有人说中医就是大数据,你赞同吗?

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中医更多是经验医学,而西医才是大数据。通过各项指标对比,最后根据大数据的共性判断出该如何治疗,吃什么药。但大家一定别忘了前提,建议大家去看医学院的教科书《病理学》,对大多数疾病的说到原因的表述的第一句话是:此病原因不明,可能与什么什么有关!所以无论中医还是西医对人体的认知都还有限,所以说西医科学,中医落后都很片面。但有一点是肯定的,中医的辩证治疗,同病不同因,中医的平衡,次序,治未病,把人看做整体…这些理念无疑是非常先进的,也是未来所有医学都必须遵循的!


爱健康的戚斌


实事求是的讲

不要说中医就是大数据,中医不但不是大数据,中医缺乏的就是数据。

中医,有比较完整,相对比较统一的阴阳哲学理论体系。

中医,有很多派别,例如,气血派、经络派、虚实派等等等,千百年来,各个派别的很多人物都总结积累了很多宝贵的经验,但由于不管有多少经验,都没有,也不能上升到用数据表达的程度。所以,无法实现数字化分析,规模化推广。

说中医就是大数据,恰恰给说反了,中医缺乏的就是数据。更谈不上是什么大数据了。

与中医相对比,西医反倒是数据很多。几乎是方方面面都有数据,而且有些是比较详细的数据。

但很多方面的数据都是各自为政的数据,而且有些方面儿的数据与其他方面儿的数据之间没有什么必然联系,既不能相互支持,也不能相互否定。

西医缺乏整体的方向性的理论体系。


顺其自然方能久远


上海中医药大学、上海市中医文献馆的老师们最近发表了《大数据时代对中医药发展的思考》,跟大家分享一下。

中医药大数据的特性

  • 大数据具有“5V”的特性。数据容量大volume) 、数据增速快 (velocity) 、数据来源广 (variety) , 这三点得到了学者的广泛认可。“信息价值大与冗余信息多 (value) ”也被众多专家学者认为是其第四个特征。IBM公司认为大数据第五个特征是必须具有真实性 (veracity) 。

  • 中医药大数据作为一种独特的医疗数据, 除了具有上述特性外, 还具有其自身的独特之处。有资料显示, 中国中医科学院2012年4所医院全年的门诊量达到698万人次, 仅广安门医院1天的门诊量就超过1万人次, 每年还有6万多的住院患者。
  • 在中医医院, 患者不但要经过辨证论治的个体化诊疗, 还要经过各种理化检测。由此产生的医疗数据体量庞大, 种类繁多, 而且具有实时的特性, 利用数据采集系统对数据进行采集和存储, 将信号转化为数据, 将数据分析为信息, 将信息提炼为知识, 以知识促成决策和行动。通过分析处理以挖掘其深层次规律, 可以产生难以估量的价值。
  • 中医药引进大数据, 就是解决医疗健康事件, 处理患者健康问题, 在研究领域拥有重要价值。

大数据在中医治未病方面的应用

  • 历代医家都十分注重“治未病”。《素问·四气调神大论》有云:“是故圣人不治已病治未病, 不治已乱治未乱, 此之谓也。夫病已成而后药之, 乱已成而后治之, 譬犹渴而穿井, 斗而铸锥, 不亦晚乎!”《难经·七十七难》曰:“所谓治未病者, 见肝之病, 则知肝当传之于脾, 故先实脾气, 无令得受肝之邪。”

  • 中医的整体观念考虑人与环境之间的相互联系、相互协调与制约。“天人合一”、“形神合一”的健康观决定了中医病因学强调导致疾病发生的原因是多种多样的, 如六淫、七情以及饮食、劳逸等。
  • 通过对医疗大数据的分析, 从整体上进行辨证调治, 如情志调摄、饮食调节、经络穴位保健等, 并结合基于中医体质的精准分型, 通过对易感基因和健康状况的监测、评估及预测, 控制可变的健康危险因素, 宏观与微观相结合, 进行全方位、多途径、多环节的“精准调理”, 阻断健康向亚健康发展、亚健康向疾病发展, 对于促进健康状态的维持、健康质量及生活质量的提高和疾病的精准防控有着重要的意义。

大数据在中医诊断疾病中的应用

  • 对中医药大数据进行深入的挖掘分析, 探寻其内在的联系, 可以得到许多有用的信息, 用于指导中医临床实践, 提升临床诊断疾病的水平。

  • 从整体入手, 动态地掌握人体的发病及治愈过程。利用大数据技术, 共享数据系统中提供的临床病例数据, 通过电子病例, 对患者整体的健康状态进行分析得出结论, 进而整体把握大众的疾病。

