编者按：第七届智慧医疗创新大赛已于2025年4月圆满结束，组委会推出“伴飞计划”，以对获奖项目进行宣传推广，并给行业提供参考和借鉴。依脉人工智能医疗科技（天津）有限公司和天津市滨海新区中医医院、天津大学联合申报的“基于多模态四诊合参的虚寒型胃病中医智能诊断与评价系统”项目，获得第七届智慧医疗创新大赛传统医学数字化专题全国一等奖。
虚寒型脾胃病是中医学治疗的优势病种之一，是指患者存在或者尚未出现腹痛、腹胀、腹泻等相关消化道症状和体征，且经内镜、CT、MRI等现代医学技术手段发现病灶或病理改变的疾病。临床中诸多患者因无症状而忽略就诊检查从而错过疾病早期调理或干预的最佳时间，中医四诊可早于西医诊断设备发现患者病证，进而辨证论治，早期干预治疗，截断病势。但中医辨证仍只要依靠临床医生的客观经验，缺乏客观性、标准型和智能化。
依脉人工智能医疗科技（天津）有限公司联合天津市滨海新区中医医院、天津大学，拟构建基于多模态四诊合参的虚寒型胃病中医智能诊断与评价系统，采集标准化的四诊数据，采用深度学习和知识图谱推理等人工智能技术，对虚寒型胃病进行智能中医辅助辨证，有利于中西医结合重大疾病诊疗标准的建立和基层诊疗水平的提升，解决中医临床诊治的瓶颈问题。
思路、方案和路线
本系统使用流程下图所示。
该系统采集标准化的四诊数据，采用深度学习和知识图谱推理等人工智能技术，对虚寒型胃病进行智能中医辅助辨证，有利于中西医结合重大疾病诊疗标准的建立和基层诊疗水平的提升。
1.多模态客观信息融合，实现四诊合参辨证论治
本产品的望诊模块采集舌象、面象信息，自动从可见光中提取舌象数据和面象数据；脉诊采集模块采集脉象信息，并通过信号处理把人桡动脉寸口的压力信息转变为计算机可读取的数值信息；红外采集模块采集人的寒热信息，可以从红外热辐射中自动提取人体各部位、主要脏腑的温度信息；问诊采集模块不仅可以辅助医生询问既往病史、患者主诉，还可以实现体质自动辨识。依据人工智能算法将光学信息、压力信息、热辐射信息和语义信息进行数据、特征、决策维度的融合，得到全面多维准确的诊断结果。四诊合参是中医的独特诊法，辨证论治代表中医的核心优势。相比于进行单一维度诊断，多模态融合四诊合参综合辨证具有明显优势。
2.基于模式识别和深度学习算法，实现舌、面、脉特征自动提取和类型判别
本产品基于模式识别和深度学习算法可以从舌象、面象信号中挖掘有特定医学价值的特征参数，并与中医临床判别相结合。在舌象特征提取过程中，采用多任务卷积神经网络（MTCNN）算法进行舌体检测、采用基于图论的分割算法（Grab-cut）进行舌体分割、采用苔质颜色区别算法进行苔质分离；用荣枯程度来定量评价舌神特征；用RGB、Lab、HSV参数、舌边尖红等参数来定量评价舌色特征；用裂纹数量、点刺数量、齿痕数量、老嫩程度、舌体胖瘦、瘀斑情况等特征定量评价舌体特征；用歪斜程度、缩短程度等参数来定量评价舌态特征。
在舌苔特征提取方面，使用基于均值漂移（Mean Shift）的色块分割法进行腐腻苔预判断。通过Gabor小波变换对舌苔纹理特征提取，再使用K均值（K-means）聚类算法进行颜色分析，在此基础上可以分辨以下苔色种类：黄苔、白苔、黄白相兼苔、灰黑苔；基于二分光模型，采用主成分分析方法对舌苔水分含量进行判别，可以识别以下苔质种类：润燥苔、剥落苔、厚薄苔、腐腻苔。
在面诊分析部分，使用支持向量机（SVM）对面色、人中颜色、唇色等颜色表现进行判别。依据特征区域像素点的平均灰度值对面部光泽、两颧和眼眶的颜色进行参数识别后的准确判断。最终结合中医理论辅助医生完成面象的基础判别。
