摘要

中醫證候辨識是貫穿臨床診斷、治療決策與預後評估的核心環節，然而其高度整體性、模糊性與個體差異，使之在現代醫療資訊系統中長期難以形式化與標準化。隨著電子病歷普及、醫療大數據積累與人工智慧技術的快速發展，以機器學習、深度學習、知識圖譜與專業語言模型為代表的新一代智能技術，為中醫證候辨識與臨床決策支持提供了新的方法學基礎與技術路徑。

本報告立足中醫證候理論與現代資訊科學交叉視角，系統分析人工智慧與大數據在中醫證候辨識與決策支持中的典型技術框架、應用場景與方法學問題，評估其在準確性、可靠性、可解釋性與臨床可行性方面的表現與局限，並結合香港中醫藥發展定位，提出分階段推進中醫智能決策支持體系建設的策略建議，以期為香港中醫藥研究與政策實踐提供參考。

關鍵詞： 中醫證候辨識；人工智慧；大數據；臨床決策支持系統；知識圖譜；香港中醫藥

一、研究背景與目的

（一）中醫證候辨識在臨床中的核心地位

中醫臨床以「辨證論治」為根本特徵。醫者通過四診合參，歸納與抽象患者多維度的症狀、體徵與病程變化，形成對機體陰陽、臟腑、氣血津液與表裡寒熱虛實等功能失衡狀態的整體判斷，最終以「證候」形式表達。證候不僅是制定治法與處方的前提，亦是病情分期、療效觀察與預後評估的重要依據。

然而，傳統證候辨識高度依賴醫師個人經驗與臨床悟性，受培訓背景、學術流派與臨床暴露影響，存在一定主觀性與差異性；同時，證候相關資訊多以非結構化自然語言形式記錄，難以在資訊系統中直接表示與運算。

（二）人工智慧與大數據帶來的新機遇

醫療電子化與資訊基礎設施建設，使大量中醫臨床資料得以以結構化或半結構化形式沉澱，包括症狀、體徵、診斷、處方、檢驗檢查結果及隨訪結局等。與此同時，人工智慧特別是深度學習與知識圖譜技術，在模式識別、自然語言處理與決策支持領域取得長足進展，為捕捉中醫證候背後的複雜關聯模式創造了技術條件。

在此背景下，如何在堅守中醫理論本質與臨床安全底線的前提下，科學引入人工智慧與大數據，構建可驗證、可評估、可監管的中醫智能證候辨識與臨床決策支持體系，成為極具戰略意義的研究方向。

（三）本報告的研究目的

本報告旨在：

1. 梳理中醫證候辨識的理論特徵與數據化難題；
2. 分析人工智慧與大數據在中醫證候辨識與決策支持中的主要技術路徑與應用模式；
3. 評估相關應用在準確性、可解釋性、臨床可行性與倫理法規層面的優勢與局限；
4. 結合香港醫療與中醫藥發展環境，提出具體策略與建議。

二、中醫證候辨識的理論基礎與數據化挑戰

（一）證候概念的整體性與動態性

1. 多維整體性：證候往往同時涉及多個臟腑功能、氣血津液變化及陰陽表裡寒熱虛實等層面，是對疾病發展階段與機體反應狀態的綜合性刻畫。
2. 模糊性與漸進性：證候邊界並非嚴格二元，而具有一定模糊性與漸進性，不同證候之間存在疊加、轉化與演變。
3. 情境依賴性：同一症狀在不同體質、年齡、性別及外界環境下的證候意義可能完全不同，辨證必須結合具體情境。

（二）證候資訊的獲取與表示困難

1. 自然語言表達多樣：傳統病歷記載與醫案敘述多為自然語言，術語使用、句式結構與詳略程度差異較大，增加機器處理難度。
2. 標準化不足：症狀描述、證候名稱與診斷依據尚未完全統一，存在「同義不同詞」「同詞不同義」等情況，對模型訓練與跨機構遷移構成挑戰。
3. 缺失與偏倚問題：臨床記錄不可避免存在漏記、選擇性記錄與回顧性偏倚，影響數據代表性與模型可靠性。

