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1、中醫(yī)專家系統(tǒng)技術(shù)綜述及新系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究 　　摘要：對(duì)中醫(yī)專家系統(tǒng)二十多年來(lái)的發(fā)展進(jìn)行了簡(jiǎn)單的概括，總結(jié)了專家系統(tǒng)應(yīng)用在中醫(yī)領(lǐng)域的技術(shù)特點(diǎn)?；谥嗅t(yī)診斷專家系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，分別從系統(tǒng)建模、知識(shí)獲取和知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等方面提出了新的思路和實(shí)現(xiàn)技術(shù)，例如認(rèn)知模型的建立、領(lǐng)域本體的應(yīng)用、自然語(yǔ)言理解、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、多智體agent技術(shù)等，并設(shè)計(jì)了一種新型中醫(yī)專家系統(tǒng)，為中醫(yī)專家系統(tǒng)的發(fā)展提供了有價(jià)值的參考方向。 　　關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)； 中醫(yī)診斷； 領(lǐng)域本體； 多智體 　　中圖分類號(hào)：TP182文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 　　文章編號(hào)：1001-3695(2007)

2、12-0006-04 　　 　　人工智能運(yùn)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)取得了鼓舞人心的進(jìn)展，全國(guó)各地著名醫(yī)學(xué)專家診療系統(tǒng)的問世，對(duì)傳承和發(fā)揚(yáng)祖國(guó)醫(yī)學(xué)作出了積極的貢獻(xiàn)。許多醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)對(duì)某些疾病的治療效果已經(jīng)接近了專家的診療水平。然而，畢竟專家系統(tǒng)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尤其是中醫(yī)領(lǐng)域仍有一定的困難。它的控制能力與專家相比還存在一定的局限性，在客觀化、定量化和標(biāo)準(zhǔn)化等方面也略顯不足。因此如何更有效地獲取、轉(zhuǎn)換、利用醫(yī)學(xué)知識(shí)和診斷經(jīng)驗(yàn)，是中醫(yī)診療系統(tǒng)和人工智能進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。 　　 　　1中醫(yī)專家系統(tǒng)綜述 　　 　　美國(guó)斯坦福大學(xué)的Short??liffe等人在1976年研制成功的用于鑒別細(xì)菌感染及治療的

3、醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)MYCIN為專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)界的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。在隨后的二三十年的發(fā)展歷程中，也相繼出現(xiàn)了眾多的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)，包括中醫(yī)診斷專家系統(tǒng)。我國(guó)第一個(gè)中醫(yī)專家系統(tǒng)――關(guān)幼波診療肝病計(jì)算機(jī)程序自1979年問世以來(lái)對(duì)中醫(yī)診療計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展也起到了舉足輕重的作用。在它的引領(lǐng)下，20世紀(jì)80年代相繼出現(xiàn)了鄒云翔中醫(yī)腎系統(tǒng)疾病計(jì)算機(jī)診療、教學(xué)、護(hù)理和咨詢系統(tǒng)，姚貞白婦科專家診療系統(tǒng)及醫(yī)學(xué)智能通用編輯系統(tǒng)MTGIES??1，孫同郊乙型肝炎專家診療系統(tǒng)，中醫(yī)辯癥論治電腦系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及軟件設(shè)計(jì)等。不論從知識(shí)獲取、知識(shí)表示，還是推理機(jī)的設(shè)計(jì)，這些系統(tǒng)均應(yīng)用了許多專家系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)。但是它們大多數(shù)仍屬于基

