名老中医经验挖掘与传承新方法探讨1孙燕2臧传新1任廷革1李宇航（1北京中医药大学，北京，100029 2聊城大学计算机学院，聊城，252059）摘要：关键词：1.背景名老中医经验是名老中医在长期的与疾病作斗争过程中逐渐形成的，是理论与实践相结合的产物。
名老中医经验的总结挖掘可以丰富中医学的理论体系，同时名老中医经验的传承能够培养和造就一批具有流派特色和技术专长的高层次中医临床人才，使之更广泛地应用和传播而不至失传。
名老中医及其宝贵的临床经验是国粹中之粹，因此中医界的仁人志士和政府决策部门都十分重视名老中医经验的挖掘与传承工作。
传统的名老中医经验的总结与传承方式主要包括师带徒、文献整理、专家系统的研制，虽然在一定程度上都取得了不斐的成绩，但是又存在不少问题和困难。
“师带徒”的模式，无论是教育的数量还是质量都无法得到保障。
传统的文献整理挖掘劳动强度大、效率低，可重复性和推广性不强。
中医专家系统是一种理想的学术思想传承模式，但是它当前还不能从根本上解决符合中医特点的名老中医学术思想继承问题。
因此，如何高效、完整、全面、系统的挖掘名老中医经验，便捷的推广名老中医经验，让更多的人方便的学习和继承，仍将是中医传承教育面临的最大问题。
卫生部副部长、国家中医药管理局局长佘靖在“十五”国家科技攻关计划“名老中医学术思想、经验传承研究”课题启动仪式也指出：“运用现代科学特别是信息科学和思维科学的理论和技术手段，一方面继续加强对名老中医专家学术思想和宝贵经验的抢救、保留和整理研究，另一方面则是要研究如何传承他们的宝贵经验，使他们的经验能被更多的后学者所学所用，使后学者从他们的成功经验中迅速提高诊疗能力和水平，更快地成为名医”。
笔者认为：名老中医经验的挖掘与传承应该充分运用现代科学技术，利用信息科学和思维科学的理论和技术发展的先进成果，借鉴以往研究成果，寻找新的突破点，探索名老中医经验的挖掘与传承方法，实现名老中医经验的全面、有效、科学的挖掘和传承。
2.名老中医经验挖掘与传承新方法中医学历经几十年的发展，“师带徒”方式对名老中医经验的传承发挥了巨大的作用，智能分析技术与SVM的模式识别方法相结合实现中医临证经验的实践性很强，是从诸多的临证诊疗中总结出来的，这些经验是点滴的、离散的、甚至是感性的，而这些特点往往给继承者带来“难以把握”“不易理解”的障碍，需要解析并发现这些临证经验的共性和个性特征，实现感性经验向理性知识的转化及表达。
建立在中医临证经验基础之上的中医学术，可以理解为是经验的集合，具有系统和专门性的特征，理论性很强，有对临床实践的指导意义。
从“经验”上升到“学术”这是一个“质”的飞跃，是量变引起质变的过程，在这个过程中往往有大量的数据（有时还是海量的数据）要处理，需要分析和发现种种的关系，才能使其专门化（面向主题的）、系统化、结构化，进而成为一种学说。
个案分析学习群案规律挖掘总结近30年来专家系统的成败，尤其是中医专家系统的经验和教训，让人工智能技术能够在总结和传承专家经验中发挥更大作用，我们认为应在以下技术领域中寻求方法：（1）专家知识的获取，最初是类自然语言的描述，专家知识的具体化、条理化与清晰化是可以共享专家知识的必要条件。
（2）开发具有自动管理、查询、更新能力的相关数据管理系统。
（3）类自然语言向知识程序设计语言的转换。
知识语言用于建立专家知识库，运用知识的推理能力由知识语言系统支持因而是自动的，推理所用到的基本数据和相关信息可来源于人机交互和基础数据库。
（4）指定不同的知识库，并给出不同的基础数据，知识语言系统的自动推理能力可以做到各种知识及其应用背景下的模拟、比较、选优等。
（5）将国际上最新的支持向量机SVM机器学习技术用于中医药基础数据库，可以实现对名老中医处方背后所遵循规则的自动学习。
以上这些技术，体现了信息科技应用于中医学领域（尤其在对中医经验的总结方面）的一个发展趋势。
中医的经验往往是在概念层次上进行表达的，因此常常不能直接领会，如果把概念世界还原为现实世界，即对经验的要素作出量化的分析就可以直接、快速被人接受，然后经大量和递增的信息处理后，发现其规律性，将概念提炼为知识，(根据概念之间的逻辑关系，形成规则形式的知识)，使其进入更高的层面，从而完成有效地继承。
从中国医学史上我们可以了解到上述的过程是漫长的，是手工运作的，在信息时代的今天，我们具备了缩短这一过程，推进学术快速发展的机遇和条件，因此研究继承和共享中医临证经验和学术的方法与技术成为我们的重要研究目标。
笔者认为是运用信息管理与决策支持系统的方法，把知识工程技术、支持向量机方法的机器学习技术与中医学理论、知识有机结合，实现对中医临证经验的解读。
试图提供一个软件——中医诊治知识共享支持系统，为Internet用户共享经过智能分析产生和机器自动学习获得的、信息化与智能化的中医临证知识提供支持。
这一思路是针对中医临证经验继承过程中“理解模糊、难以重复、不便操作”的瓶颈问题而设计。