（三）從專家規則到數據驅動：方法學轉變

早期中醫決策支持多基於專家系統與規則庫，以「如果–那麼」形式編碼辨證規則。然而，中醫理論高度精細且強調靈活變通，完整顯式編碼幾乎不可能。大數據與機器學習的引入，使得從大量實際病歷中自動歸納「症狀—證候—治法」模式成為可能，但也帶來如何避免「只見相關、不見病機」的理論張力。

三、人工智慧與大數據的技術框架

從技術架構角度，中醫智能證候辨識與決策支持大致可分為四個層次：

（一）資料層：中醫臨床大數據建設

1. 中醫電子病歷（TCM-EMR）：
   • 系統化記錄主訴、現病史、既往史、四診信息、中醫診斷與證候、西醫診斷、處方及隨訪結果；
   • 鼓勵採用結構化與半結構化相結合的錄入方式（如標準化症狀詞表＋自由文本補充）。
2. 多模態資料整合：
   • 包括舌象圖像、脈象波形、體質問卷結果、檢驗檢查指標及可穿戴設備監測數據；
   • 為多模態證候辨識與預後預測提供資料基礎。
3. 資料治理與標準化：
   • 建立統一的症狀、證候、方藥與疾病編碼體系；
   • 制定資料清洗、去識別化與質量控制流程，確保資料真實性與安全性。

（二）知識層：中醫本體與知識圖譜

1. 中醫本體構建：
   • 對核心概念（臟腑、經絡、氣血津液、病因病機、證候、方藥等）進行形式化定義與層級關係建模；
   • 為機器理解與推理提供結構化知識基礎。
2. 知識圖譜構建與運用：
   • 整合經典醫籍、現代教材、臨床指南與專家共識，構建「症狀–證候–疾病–治法–方藥–穴位」多節點、多關係圖譜；
   • 在證候辨識與治療方案推薦中，提供路徑推理與結果解釋。

（三）模型層：機器學習、深度學習與專業大模型

1. 傳統機器學習模型：
   • 利用支持向量機、決策樹、隨機森林等對結構化症狀特徵進行分類與多標籤學習；
   • 優點在於結構清晰、可解釋性相對較高，但處理高維稀疏與非線性關係能力有限。
2. 深度學習與多標籤學習：
   • 通過卷積神經網路、循環神經網路及注意力機制，對症狀文本與四診描述進行特徵自動提取；
   • 採用多標籤學習框架，同時預測多個共存證候，符合臨床實際情況。
3. 知識圖譜與圖神經網路：
   • 將症狀、證候與方藥映射為圖結構節點，透過圖嵌入與圖神經網路捕捉其潛在關聯；
   • 支援基於路徑的推理與可視化解釋。
4. 專業語言模型與對話式決策支持：
   • 以大規模中醫語料為基礎訓練或精調的專業語言模型，可支援中醫問診對話、病歷摘要、證候初判與處方解讀；
   • 配合安全約束與知識庫檢索，可形成具備回答能力與理論依據的輔助諮詢工具。

（四）應用層：臨床決策支持與智慧服務

1. 智能問診與證候初篩：協助收集四診信息，根據患者主訴與回答生成候選證候及需要進一步詢問的關鍵問題。
2. 證候輔助辨識與鑑別：結合症狀資料與知識圖譜，輸出證候排序及相應理論依據，供醫師參考。
3. 治療方案與方藥推薦：在醫師確定證候後，系統提供常用治法與方藥參考，並提示潛在相互作用與禁忌。
4. 療效評估與預後預測：利用歷史資料分析不同證候與治療組合對療效與長期結局的影響，輔助調整方案。
5. 教學與繼承支援：通過挖掘名醫診療規律，形成可視化案例庫與模擬問診系統，支持教學與學術傳承。