4、于規(guī)則的專家系統(tǒng)，語(yǔ)言也是面向過程化的語(yǔ)言，有些系統(tǒng)大多知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)融為一體，在龐大的中醫(yī)概念和知識(shí)體系下，已經(jīng)顯得力不從心。這就需要更多適合于中醫(yī)診療專家系統(tǒng)技術(shù)的支持。 　　中醫(yī)診療專家系統(tǒng)在傳統(tǒng)的診斷專家系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上得到了進(jìn)一步的發(fā)展，知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)作為系統(tǒng)獨(dú)立的單元被分離開來(lái)，既有利于鄰域知識(shí)的獲取，對(duì)中醫(yī)思想的模擬也邁向了新的高度。其一般結(jié)構(gòu)包括知識(shí)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取模塊、推理診斷模塊、解釋模塊和人機(jī)接口等。有些基于規(guī)則的系統(tǒng)還設(shè)置了可信度模塊。表1、2分別列出了近十幾年來(lái)專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和中醫(yī)領(lǐng)域的一些應(yīng)用及技術(shù)特點(diǎn)。 　　醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)的不斷進(jìn)步

5、為中醫(yī)專家系統(tǒng)的發(fā)展提供了有力的技術(shù)支持。但中醫(yī)哲理深邃、思想獨(dú)到，中醫(yī)專家系統(tǒng)所考慮的最關(guān)鍵因素往往是系統(tǒng)能否更高效合理地模擬老中醫(yī)的思維過程。這也正是中醫(yī)診療系統(tǒng)構(gòu)建的難點(diǎn)。由于人類所患的疾病具有多樣性、多變性和不確定性，應(yīng)用傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)復(fù)雜疾病的診斷往往不能得到令人滿意的結(jié)果，應(yīng)用傳統(tǒng)的基于規(guī)則推理的技術(shù)顯然已不能勝任。這樣對(duì)中醫(yī)專家系統(tǒng)的改進(jìn)提出了更高的要求。近年來(lái)不論從知識(shí)的獲取、表示，乃至推理機(jī)制等，更適合中醫(yī)診斷的專家系統(tǒng)方法技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。 　　隨著知識(shí)工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，也涌現(xiàn)出許多先進(jìn)的對(duì)信息獲取、信息加工處理及多信息融合的技術(shù)，也出現(xiàn)了許多新

6、型的中醫(yī)專家系統(tǒng)。從實(shí)現(xiàn)技術(shù)上一般有基于案例推理的系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)、基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的系統(tǒng)以及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)等。 　　 　　1．1基于案例推理的中醫(yī)診斷系統(tǒng) 　　CBR(case??based reasoning，基于案例推理）克服了傳統(tǒng)知識(shí)處理系統(tǒng)及工具的一些缺陷，對(duì)知識(shí)獲取困難的問題得到了一定的緩解。它將問題求解與學(xué)習(xí)相融合，從認(rèn)識(shí)思維的角度體現(xiàn)了人類的記憶、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和求解。專家可以根據(jù)該病人的幾個(gè)重要特征進(jìn)行回憶，尋找以前就診的與這幾個(gè)重要特征相似的病例，參考先前病人的診斷和治療方案對(duì)目前的病人進(jìn)行診斷和治療。 　　在開發(fā)這類系統(tǒng)時(shí)，首先抽取出有代表性的

7、診象建立范例庫(kù)，為每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)確定它的相似度，即對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行量化，然后進(jìn)行范例檢索。范例檢索是一個(gè)近似，它一般經(jīng)過特征辨別、初步匹配和最佳選定三個(gè)步驟。經(jīng)過搜索后，系統(tǒng)最后會(huì)選定一個(gè)或幾個(gè)與診斷病例相似的范例，作為專家診斷的參考。CBR克服了傳統(tǒng)知識(shí)處理系統(tǒng)及工具的一些缺陷，提高了就診的效率[17]。 　　1．2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)專家系統(tǒng) 　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中醫(yī)專家系統(tǒng)[14]是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)進(jìn)行有效結(jié)合建立的醫(yī)療智能診斷系統(tǒng)。該類系統(tǒng)知識(shí)獲取的特點(diǎn)是面向現(xiàn)實(shí)世界學(xué)習(xí)。它是將大量的樣本(病例)通過特定的學(xué)習(xí)算法得到網(wǎng)絡(luò)各種神經(jīng)元之間的連接權(quán)而獲得的。這種方式與人腦存儲(chǔ)知識(shí)十