脉诊分析算法不仅可以根据脉图标准，自动提取具有明显生理意义的全部客观参数，还可以通过经验模态分解（EMD）、希尔伯特-黄变换（HHT）、小波包变换（WPT）、功率谱密度函数（PSD）、相似网络、多尺度熵算法等计算大量脉象参数特征。相比于单独从时域维度分析脉象信号进行类型判别，综合时域、频域、时频域、非线性等多维度脉象信号特征的数据，在辨识脉象种类过程中更具优势。并能通过深度学习、神经网络和支持向量机等算法，实现脉象种类的自动判别。
3.基于知识图谱推理的智能辅助辨证
人工智能包括自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉及机器人技术。知识表示、自动推理对于人工智能的重要性不言而喻。知识图谱作为一种语义网络，在获取了四诊结构化数据和外部其他数据源接入的半结构化、非结构化数据之后，通过知识抽取、知识融合、知识加工，该网络能够拥有极强的表达能力和建模灵活性。在应用过程中随着知识的补充和修订可以不断完善知识库，达到临床应用条件之后，知识图谱推理将用于虚寒型胃病的智能辅助辨证。
4.“体、病、证”结合的中西医诊疗新模式
体质是个体生命过程中，在先天遗传和后天获得的基础上，表现出的形态结构、生理机能以及心理状态等方面综合的、相对稳定的特质。这种特质决定着人体对某种致病因子的易感性及其病变类型的倾向性。把握个体的体质特征，有利于指导临床实践。现代医学依据生理、生化客观指标，医学影像学信息来准确诊断人体各类疾病，而传统中医通过四诊合参辨别人的不同证候类型。中医强调四诊合参、辨证论治，在体察四诊信息得到患者的基础证型之后，再根据阴阳平衡思想开具汤药处方或者实施中医适宜技术的干预治疗。本产品通过问诊模块采集患者信息后可以自动辨识患者体质，通过建立虚寒型胃病的专病知识图谱，采用深度学习算法实现智能推理，从而可以实现中医的辨证论治。中西医结合以及“体、病、证”结合的思想可以更好发挥中西医诊疗优势，为慢性病和重大疾病的临床辅助辨证提供指导，为患者提供更加安全、有效的医疗干预。
创新点
本项目研制多模态中医诊断信息采集装备（包括舌面象，脉象，红外热成像），并通过模式识别和深度学习等算法，提取舌面象客观化指标，实现舌质、舌苔、面象的神、色、形、态的自动识别；实现脉象特征参数提取，脉象要素的自动分析和脉象种类的识别；提取全身温度分布信息，自动分析人体能量代谢情况和中医寒热虚实态势。
以虚寒型胃病为研究对象，研究基于知识图谱的中医望、闻、问、切四诊合参算法，实现虚寒型胃病的中西医结合的自动辅助辩证功能。
相比于现有中医客观化诊断方式，本产品提供“体（中医体质）、病（西医疾病）、证（中医证候）”结合、中西医结合的智能辅助辨证功能，为慢性病和重大疾病的临床诊治提供指导，为患者提供更加安全、有效的医疗干预。
普及意义
首先，中医智能辅助诊断系统可以提高医疗诊断和治疗的效率和准确性。传统的医疗模式存在诊断误差和治疗方案不足，引入人工智能技术可通过大数据分析和智能算法提供更准确的诊断信息和个性化治疗方案，可提高疗效和患者满意度。
其次，推广中医智能辅助诊断评估系统可缓解医疗资源不均衡的问题。在一些偏远地区或医疗资源紧张的地区，医疗智能技术可以通过远程及智能化辅助诊疗，让更多的患者享受到优质的医疗资源，减轻了医疗资源不足所带来的压力。
最后，人工智能辅助诊断评估系统能够为中医治未病提供精确的中医诊估手段、加快诊断速度并提供个性化治疗方案。中医智能辅助诊断系统能够对中医四诊信息进行分析，提供更准确的诊断结果，提高诊疗效率。