四、應用現狀與典型場景分析

（一）以疾病為中心的證候辨識模型

在多種常見慢性病與重大疾病領域，如代謝綜合徵、心血管疾病、腫瘤及呼吸系統疾病等，已有研究基於專病中醫電子病歷建立證候辨識模型，用以：

1. 分析特定疾病在不同病程階段的證候分佈特點；
2. 探討證候與客觀檢驗指標之間的相關性；
3. 為臨床指引中的證候分期與治療方案提供資料支撐。

（二）多證候共存與證候演變建模

多數患者並非只具單一證候。利用多標籤學習與時序模型，可對：

1. 同一疾病患者在不同就診時點的證候演變軌跡進行建模；
2. 探討不同證候組合對療效、併發症及預後的影響。

這類研究有助於將傳統醫家對「病位轉變」「正邪消長」的定性描述，提升為可量化分析對象。

（三）智能問診與遠程諮詢場景

在基層醫療與遠程醫療場景中，智能問診系統可：

1. 引導患者以較為標準化的方式描述症狀與體驗；
2. 自動完成初步信息整理與摘要，減輕中醫師錄入負擔；
3. 給出有限範圍內的證候初判與轉介建議，提高服務效率。

（四）臨床決策支持與質量控制

中醫臨床決策支持系統可嵌入醫院資訊系統，實現：

1. 根據已錄入的症狀與檢查結果提示可能被忽略的關鍵信息；
2. 檢查處方是否與已辨證結果存在明顯不一致之處；
3. 對超量、長期或潛在危險組合用藥發出預警；
4. 診療結束後自動生成結構化病歷與質量評價指標。

五、應用效果與評估框架

為確保人工智慧與大數據應用於中醫證候辨識與決策支持的可靠性與安全性，需要建立多維度評估框架：

（一）模型層面的性能評估

1. 分類指標：準確率、召回率、F1 值等，用以衡量模型在證候分類任務中的表現；
2. 多標籤指標：如 Hamming loss、subset accuracy 等，評估多證候預測能力；
3. 穩定性評估：在不同樣本分佈、隨機種子與資料切分下，觀察模型性能波動。

（二）臨床層面的有效性與安全性

1. 診斷一致性：將模型輸出與專家辨證或多名醫師共識結果比較，評估一致程度；
2. 決策影響分析：比較使用與未使用系統時，處方結構、診療流程與檢查使用情況的變化；
3. 患者結局與成本效益：在條件允許時開展前瞻性研究，分析智能決策支持對療效、復發率、不良事件與醫療費用的影響。

（三）可解釋性與臨床可接受性

1. 關鍵特徵貢獻度展示：對模型輸出的證候結果，給出主要症狀及其貢獻度排名，方便醫師判斷其合理性；
2. 理論路徑對應：將模型推理路徑與中醫病機、經絡、臟腑關聯進行對照，避免出現明顯違反基本理論的結論；
3. 使用者調查與質性研究：通過訪談與問卷了解臨床醫師對系統信任度、使用體驗與改進建議。

六、關鍵挑戰與風險分析

（一）資料品質與標準化問題

1. 異質性與噪聲：不同醫師、機構與系統之間記錄習慣差異顯著，易導致模型學習到與個別醫師風格相關的偏差模式；
2. 證候標註不一致：在無明確標準化流程時，同一病歷可能被不同醫師賦予不同證候，影響模型的「學習標準」。

