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中医药知识库

于彤 编写
(yutongoralce@hotmail.com)

构建中医知识库系统,是指用人工智能技术把中医药理论和专家的经验按规范化、标准化的格式,组建成知识库,达到资源查询和共享[1] 。 近年来,知识库系统成为中医药知识遗产保护和利用的创新手段。 本文从构建方法、覆盖范围、应用情况等3方面对中医药知识库系统的研究进展进行了综述,以供中医药信息化领域的研究人员参考。


中医药知识库系统的构建方法


近年来,关系型数据库因其简单、灵活、易用、稳定等优点,而成为构建中医药知识库的主流技术。另外,中医团体也开始探索使用本体、神经网络等新兴技术来构建知识库。下面进行具体介绍。

关系型数据库

王连心等[2] 提出以关系型数据库为基础构建中药知识库的方案。据此方案,中药知识库分为3个层次:第一个层次是事实数据层,包含存在于文献资料中的原始数据; 第二个层次是知识本体层,其内容是领域概念和领域规则;第三个层次是策略层,其内容是策略性的结论和规则。在中药知识库的构建中,可将关系型数据库作为事实数据层, 在其基础上建立准则层和决策层,使中药数据上升为中药知识。 陈国宁[3] 在构建中医咳感症诊断专家系统的过程中,采用关系数据库作为知识库的存储组织形式,并实现了知识的增添、删除、修改等操作,以支持推理机制和咨询模块。

本体技术

本体(Ontology)是一个源自哲学领域的术语,探讨世间万物如何存在。在计算机科学领域,本体是针对一个概念体系的正式而明确的规范[4] 。 本体一般针对特定领域和议题而建,它使交互各方对特定领域内共用的概念、词汇以及概念分类等达成一致,从而支持知识的共享和重用。近年来,本体技术逐渐成为构建中医药知识库系统的主流手段[5] 。

徐彬锋等[6] 将本体技术引入到医学知识组织当中,构建出包括中医本体和西医本体两大分支的医学本体框架。该本体定义了医学领域的类、类间关系以及它们须满足的约束。 其中,中医本体包括中医疾病类、中医证类、中医舌诊类、中医脉诊类、中医病案类;西医本体包括疾病属性类、化学物质类、疾病类、诊断类和器官类。Protégé工具被用于构建和展示这一本体。 这项工作展示了本体知识库的可重用性和可扩展性等优点。

谷建军[5] 基于本体技术构建了一个中医古籍知识库。中医古籍所蕴含的知识相当丰富,知识之间的关联关系错综复杂,每一部中医古籍都作为一个本体存在,将所有中医古籍构成一个综合本体的难度可想而知[5] 。 谷建军提出基于中医古籍文献叙词表构建领域本体的方法,该叙词表以一个树状结构表达了中医古籍文献的概念体系,其中的概念来自于中医古籍内容。 谷建军使用Protégé 2000工具将该叙词表转换为一个OWL本体,该本体继承了叙词表的概念结构,但对概念之间的语义关系进行了更为深入细致的描述,为建立文献之间的知识关联提供了可行的途径。

此外,还有很多学者开展了构建中医药本体知识库的探索工作。例如,车立娟等[7] 以Protégé为工具,构建了用于表达“肺阴虚证”病机规则的本体知识库;李新霞[8] 以Jena为工具,构建了中医脾胃病领域本体知识库; 孙海舒等[9] 从规范控制、构建原则、本体构建工具、系统架构、术语规范化、构建本体模型等诸多方面,探讨如何基于本体构建中医古籍知识库;易钢等[10][11] 基于本体构建了一个中医知识库系统, 其中包括中医概念、关系、推理及中医诊断等大量知识。这些工作初步验证了将本体技术用于构建中医药知识库的可行性,为中医领域内的知识组织提供一种新的方法,但构建全面、完整、实用的中医药学本体仍是一个长期而复杂的过程。

