中医望诊多模态融合研究借助新兴科技,让辨识结果的精准性大幅提升.目前在望诊仪器采集参数的集成、参数的分析方面都使用了多模态融合技术,其中以舌诊仪、面诊仪及目诊仪的研发应用为代表.目前望诊多模态融合研究在信息采集、融合分析与辨识结果应用环节分别存在参数采集全面性与准确性不足、参数对齐集成困难、辨识结果临床实用性低等问题,认为望诊多模态融合研究在紧跟前沿科技的同时,仍应以中医整体观念为指导,注重提升多模态参数采集的全面性和准确性、参数融合的规范性、融合辨识结果的实用性,以逐步推进中医四诊客观化、智能化与现代化进程.

目的:基于2型糖尿病(T2DM)的临床病证特点,对现有T2DM动物模型进行总结评估,为完善T2DM动物模型的建立提供参考.方法:通过查阅国内外文献,依据T2DM的中西医临床诊断标准,对T2DM动物模型的造模方法、造模机制、临床吻合度等进行归纳分析.结果:总结发现以高脂高糖饲喂造成胰岛素抵抗(IR)合用链脲佐菌素(STZ)注射造成胰岛细胞损伤的联合诱导法,临床吻合度高,模型稳定,应用广泛.而中医证型动物模型多在上法基础上,加以中医理论指导下的饥饱劳欲失常,采用中药灌胃、物理刺激等方法建立,其中气阴两虚型临床吻合度较高.结论:现有T2DM动物模型的西医临床吻合度多高于中医.按照中医病因学说、方药反证法、望诊等模拟中医临床"望闻问切"的方法来判断相关动物证型具有可行性.但中医证型模型动物仍较少,且四诊信息不完整,缺乏统一的证型辨证标准,因此需要建立更为完善的评价标准,使动物模型更切合临床实际,为后续T2DM的发病机制、诊断与防治等研究提供基础.

目的 对舌、面诊图像特征提取及分割分类研究的相关文章进行总结分析,探究该领域的研究热点及发展前沿趋势,为今后的舌、面诊图像处理相关研究提供思路.方法 以中国知网为数据来源,根据排纳标准和检索策略,最终纳入文献439篇,最后采用Gephi绘图软件对相关文献的作者、研究机构以及关键词进行共词网络可视化分析.结果 结合年发文量可知整体发文量较少,但总体趋势呈平稳上升;研究团队主要以李福凤、张新峰、许家佗、王忆勤和王泓午等的团队为代表;研究机构多为地区性医工交叉的合作形式.结论 研究热点趋势向深度学习的图像处理方向发展,同时跨地区跨机构之间的团队合作有待加强,进一步推动多学科交叉融合及中医望诊(舌、面诊)智能客观定量化发展.

目的:通过人工智能技术与中医医疗场景的深度融合,探索推动中医医疗模式创新与变革,满足患者中医医疗舒适化、数字化和智慧化需求.方法:基于中医辨证诊断和预防保健理念,运用大数据、物联网、5G等数字化技术,借助中医数据采集智能移动终端平台,构建"创新型中医医疗场景",实现线上中医辨证诊治、中医诊断分型、"一站式"中医出入院准备、中医健康管理及中医云客服,打造智慧中医服务新模式.结果:相较于更依赖检验检查的西医诊疗,融合了望诊、闻诊、问诊、切诊四诊合参的创新型中医医疗,在传承名老中医经验的基础上,更加突出个性化服务,借助物联网开展远程会诊、定期随访等远程医疗服务,实现患者就医全流程管理,提升了患者就医体验感和获得感.结论:通过算法、算力和中医医疗应用场景的有机结合,推动了中医医疗服务行业的智能化和个性化发展,为中医医疗模式的革新与进步提供了新思路和新模式.

黄褐斑是以颜面部黄褐色斑片为典型表现的色素性皮肤病,传统医学认为脏腑、气血、经络功能失调是其发病的重要病机.整体观念与辨证论治作为中医学理论体系的主导思想,贯穿黄褐斑的诊疗全程,形成了脏腑辨证指导下的黄褐斑望诊体系.通过观察黄褐斑斑片颜色、形态、边界等相关皮损特点,结合面部局部辨证与全身辨证,辅助现代化设备采集补充客观信息,使用脏腑辨证方法进行皮损分析并指导治疗,探讨中医治疗黄褐斑进行面部望诊的客观量化方法,为其研究提供理论基础.