  • 在中医药临床实践的基础上, 基于大数据建立的数据平台汇总丰富的临床数据, 面向科研、临床一线医生对不同场景的数据进行分析, 建成中医药临床资源数据库, 由此展现中医药的特色优势。

  • 例如有名医利用临床医疗科研信息共享系统构建数据库, 进行数据挖掘分析, 获取慢性阻塞性肺疾病急性加重 (AECOPD) 病-证-中药的频度关系, 并根据不同证型临床用药特点, 开展证症对应研究分析, 为中医证候诊断标准提供了有效的证据。

  • 吴荣等收集了115例名老中医的冠心病医案, 运用贝叶斯网络提取常见症候要素, 如血瘀、痰浊、气虚、阳虚等, 贝叶斯网络以条件概率形式表示出各种症状在中医诊疗中的贡献度, 将名老中医的辨证经验转化成定量表示, 对中医经验的传承发展有十分重大的意义。

  • 对文献古籍和临床资料进行挖掘分析, 可以总结出中医治疗疾病的用药规律, 从而有助于选方择药治疗疾病。通过对专科专病方药书籍中的药方分析, 可发掘治疗该类疾病的规律。

  • 如宋咏梅等对历代治疗不寐方剂中的中药进行频次分析得知, 酸枣仁是所有方剂中使用频率最高的药物, 其他使用频率较高的还有人参、茯神、麦冬、半夏、远志、熟地黄、生地黄、柏子仁等。

  • 周德生收集了明清时期记载“津液亏损”的病案573例, 采用R型系统聚类分析方法, 确定了每个亚型的辨证用药规律。

  • 尚尔鑫等利用关联规则的挖掘方法, 从药典中药物的性味归经属性上挖掘中药配伍禁忌与常用药对之间的属性组合区别, 证实了有配伍禁忌的组合中存在特定性味归经属性组合, 与常用药对存在明显的差异。

  • 高铸烨等利用复杂网络分析方法对冠心病的证候、治法与中药之间的关系进行探讨, 发现冠心病临床诊疗中的理法方药互相对应, 提出对于清热法与解毒法应用于冠心病的治疗可深入研究。

大数据在中医药诊疗规律研究中的应用

  • 运用大数据技术, 我们可以借助计算机分析患病的常见证候, 总结出新时代下的疾病规律, 还可以从宏观视野分析当下常见病、多发病的复杂病因, 找出暗藏背后潜在的共同病因及关联性。

  • 采用数据挖掘方法和复杂网络分析方法, 从中医药大数据中发现疾病证、治、法的特定规律, 也是推广中医药信息化、数字化和知识化研究的重要手段。

  • 李贵华等选择全国17家三级医院中84, 697例冠心病住院患者进行数据分析, 得出冠心病患者最常见的合并疾病为高血压病、糖尿病、脑梗死、血脂蛋白紊乱血症等, 其中医证候以气阴两虚、气虚血瘀最为多见, 血瘀是占比最高的证候要素, 占79.97%。

  • 段力等通过文献计量学分析指出, 2型糖尿病周围神经病变 (DPN) 患者排名前六位的中医证型有气虚血瘀、气阴两虚、瘀血阻络、痰瘀阻络、阳虚血瘀和肝肾阴虚, 其中前三占到总数的67.81%。文献中DPN患者共计出现14种证素, 其中以血瘀、气虚、阴虚这三种病性证素和经络这一种病位证素最为常见, 占总数的79.6%, 与前述常见证型中相对应。常见的病性证素有血瘀、气虚、阴虚、痰、湿、阳虚, 占总数的80.81%。从而得出结论:DPN发病, 本虚以气虚、阴虚为主, 标实以血瘀为主, 其次为痰、湿、热、毒。同时, 我们也可大胆地认为气阴两虚是DPN的基本病机, 血瘀则是关键, 二者几乎贯穿于疾病的始终。

大数据在中医药健康产业的应用

  • 《中医药发展战略规划纲要 (2016—2030年) 》把中医药发展上升为国家战略, 促进创新成果产业化, 到2020年, 中药工业总产值占医药工业总产值30%以上, 中医药产业成为国民经济重要支柱之一。

  • 《中医药发展“十三五”规划》对加快推动产业和科技的深度融合, 壮大中医药产业集群提出了明确的目标, 对全面提高中医药科技创新能力、支撑中医药事业发展产生巨大的推动作用。2014年, 中国中医科学院成立中医药数据中心, 致力于构建数字化、信息化、网络化的中医药数据支撑平台与管理服务共享体系。

  • 大数据助推大健康产业, 将成为健康医疗产业发展的核心引擎之一。中医大数据对大健康产业的发展来说好比是基础设施, 同时能帮助大健康产业更好地优化产能结构和布局, 合理利用资源配置。

云将连接一切生活, 大数据将是蓝海一片。


参考文献

[1]陈陵,徐燎宇.大数据时代对中医药发展的思考[J].中医文献杂志,2019,37(01):66-69.