即以我国著名科学家钱学森提出的“定性定量综合集成”思想为指导，用信息技术和人工智能实现“经验”的可视化（易理解）、可操作（能重复）、可变通（有效继承）。
在以往的研究中，我们曾用基于模糊逻辑的近似推理（Approximate Reasoning，简记为AR）方法，以极典型的样本，实现了对中医方剂治法的“示例学习”。
例如对中医方剂学中的“辛温解表法”若干方剂的学习，得出了量表化的几个指标，根据这些指标，对其它近100个专家认为符合“辛温解表法”的方剂进行了学习，其结果符合率为50%。
结果表明：近似推理的方法学习中医方剂的组方规律是可行的。
中医近2000年的临床经验，大多是用方剂文献的方式记载下来的。
粗略的计算一下，古今方剂大概有近80万，很可能会更多，可谓“药”有数而“方”无穷。
能否解决基于数据而不单是基于经验的计算机建模学习问题，是计算机学习技术研究的前沿课题，也是中医信息研究避免主观因素的干预，实现对人经验的重复，完成“经验”向“知识”转化的关键所在。
我们一直在寻求一个能够支持高维因子分析的计算技术，近年来出现的支持向量机方法（Supporter Vector Machine，简记SVM），立刻引起了我们极大的关注。
这个技术的优势在于：支持小样本训练学习而不同于现有的统计方法，较适用于中医辨证论治数据的现状；计算的复杂性不由样本空间的维数左右，避免了计算的“维数灾”，较适于处理中医辨证论治相关要素的高维关系；SVM方法适用于解决本质上非线性的问题，且具有坚实的数学基础和严密的理论，较符合中医辨证论治理论研究的需求；它还可以给出所建模型的推广能力的一个客观估计，这是目前任何其它学习方法所不具备的，较适合对中医现代临床经验的总结；在SVM方法中，少数作为支持向量的关键样本就决定了计算结果，这注定了算法的简洁，而且具有稳健性；所需的先验干预较少，计算结果更加客观，这对增加中医辨证论治信息研究结果的可信度极为有利。
如何对非典型性知识进行学习是提高机器学习性能的关键。
支持向量机方法（SVM）与近似推理方法（AR）表面上两者似乎互不相干，前者完全基于数据，后者充分体现先验知识，但它们能在一定条件下优势互补。
因此我们的研究将尝试着把两种方法有机地结合起来解决辨证论治信息研究中的种种学习问题。
如果研究取得较为理想的结果，无论对中医学还是计算科学来说都具有创新性的意义。
师带徒著名中医学家董建华教授于上世纪80年代末向国家中医药管理局提出“迅速抢救老中医的学术和经验”的建议，得到有关领导的高度重视，决定恢复中医教育的师承办法，并召开了“第一次全国继承名老中医经验拜师大会”。
随后，人事部、卫生部、国家中医药管理局等三部（局）从1990年起先后3次组织开展名老中医药专家学术经验继承工作，保存和继承了一批名老中医药专家的宝贵经验和技术专长，也培养了流派特色和技术专长的高层次中医药人才。
目前已有3批约1607名老中医药专家被聘为指导教师，有1343名学术继承人先后完成了学习任务，合格出师，在中医临床和中药研究开发等领域发挥着重要作用。
不可否认，“师带徒”方式对名老中医经验的传承发挥了巨大的作用，许多濒临失传的名老中医药经验得到了有效的抢救与保存，与此同时，为国家造就了一批出于蓝而胜于蓝的徒弟辈名医。
但是，我们必须看到，“师带徒”的传承方式有其局限性，存在弊端。
首先，在培养人数上，传统的“师带徒“有着一对一的局限性，受众较少，成才较慢，不利于培养大批的高水平中医人才。
其次，”师带徒“多以临床随诊、抄方、总结病案的方式进行，带有很强的随意性，继承者对名老中医经验的传承也存在极大的自发性，直接影响到师带徒的效果。
另外，存在继承者的选择、人情功利等因素，在一定程度上制约了师带徒的效果。
专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程来解决该领域的复杂问题。
70年代以来，国内外学者利用现代计算机技术，研究中医专家系统（Expert System），包括中医临床诊断系统和专家辅助诊断系统，用于辅助并模拟中医专家诊疗过程，应用计算机软件模拟专家系统进行疾病诊治，然后运用数学统计方法进行疗效分析，并对专家经验作出评价。
使之成为继承名老中医经验的形式之一。
中医专家系统是一种理想的名医经验传承模式，但是它还有很长的路要走。
由于存在着知识获取困难、知识面窄、推理能力不强、智能化水平较低和实用性差等问题, 我国研究的众多中医专家系统多数未能很好地用于临床实践。
而且已有的中医专家系统由于参与辨证的客观指标量化不足、难以克服处理信息局限、通用兼容性差、用户难以参与等不足，很难体现老中医临床诊疗个体化、多因素特点。
一些专家学者运用信息技术对名老中医的学术思想进行整理，制作出专家系统。
但是由于信息技术发展的制约，这些专家系统往往实用性不强，研制成功后就被束之高阁；或者是有一定的实用价值，但因为是单机版，在短期内只能在很小的范围内为有限的用户使用，随着新技术的发展，又很快被淘汰。