第二节　藏象辨证在临床辅助决策的应用

临床辅助决策是以计算机技术为依托，以医学知识为核心，利用决策理论和方法，对临床诊断提供建议和参考的过程。临床辅助决策研究可以追溯到20世纪80年代，其时国内中医专家系统研究尝试利用产生式规则和推理树构建中医辨证模型。20世纪90年代，有学者利用统计学方法（如判别分析、回归方程、最大似然法等）探索从证候到证的量化关系。之后，以证素辨证为代表的加权数理逻辑运算开始应用到中医辨证研究中，此外，也有学者利用贝叶斯网络、决策树等数据挖掘方法构建中医辨证模型。上述研究取得了一定成果，但并未解决中医临床辅助决策的核心问题：①以规范的中医辨证理论为指导；②构建符合中医认知规律的数学模型。

藏象辨证是一套规范、灵活，适用于内外妇儿临床各科的普适辨证体系，其对辨证原则、规律和逻辑进行了形式化阐发，为中医临床辅助决策的研究奠定了理论基础。“一种科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”¹因此，团队一直在探索如何将这一体系进行量化、规范，形成统一规范的临床辅助决策模型和软件。

首先，搜集了大量病案，构建适用于多源异构数据存储的数据仓库；通过模糊聚类、关联规则、因子分子等方法分析数据，找出最能反映藏象基础证特点的藏象病位、病性特征；综合运用模糊逻辑、神经网络、遗传算法等建立藏象病位、病性特征与藏象基础证的非线性映射模型，并对模型进行测试；将模型测试结果与专家知识进行比对，不断调整模型参数，优化模型结构，最终形成稳定、健壮的藏象辨治知识库。

利用各类算法对知识库进行深层次挖掘（分析数学模型、提取隐式知识等），探索了症状、体征、辅助检查与证，病位、病性与证，病与证，证与中药、方剂之间的相关性，建立了模糊定性与精确定量相结合的藏象辨治智能计算模式（数学模型），为实现藏象辨治体系的数字化和智能化做出了有益探索。以此为基础，研发了心系基础证智能辨治软件V1.0，能够实现医案采集和辅助诊断，后期会进一步优化模型参数和算法结构，不断提升辅助诊断的准确性，最终为中医临床及教学、科研服务。