（二）理論內涵弱化的風險

若僅追求統計層面預測準確率，而忽視病機分析與治法治則的合理性，可能出現：

1. 模型輸出表面上「準確」，實則與中醫學本體論相背離；
2. 臨床醫師為迎合系統建議而弱化自身辨證思維，長期可能削弱學科內在活力。

（三）黑箱模型與責任邊界問題

深度學習與大型模型往往難以完全解釋其內部決策機制。在出現錯誤辨證或不當用藥建議時，如何界定：

1. 模型開發方、醫療機構與臨床醫師之間的責任分配；
2. 患者對智能系統參與診療的知情權與選擇權；

均屬需要盡早在制度與倫理層面予以明確的重要議題。

（四）隱私保護與資料安全

中醫臨床資料同樣涉及高度敏感的個人健康信息。在資料集中存儲、跨機構共享與模型訓練過程中，必須：

1. 嚴格落實去識別化與最小必要原則；
2. 建立明確的資料訪問控制與審計機制；
3. 針對雲端部署與聯邦學習等新技術場景制定相應安全規範。

七、對香港中醫藥體系的策略建議

以香港中醫藥發展與醫療體系特點為前提，人工智慧與大數據在中醫證候辨識與決策支持方面的推進，可考慮以下策略：

（一）建設高品質的中醫臨床資料基礎設施

1. 制定並推廣統一的中醫電子病歷標準與證候分類編碼體系，與本地及國際醫療資訊標準兼容；
2. 在符合法規與倫理要求前提下，建立覆蓋公營與私營中醫服務機構的中醫臨床資料庫與安全共享機制；
3. 鼓勵重點醫療機構開展多模態資料收集試點，為後續高階模型研發提供基礎。

（二）推動「理論＋數據」融合型研究模式

1. 在模型設計環節引入中醫專家深度參與，將病機理論、經絡學說與方藥規律轉化為可約束模型行為的知識結構；
2. 鼓勵以重大疾病及香港常見健康問題為切入點，開展疾病—證候—治法一體化的智能決策研究；
3. 建立跨學科研究平台，促進中醫臨床、資料科學、資訊工程與生物統計等領域協同。

（三）構建分級分場景的決策支持體系

1. 基層與社區層面：重點發展智能問診、健康風險分層與轉介建議工具，提升服務覆蓋率與效率；
2. 專科與醫院層面：重點發展嵌入醫院資訊系統的證候輔助辨識、處方審核與療效評估模組；
3. 教研與政策層面：利用大數據分析支持臨床指南制訂、診療規範優化與資源配置決策。

（四）完善本地化評估與監管框架

1. 制定適用於香港的中醫智能系統評估指引，明確演算法驗證、臨床試驗設計、安全監測與持續更新要求；
2. 研究將中醫智能決策支持系統納入現有醫療器械或數位健康產品監管體系的可行模式；
3. 建立多方參與的倫理審查與社會咨詢機制，確保技術發展符合公共利益與社會期望。

（五）加強人才培育與國際合作

1. 設立中醫＋資料科學跨學科培訓項目，培養同時理解中醫理論與人工智慧技術的複合型人才；
2. 以香港為樞紐，促進與內地及國際相關研究機構在資料共享、模型研發與標準制定方面的合作；
3. 積極參與國際傳統醫學與數位健康領域規範與指引的討論，提升香港在相關領域的話語權。

八、結論與展望

人工智慧與大數據為中醫證候辨識與臨床決策支持提供了前所未有的技術工具與研究視角，有望在提升辨證一致性、優化診療決策與促進學術傳承等方面發揮重要作用。同時，鑒於中醫證候概念的複雜性與醫療行為的高風險屬性，任何技術應用都必須以臨床安全與學科本質為前提，避免將短期的預測性能等同於長期的臨床價值。

未來一段時期，中醫智能證候辨識與決策支持的發展，應重點關注：

1. 高品質、多中心、可重複的臨床與方法學研究；
2. 中醫理論與知識圖譜在模型設計中的深度融入；
3. 多模態資料與長期隨訪資料在預後預測中的應用；
4. 以人機協同為核心的臨床工作流程重塑，而非單純替代醫師判斷；
5. 兼顧創新與規範的倫理與監管體系建設。

從香港中醫藥發展的角度看，若能在資料基礎設施、技術創新、臨床評估與政策監管等方面協同推進，有望將香港建設成為面向國際的中醫智能診療創新樞紐，為中醫藥現代化與全球化貢獻具有示範性與可借鑒性的實踐模式。

——完——