基于全息理论的中医望诊可以辅助诊断西医疾病,但目前中医望诊主要依靠名老中医药专家的经验传承,存在望诊客观化、标准化程度不够,缺乏行业内认可度高的望诊转化技术的问题.而望诊融合人工智能信息化技术,可以提升中医望诊客观化、标准化的水平,可以有效地降低疾病的恶化率和病死率,促进中医望诊经验的转化.据此,结合前期开展的大鱼际特征与冠心病关系研究,得出大鱼际望诊可以用于冠心病早期预警筛查.以大鱼际望诊和冠心病之间的关系为例,将先验知识和深度卷积神经网络算法深度融合,将特征提取和分类合为一体,利用深度学习端对端的显著特点,输入观察到的原始大鱼际图像像素数据或信息,通过对大鱼际照片的大量深度学习,构建冠心病患者的关键特征要素,融合先验知识后,输出是否为冠心病的分类结果,中间为深层的网络结构.这一思路将提出一种中医望诊客观化、标准化的智能化算法,促进中医望诊经验的转化思路与方法,以提高基层群众的疾病预警筛查能力,服务"健康中国"战略.

数据科学的信息采集技术应用于中医四诊疗法为当前学者们的研究热点,为了解中医四诊数字化信息采集的研究和应用现状,并为进一步构建完善真实世界中医药数据科学的研究提供依据,结合近20年的文献,概述了中医"望、闻、问、切"四诊以及四诊合参在信息采集过程中的采集设备和数据处理软件平台等与数字化技术相结合的研究现状.其中望诊数字化信息获取主要体现为面诊、舌诊与目诊的数字化,闻诊为声诊、嗅诊的数字化,问诊为临床电子病历、量表与问诊系统研发的数字化,切诊主要从脉波数字化理论标准化研究、脉象传感器与脉诊设备的使用场景论述.最后,结合中医四诊数字化的研究现状对采集信息的智能设备方面和四诊信息融合与应用于临床诊疗两个方面的缺陷与不足进行总结与展望,期望能够为今后的四诊数字化提供思路与启发.数据科学与中医药的结合将更有利于中医的传承创新与长远发展,信息采集数字化技术应用于中医四诊的过程中,使中医诊疗技术与时俱进,进一步提高中医整体治疗水平并为保障人民的健康做出更大贡献.

血脂异常属于中医"痰浊""膏脂"范畴,具有隐匿性、进行性、全身性的特点,与多种心脑血管疾病的发生密切相关.其危险因素多、合并症多,但无特征性症状表现,这增加了血脂异常的治疗难度.中医手诊属于中医望诊范畴,是指通过观察手部形态、颜色、青筋(粗血管)、纹理等信息获得望诊资料以便于辨证论治,具有整体性、直观性的特点.课题组前期研究发现血脂异常患者手部大、小鱼际形态及颜色与正常人群存在差异.该研究进一步探索血脂异常患者的手部特征与中医证候、西医分型的相关性,将手诊应用于血脂异常的辨治,对丰富血脂异常的四诊信息、提高临床辨证准确性、发挥中医望诊及"治未病"优势具有重要临床应用价值.

2023年,中医诊法理论研究主要集中在望诊和脉诊领域,致力于将诊法理论与临床病证紧密结合,并扩展到舌诊、面诊、鼻诊和手诊等领域,结合现代影像学技术,提高了诊断的灵活性和准确性.多维辨证体系构建为现代医学所需,结合现代技术在心血管病、咳嗽、疫病等方面得到应用,开辟了中西医结合新途径.证候辨证研究通过横向数据揭示证候分布的规律性,旨在规范研究,客观反映病因、病机及病情发展趋势.动物模型成为验证中医理论和探索新治疗方法的关键,在线粒体功能、能量代谢、免疫调节和炎症反应等方面,揭示了证候的生物学基础,分析及揭示了代谢物、基因表达、细胞因子等标志物及肠道菌群变化与证候形成的相关关系.传统中医诊断技术与大数据分析、机器学习和传感器技术结合,在舌诊、面诊、脉诊等领域取得进展,显著提高了诊断方法的精准度和客观性,应用高通量影像组学参数分析、注意力机制模型和电子鼻技术,提升了中医诊断的标准化和科学性,也为远程医疗和个性化诊疗创造了新的可能性.

机器视觉技术是通过机器代替人眼完成图像信息提取分析和判断的多学科交叉技术.作为一种新兴的检测方法,其概念与中医"望诊"不谋而合,且解决了传统中医师收集视觉信息过程中缺乏客观性、可推广性差和效率偏低的问题,提高了中医诊断的标准化与智能化水平,是"望诊"作为中医四诊之首的现代演绎.本研究对面、舌、目等图像采集部位的中医智能设备核心技术和应用实践现状进行分析,探讨以颜色空间、图像分割、图像配准为代表的机器视觉技术及其在中医诊疗中的应用价值和效果,并对已有的相关方法进行了客观的对比与分析,同时对该类技术和设备研究在中医诊疗应用中的不足展开讨论,并展望了基于机器视觉技术的中医智能设备的研发前景.