病证结合中医辩证诊疗辅助平台设计与实现

许立辉 王池社 郝达慧

摘要：中医证候分类研究是中医辩证施治研究的核心问题之一，病证结合是将西医的病与中医的证候进行关联分析，辅助中医进行疾病诊断。在充分分析中医辩证诊疗需求的基础上，采用软件工程敏捷开发方式进行病证结合中医辩证诊疗辅助平台的设计与架构。开发实现的诊疗辅助平台以临床信息采集模块为基础，以数据分析模块为核心，以专家临床经验分析和个体辅助诊疗为扩展应用，为中医辅助诊疗提供了一个新的手段与途径。

关键词：中医;病证结合;软件工程;敏捷开发

中图分类号：TP311.52      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）28-0099-03

Abstract：Research on the classification of TCM syndromes is one of the core issues in TCM syndrome differentiation and treatment.The combination of diseases is to carry out the correlation analysis between the diseases of Western medicine and the syndromes of Chinese medicine to assist Chinese medicine in the diagnosis of diseases.Based on the full analysis of the needs of TCM diagnosis and treatment， the design and architecture of the diagnosis and treatment auxiliary platform is carried out by using the agile development mode of software engineering.The developed and implemented diagnosis and treatment auxiliary platform is based on the clinical information collection module， with the data analysis module as the core， and the extended application of expert clinical experience analysis and individual auxiliary diagnosis and treatment， providing a new means and approach for auxiliary diagnosis and treatment of Chinese medicine.

Keywords：Chinese medicine;combination of disease and syndrome;software engineering;agile development

1研發背景

当前，随着人工智能、大数据、云计算等信息技术的迅速发展，特别是5G通信技术的迅速应用，基于互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容具有重要的研究价值和应用意义[1]。各类中医诊疗过程中产生的基本数据、电子病历、诊疗数据、处方数据、医学影像数据等是中医学的重要资产，采用大数据技术构建中医大数据服务资源库，可以更好地促进中医资源的共享共用;通过对中医标准化和数据化，采用人工智能技术，辨证论治，对系统推荐的诊断、用药进行调整，可以有效地进行各类辅助诊疗。但是，中医信息化、智能化发展中目前仍然存在很大问题：一是缺乏统一的软件资源平台，中医相关基础信息往往是由某些名老中医自行整理，存在资源无法共享问题;二是各类中医病例信息的采集缺乏统一的标准，存在实际症状指标量化不足、不统一、不规范的问题。

本文在对中医证候量化分析过程进行充分研究的基础上，采用B/S模式，JAVA+VUE前后端分离技术，结合R语言的数据分析功能，设计并实现了病证结合的辨证诊疗辅助平台。

2总体设计与功能描述

2.1 设计思路

作为一套面向中医科研工作者和中医临床医师的分析软件系统，系统的设计以简单、方便、实用为设计的根本出发点。整个软件设计遵循软件工程的基本方法，结合SOA（Service Oriented Architecture，面向服务的架构）软件架构体系原则进行设计实现。

软件系统选用的技术为互联网信息系统软件的B/S（浏览器/服务器）模式开发实现，设计过程中充分遵循灵活性、可靠性、可理解性、可维护性、可移植性、互操作性等软件设计原则。同时，基于互联网软件的安全性考虑，软件系统设计了有效的分层权限管理与分配体系、有效的安全验证机制，确保软件系统的安全性、稳定性。

2.2 技术路线

为更好地适应当前“互联网+”的信息时代，软件系统开发选用“JAVA+VUE技术”进行前后端分离技术开发，该技术具有良好的可拓展性，且同步支持手机端的应用浏览;采用“云服务+人工智能模型嵌入”的模式开发，支持当前主流浏览器的网上浏览，支持R语言、Python语言等分析型语言生成的人工智能模型的嵌入开发;数据库开发选用MySQL开源数据库技术，支持大数据技术的应用;所有数据接口制定了良好的数据标准，可以实现定制开发，支持与其他中医系统的接口自由定制。

2.3 主要功能描述

病症结合中医辩证诊疗辅助平台有以下几个模块：临床信息采集、数据分析、个体辅助诊疗、专家临床经验分析和平台管理等。具体构成如图1所示：

病证结合中医辩证诊疗辅助平台具体功能描述如下。

2.3.1 临床信息采集模块

临床信息采集模块主要包括就诊信息、四诊信息、检查信息、诊断信息和处方信息五大部分。其中就诊信息主要对患者的姓名、年龄等基本信息的采集;四诊信息是基于医师望闻问切得到的患者的四诊资料的采集;检查信息包括血常规、尿常规、心电图等信息的采集;诊断信息是医师根据四诊信息得到的中医征候名称的收集;处方信息则是医师给患者开的处方信息的采集。