神经网络

中医诊断学知识具有不确定性、复杂性、模糊性等特点,需要能够充分模拟症状与证候之间的非线性映射关系的数据模型。 人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是由大量处理单元(神经元,Neurons)互连而成的网络,是对人脑的抽象、简化和模拟[12] 。 ANN具有非线性映射功能,其通过对输入输出样本的自动学习,能够以任意精度逼近任意复杂的非线性映射,因此很适合模拟中医诊断的推理过程。

吴芸等[13] 使用神经网络方法,构建了面向中医舌诊八纲辨证的知识库。该项研究基于“舌象”与中医“八纲”(包括表、里、寒、热、虚、实等)之间的对应关系,建立了“概率神经网络”、 “广义回归神经网络”和“学习矢量量化神经网络”等3种类型的神经网络,并尝试将其用于中医诊断推理。 另外,周金海等[12] 也利用ANN算法构建了中医舌诊知识库,它所预测的舌像与八纲辨证的关系与临床诊断结果基本一致(个别属性存在误差)。 这些工作说明采用神经网络技术构建中医诊断知识库是可行的。


中医药知识库系统的覆盖范围


中医人体

赵静等[14] 初步建立了一个“三维可视人中医知识库”,将经络腧穴学等中医知识融入三维可视人模型中,构成了具有中医特色的人体三维医学影像图谱。 该知识库使用语义网络方法,描述腧穴与经络之间的归属关系,以及腧穴与解剖结构(包括肌肉、骨骼、内脏、血管、神经等)之间的对应关系;它还包含腧穴标准定位、功能主治、针刺方法、进针层次、 毗邻结构以及针刺意外等针灸临床知识。这项工作为今后开发基于“中国虚拟人”的腧穴和经络三维可视化模型提供了支持。 另外,郑雷[15] 在三维人体可视化模型上对中医腧穴进行了系统定位,并开发了能够显示中医针灸针刺过程的三维影像浏览器。

中医疾病和证候

在医学知识中,最重要、最核心的知识是关于疾病的知识[1] 。徐彬锋等[6] 以冠心病知识为例,建立了中西医知识相结合的本体知识库。 该系统定义了“冠心病”及相关疾病的中英文名称、定义、发病率、病因和主要治疗方法等信息,并进一步定义了诊断学公理。 这些公理是医学元知识(即关于医学知识的知识),比一般的医学知识具有更高的抽象层次。例如,发病率大于0小于1;疾病的并发症是一种疾病;疾病的人群死亡率小于发病率等。该系统再经完善、扩展后可用于中医辅助诊疗。

谷建军[5] 建立以“病证”为中心的本体模型,将中医古籍中的相关概念和知识加入本体之中。 该本体包括证候、病位、病因、病机、鉴别诊断、治则、治法、用药、处方、治疗禁忌等类型,明确了类型的属性和相互关系,能较为准确地反映中医对“病症”的理解和认识。

李新霞[8] 以老中医关于脾胃病的病案为基础,建立了中医脾胃病领域本体知识库。 该项目对中医症状术语进行了规范化处理,将零散的中医脾胃病知识组织起来,实现了疾病诊断、证候诊断、治法、方药等方面的推理功能,以支持知识共享和疾病诊疗。

中医医案

中医医案是中医临床思维活动和辨证论治过程的记录,是中医理法方药综合应用的具体反映形式[16] 。 特别是名老中医的医案,对于中医理论和方法的传承具有重要意义。近年来,在名老中医经验传承的背景下,中医医案知识库的构建成为学术界的一个热点。 彭笑艳[16] 采用本体、Agent等技术,构建了中医医案知识库,其中主要包含中医肝病、胃病等领域的医学知识、材料和医案,为用户提供在线诊疗服务。 曹宇峰[17] 基于本体技术设计了中医病案知识模型,构建了中医病案的知识库,以辅助学生通过大量病案实践来巩固所学的理论知识。

