AI-guided用户友好的系统,像一个健康跟踪观察,heart-brain函数心率监测通过收集数据,血压,和其他有效的指标和健康状况的分析14人体的重要器官,都是至关重要的,评价实时心血管和脑血管疾病的风险水平。中医认为,疾病的发展遵循特定的传播规律,因此人工智能技术将提供强有力的支持,在未来“疾病预防治疗”。

5。作用于全身按摩机器人

有至关重要的概念的重要性在中医按摩疗法,例如,黄帝的内科医学经典凌et al。28)曾提到“经络不清楚,疾病是出生在刻薄,和按摩,对待他们”和罗29日)已经表示,“按摩方法可以疏通头发孔,可以运输荣耀的旋转和健康。“实际上,中国按摩疗法的主要功能是疏通经络,气血不通协调,并提高免疫力。人工智能的应用作用于全身按摩疗法是在初步阶段,和研究人员不断努力开发高智能按摩设备或机器人基于作用于全身协议来改善其疗效和安全性。基于被动阻抗控制技术、黄等。30.)和其他人已经开发出一种four-degree-of-freedom拟人化机器人手臂完全弹性关节编程与中医按摩技术,可以实现相应的优先级技术根据个人表现,实现人工智能的组合的有效性和传统治疗方法。智能系统作用于全身按摩可以提供丰富的功能,但他们的高成本和庞大的结构使他们难以广泛应用。克服这些困难,王et al。31日]介绍了便携式背部按摩机器人,可以实现三种不同的按摩技术,也就是说,打击乐,滚动,揉捏,人体背部,也提出了一个有效的足额的路径规划算法更好的结果。最后,提出了有效的算法能提高按摩的覆盖面积,同时也提高了按摩效果,证明了路径规划的实验。值得注意的是,利用按摩机器人精度较高的迅速增加按摩技术,使得医生可以更关键的医疗服务,并方便合理分配医疗资源。然而,在辨证治疗的按摩机器人的灵活性仍然需要改进。它可以被视为从动态分析。例如,添加一个串并联混合结构的设计机器人可能有用,作用于全身实现推动的灵活性,揉捏,紧迫和轧制技术,同时拥有足够的刚度和精度。在未来的调查中,我们需要学习和分析关键方面从人体工程学设计高性能的按摩机器人通过改进控制、传感、和其他基本特征(32]。

6。气功的情报

持续改善的生活质量,人们越来越追求“绿色、无害”的治疗方法。在中医方法,气功疗法近年来开始受到关注。气功需要正确的呼吸之间的协调,身体姿势,运动,和意识的手段实现身体力量,以预防和治疗疾病。的气功,身体的气形成定向运动通过经络之间的电导和传导器官,增强人体的生物能源和显著增加的生理功能。

现代医学技术可以证明气功呼吸特征通过定义疾病重要的呼吸模式通过机器学习技术。气功的呼吸特征结合独特的病理可以提供AI-guided医疗干预这些病态使用治疗数据库。每天的活力评分指数(VSI) [33- - - - - -35)是使用人工智能监测总结收集特定的呼吸气功引导病人保持健康的特点。气功的呼吸健康评估结合相关治疗和生物标记定义VSI可用于建立跟踪模式长期医疗保健。人工智能气功疗法的总结了实验结果,表明其影响增强细胞活性,促进免疫功能,改善中枢敏化反应,通过呼吸和延缓器官衰老监管,不断补充的功能气功当应用到不同的病人。此外,AI批判性分析气功在细胞微环境的影响,如调制mechanosensing亚细胞内细胞器之间的组织来达到治疗的目的(36]。因此,人工智能为气功提供了更多的可能性,帮助临床治疗和护理。

7所示。中医治疗的瓶颈的情报

中药是一个复杂而全面的学科,涉及到一系列广泛的话题。中医的诊断和治疗方法都是基于医生的知识和经验水平判断病人的病理体征和基础条件,有一定的主观因素。中医诊断和治疗的基本理论来自于抽象的理论,如应杨和五个元素,六经脉,和八个原则,没有被广泛认可的国际医疗从业者。因此,混合与人工智能、科学和客观的可以增强中药的性质,使其在全球范围内适用的和负担得起的。结合人工智能的发展历史与医疗只有五十多年,而智能化的中医仍处于初级阶段。目前,TCM-associated数据的质量没有达到理想的水平,同时,策划系统中的数据量相对较小,很难建立一个标准化和好的关联模型。

根据中医的本质,治疗计划的变化根据病人的疾病症状。因此,适当的应用人工智能预测症状在诊断和治疗过程中是至关重要的。因为可以诊断疾病在不同的发展阶段,也有疾病和症状之间的一对多的关联模式,如何结合人工智能应用程序与治疗经验客观、科学准确的预测综合症中医是一个开放式的问题,也面临的主要挑战AI-guided中医在未来的发展方向。相信通过收集和分析数据从大量样本中不同的疾病和综合征类型,窘迫综合征模型的建立可以实现向智能中医诊断和治疗系统。

中医治疗的智能发展的过程中,有许多需要妥善解决的伦理问题,如医疗事故的责任主体的确定,影响的权威医生的诊断和治疗技能,和保护病人的隐私。因此,非常有必要建立和完善相关的法律法规来保护医生和患者双方的基本权利和利益。

人才库的跨学科的专业知识严重不足限制了人工智能在中医领域的发展。事实上,智能相关中医的治疗是不同的科学领域,如中医、计算机科学、统计学、生物学、和机器人技术。因此,复合人才队伍的形成涉及多个领域、学科、专业的基本要求保证智能中医系统的成功开发。

由于缺乏标准化的协议和基本数据AI-guided中医的发展系统,比实际治疗方法诊断已进行调查,与临床应用相对较少37,38]。目前,现有的人工智能系统都有一个单独的算法和缺乏共享的编码系统,导致不准确的发展AI-TCM系统,不适合实际应用39,40]。获得的可能性和透明共享医疗和临床数据使用人工智能的关键核心算法可能会帮助快速智能化的中医41]。

8。前景

的结合中医治疗方法和人工智能工具箱提供了一个现代数据支持系统归档的中医诊断和治疗的方法和经验他们的辩证分析,以及《中医药创新发展规划纲要临床思维提供智能治疗解决方案。值得注意的是,这种组合方法经历了三个发展阶段,即中医智能援助,中医机器人,中医的智慧。目前,在AI-assisted阶段,为进一步发展。因此,需要收集、整理和分析大量的数据通过增加其中医治疗临床应用提供质量数据促进中医智能的研究和发展项目,最终包括通用机器人技术的发展,集成各种治疗经验和技术集中医学模拟辩证思考。也可以开有症状的药物和精确配合针灸、按摩、理疗、和其他方面的治疗达到患者满意的结果。与应用程序的大量TCM-programmed机器人,完整的病人的早期诊断,疾病传播,可以准确地记录和预后,包括病人的连续跟进提供长期和可靠的数据深入病理调查。生产过程中实现同步发展,教学和研究,它将持续努力的智能发展中医。

数据可用性

没有实验数据在这项研究中,评审过程和引用修正的数据中心,把黑龙江中医药大学8年了。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版物和内容这手稿。

作者的贡献

瞿Chuwen冯、Shuoyan周和渊源了同样工作。杨莉和Tiansong杨做了重要修改的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(81704170和81704170),黑龙江省自然科学基金(LH2020H092),黑龙江省博士后启动基金(LBH-Q18117)和教育部重点实验室工程心肌缺血(KF201614)。

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