2.3.2 数据分析

数据分析模块包括数据管理、描述性统计、变量筛选和统计建模分析。数据管理是管理要进行分析的患者的相关数据;描述性统计是对患者基本信息的定性和定量描述;变量筛选对已选择的样本数据的预处理，为研究者分析数据提供参考;统计建模分析是从选择的患者的数据中提取四诊信息，然后通过对提取的四诊信息进行因子分析从而构建结构方程模型得出征候和征候要素名称，最后利用关联规则分析得出药和病证之间的关系。

2.3.3 个体辅助诊疗

个体辅助诊疗模块是辅助医师的诊疗模块，对于平台处理得到的结果可供医生诊断时参考使用。

2.3.4 专家临床经验分析

专家临床经验分析能够系统总结并归纳中医专家的临床经验和专家领域相关联的中医的理论知识，将其存储到专家临床经验分析的系统中，以便于医师在诊断的时候参考调用[4]。

2.3.5 平臺管理

平台管理包括基础资料管理、系统管理、病例管理。其中基础资料管理包括对四诊信息的编码管理、方剂和中药的标准代码的管理以及中医征候名称及分类管理;系统管理包括菜单管理、用户管理、部门管理和角色管理;病例管理提供了病人的就诊记录及病例修改管理。

3 平台实现的关键模块

3.1 R语言接口模块

平台通过R语言实现一些关键的数据分析功能，并将R语言分析结果与平台JAVA后台进行数据交互。关键代码如下：

String[] rArgNames = {"var_fname"， "mdl_flname"， "mmdl_info"， "smdl_info"};

Object[] rArgParms = {var_fname， mdl_flname， mmdl_info， smdl_info};//创建R的计算环境

rServeResult = baseRCompute（rserverPort， rcodePath， rArgNames， rArgParms）;

RList r_res = null;//存储R算法执行的结果

if （rServeResult.isStatus（）） {//成功获取R的计算环境

rConnection = （RConnection）rServeResult.getData（）;

return rAnalysisResult;

}

3.2 自动生成四诊摘要模块

生成四诊摘要是通过智能语义识别，将现病史中文字分词然后语义识别，与标准库中的四诊信息对应，推荐出人工智能的四诊摘要。

举个例子，将现病史描述为：“秋燥之季，风热之邪流行，恶风发热汗出不畅，延今半月不退，伴喉痛作咳，咯痰不爽，舌偏赤，苔薄黄，脉浮数带滑。曾经输液及抗病毒治疗。”点击生成四诊摘要后，自动生成“咯痰、浮脉、滑脉、恶风寒、有汗、咽喉肿痛、舌红、黄苔”的四诊摘要列表。对于默认生成的无、轻、中、重四个级别，如需修改，直接选中即可，如图2所示：

3.3 结构方程模型模块

通过结构方程模型，对证候要素进行提取、命名，从而完成疾病证候的提取和命名全过程。

关于结构方程模型运行结果的说明：

1）中间的红色横向椭圆表示基础证。五个竖立椭圆表示五因子（这个竖立椭圆个数是由因子数决定的，书中示例探索性因子分析选择的是五因子，所以显示的是五个;如果探索性因子分析选择的是三因子，竖立的椭圆个数就是三个，由系统动态生成）;不同椭圆间的交叉程度表示各因子间的相关程度。

2）左边的表格表示的是因子之间相关系数。

3）右边的表格表示的是基础证与因子间相关系数。

4总结与展望

病证结合中医辩证诊疗辅助平台运用计算机网络技术、通信技术、数据分析方法、软件工程技术与方法研究，设计并实现临床信息采集系统、数据分析系统、平台管理系统。系统提供了R语言算法与JAVA语言的有效接口开发，将团队研究的结构方程模型等主要研究成果进行了系统化的展示与应用。但就平台的总体研究框架中研究的内容来讲，平台还有很多算法与内容需要进一步研究。

参考文献：

[1] 王旸.人工智能背景下中医诊疗技术的应用与展望[J].信息与电脑（理论版），2019（11）：135-136.

[2] 亢军贤，仝武军，任新合，等.基于信息系统的医疗绩效平台的研究和应用[J].电脑知识与技术，2019，15（31）：33-34，40.

[3] 吴莉，温川飙.智慧中医云健康平台的设计与实现[J].电脑知识与技术，2017，13（2）：91-93.

[4] 田野.处方咨询软件平台设计与实现[D].成都：电子科技大学，2017.

[5] 肖赛.中医多诊信息采集系统的设计与实现[D].武汉：华中科技大学，2018.

[6] 周震源.医院信息化平台规划设计与实现[J].中国信息化，2019（6）：88-90.

[7] 杨亚利.面向中医内科常见病的专家系统设计与实现研究[D].秦皇岛：燕山大学，2016.

【通联编辑：谢媛媛】