中药

中药知识是提高中医临床与学术水平的重要环节和文献宝库之一,值得当代医家学习与研究[18] 。 王连心等[2] 提出了一套中药知识库的设计方案,该知识库的内容包括中药的名称、出处、剂量、性味、归经、功效、主治、用药宜忌等信息,以及方剂的处方来源、剂型、药物组成、功效主治、制备方法、用法用量与禁忌等。 这些知识通过对古典医籍、学术专著、学术期刊和报纸、各种学术会议论文和报告以及相关指南等进行普查与筛选、分析与整理而获得。该方案还对中药命名、药效和剂量的规范化问题进行了讨论。

中医养生

《黄帝内经》是中医药理论体系的奠基之作,其养生理论和方法对中医养生学有着深远的影响[3]。 臧知明[19] 采用Linux、MySQL、PHP等技术,初步构建了面向网络应用的《黄帝内经》养生知识库。 臧知明对《黄帝内经》的语言特点和思维方式进行了分析,提出了基于词句的《黄帝内经》养生知识的表达模式,并提出了《黄帝内经》养生知识库的框架。


中医药知识库系统的主要应用


面向中医临床诊疗的专家系统

中医专家系统是指用计算机人工智能技术来模拟著名老中医诊疗病人的临床经验,从而使该软件具有专家水平的诊治病人的能力[1] 。 知识库是专家系统的核心部分,它决定系统设计的正确与否,也影响系统其他模块设计的难易以及系统运行的效率[3] 。 关幼波、郭荣江、马斌荣等于1979年研制了“中医关幼波诊疗肝病的计算机程序”。该系统开临床诊疗专家系统之先河,并启动了中医信息化的进程[1] 。 陈国宁等[3] 采用产生式规则来表示专家知识,以知识库的形式对这些知识进行组织,并实现了混合推理的机制;在此基础上,实现了一个能对中医咳感症进行诊治的专家系统。 在中医诊疗技术现代化的背景下,中医专家系统、智能化辅助中医诊疗系统的研发工作成为中医药信息化建设的热点,中医药知识库系统作为其中的支撑技术也得到了学术界的重视。

计算机辅助教学系统

中医药知识库能有效支撑领域知识的检索、浏览和形象化展示,因此对于中医教学工作具有良好的辅助作用。 徐彬锋等[6] 将其开发的知识库系统用于《医学基础》课程的教学工作,取得了良好的效果。 学习者反映,使用这个系统可以迅速定位到系统所包含的概念,从而加速对相关概念的理解。 但该系统的内容仅限于知识库构建者所掌握的医学知识,而未覆盖所有的相关知识。 为提升该系统在教学中的实际价值,尚需扩展其范围并完善其功能。


结语


中医药知识库系统在中医药信息化和中医药知识工程等领域中都扮演着核心的角色。 在中医药领域,关系型数据库目前是实现知识库最为实用的手段;领域本体则在复杂知识建模和推理等方面显示了技术优势,且其实现技术和工具日趋成熟; 学者们也在探索使用人工神经网络等机器学习和人工智能手段来实现知识库,体现出了较大的潜力。 知识库系统已被用于中医疾病、证候、医案、中药、养生和古籍等诸多领域,且在辅助临床诊疗、辅助教学等方面取得了一些实际应用。 但从现有的文献来看,中医药知识库系统的建设尚不成熟,还有很长的路要走。 我们尚需在术语规范化、知识建模方法、本体工程方法、知识获取方法和推理机制等方面开展深入研究,并进一步开展中医药知识库系统在中医药信息化中的实际应用。


参考文献


  1. 马斌荣. 中医专家系统与中医知识库-中医领域计算机软件的开发与应用[M]. 北京出版社, 1998.

  2. 王连心,孟庆刚,王志国等.中药知识库设计浅析[J].世界中医药,2011,06(6):535-537.

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