8、分相似，具有聯(lián)想、并行處理和容錯(cuò)的功能，便于知識(shí)庫(kù)的組織和管理，可以將醫(yī)療智能診斷系統(tǒng)提高到一個(gè)新的水平。 　　1．3模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的中醫(yī)專家系統(tǒng) 　　模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性問題的有力工具，常常用來(lái)表達(dá)模糊或不定性的知識(shí)。其推理方式類似于人的思維方式，所以尤其適合于醫(yī)學(xué)應(yīng)用。將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合[18]，能夠彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適合表達(dá)基于規(guī)則知識(shí)的不足，又可以很好地對(duì)模糊性知識(shí)進(jìn)行組織，提供更加有效的智能行為、學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)特點(diǎn)、并行機(jī)制和高度靈活性，使其能夠更成功地處理各種不確定的、復(fù)雜的、不精確的和近似的控制問題。 　　1．4基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的中醫(yī)診斷系統(tǒng) 　　

9、近幾年來(lái)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及相關(guān)技術(shù)的興起，使得數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用得到了長(zhǎng)足發(fā)展。它與專家系統(tǒng)的結(jié)合越來(lái)越受到人們的重視，在知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方面占有舉足輕重的地位。專家系統(tǒng)可以方便地通過數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行存儲(chǔ)、搜索、查詢及推理。它對(duì)知識(shí)庫(kù)的管理提供了幫助，節(jié)省了知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的時(shí)間，通過數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)組織有關(guān)知識(shí)，用數(shù)據(jù)庫(kù)的索引搜索技術(shù)取代專家系統(tǒng)中傳統(tǒng)的回溯遞歸的推理機(jī)制，提高了診斷效率[19，20]。從系統(tǒng)架構(gòu)方面來(lái)看，出現(xiàn)了并行與分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)。 　　這種專家系統(tǒng)應(yīng)用了各種并行算法、并行推理執(zhí)行技術(shù)，適合在多處理器的硬件系統(tǒng)環(huán)境下工作，具有分布式處理功能。另一個(gè)重要的特點(diǎn)就是，系統(tǒng)不但可

10、以進(jìn)行同步并行工作，而且可以進(jìn)行異步并行處理。其主要目的在于把一個(gè)專家系統(tǒng)的功能經(jīng)分解后分布到多個(gè)處理器上并行工作，也可以工作在松耦合的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。專家系統(tǒng)的分布處理特征要求專家系統(tǒng)做到功能合理、均衡分布以及知識(shí)和數(shù)據(jù)適當(dāng)分布，提高了系統(tǒng)診斷效率和可靠性。 　　1．5協(xié)同式中醫(yī)專家系統(tǒng)[21] 　　現(xiàn)實(shí)情況下，人們解決一個(gè)問題，往往涉及到多方面的知識(shí)。比如說，一個(gè)復(fù)雜病癥，通過單一的推理和方法，很難得到令人滿意的結(jié)果。協(xié)同式專家系統(tǒng)使多個(gè)專家或?qū)＜蚁到y(tǒng)可以協(xié)同合作，他們之間可以相互通信，其子系統(tǒng)又可以相互協(xié)作工作，通過迭代可以求得某種更加合理穩(wěn)定的狀態(tài)結(jié)果。 　　 　　2新型中醫(yī)專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用 　　 　　有些專家系統(tǒng)還應(yīng)用了實(shí)時(shí)操作技術(shù)、UML技術(shù)、組件技術(shù)和多媒體技術(shù)等。這無(wú)論從知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示推理都有了新的進(jìn)展。其目的都是為了能更進(jìn)一步提高系統(tǒng)的診斷效率和診療效率。但縱觀中醫(yī)專家系統(tǒng)二十多年來(lái)的發(fā)展，雖然出現(xiàn)了許多新的技術(shù)，但仍未取得重大的突破。原因是這些系統(tǒng)對(duì)四診的客觀化研究、思維模型的建立尚處于局部及人工模擬階段。為此，本文提出了一些新的中醫(yī)專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路，繼承了傳統(tǒng)中醫(yī)專家系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，也為中醫(yī)專家系統(tǒng)構(gòu)建提供了一定的參考。