子乐健康科普


我不这么认为。

我理解的大数据,至少要采集足够多数量,通过这些数据的共性来统计、整理和分析,最后得出结论。以下是随便举例,不具实力意义。某县城最近5年有3万人出现过发烧症状,其中病死500人,病成白痴50人,2周痊愈2万人,3周痊愈5000人,25天痊愈2000人,剩下的30天痊愈。通过这些数据统计,我们得出一个猜想,大部分的发热会在2~3周自行痊愈,但是5%的病人可能发烧死。这就是大数据,但是中医并没有这样统计过。中医是通过臆想出人的金木水火土五行,人身体生病就是因为这五行不平衡了,通过调整五行恢复平衡后人就可以获得健康。然而这五行并没有通过实践来证明(有很多东西虽然看不见么不着但是能证明,比如你的灵魂)那么用调整五行的方法来认识疾病和解决疾病,就非常不科学了。历代中医的名医坐诊也不超过70年,且中医没有系统的培训和科学的传承,(可能我孤陋寡闻了,反正我没有见过谁留下笔记什么疾病诊治了多少多少个,存活多少,不治多少之类的数据。)按30年每天诊治10人来全。20乘以20乘以12个月,一年治疗480人,30年治疗15000人左右,基本上和农村村上赤脚医生数量差不多,对常见的疾病应该是比较丰富的经验,但是对复杂一些的疾病应该能力有限。早知道就在不久前医生都只能成为郎中,经济基础社会能力都是在有限,能总结出来的经验应该相对有限。


血橙男人欣哥哥


中医缺实不是大数据,可是是几千年的数据库,不想现代的大数据库,按百分比来计算,就知道发烧(还的用仪器:温度表)却不知发烧是怎么产生的,又用仪器检查,发现什么炎症引起的。可是呢炎症怎么来的呢?又是不知道?仪器呗😄不知道所谓的医生,是不是医生啊😱,中医只要一看就知一问更知一闻已定一触逃不了,一气呵成。再想想看近代所为科学真理不出几年就被推翻了,而中国的思维几千年前就在考虑水成为燃料,发明油灯,再是蜡烛,最后水灯。就想想蜡烛棉线抽掉能点着吗?几千年的数据很可靠,按蜡烛的思维不久用水点灯就能实现了,一根干柴的燃烧时间和一根湿柴的燃烧时间谁烧的更久,理论上水确实可以作燃料,问题是用什么来作燃心,做到燃心烧干而又能吸水把持燃不灭,以后就拿个燃心一头放水缸,想燃多久就多久,取决于水有多少了,这就是几千年的文化数据,五运法,水生木生火。水火不容,中间插个桥接就能实现水火相济。你们想这是现在的大数据和仪器能证明的吗?现在的科学仪器只能证明水火不容,哪能证明水火相济啊,所以大家对几千年的数据可靠呢?还是现在的大数据和仪器可靠呢?


乎隆


我觉得中医更像是人工智能,而不是大数据。大数据通常来说,是指对数据本身进行分析,并从分析里面得到知识。这是大数据应用目前最常见的方式。

但是中医的应用方式不一样。中医有一套完整的理论,这套理论很难懂。而且中医有一套建立在理论基础上的模型。这一点和机器学习里面的建模很像。

机器学习到今天,最难的事情是调试参数。只有很好的调参了的模型才能适应具体应用。而调参如何调,是没有系统的理论指导,机械的可以试错的,基本上还是经验。

中医有同样的特点,同样的一套模型,问诊开方是一个调参的问题,谁能调的好,谁的药有效。所以我觉得中医比较像人工智能。


飞总的IT世界面面观


大数据,不知小编指的是什么?如果说西医把每家医院的门诊量,复诊类,病床的使用率,治愈等,视为大数据的话,那就大错太错。

湖南平权文化曾发表过一篇章,题目是:西医能让人明明白白地死去,中医能让人糊糊涂涂地活着,题材来源说是,医科大学毕业多年后的同学聚会讨论得出的结果。其中不贬教授和专家。并例举了许多病例,说在西医无法诊断和治疗的情况下,也就是说宣布了此病人已无法可治了,只有死亡了,却被中医小小的药方糊糊涂涂地治好了,而且糊湖涂涂一直活着。

看了这篇文章,我非常气愤,挥笔质问作者是否懂医?那些专家教授是否学习过中医?

中医是中华民族几千年来,与大自然斗争生存的智慧结晶,它有一套完整的理论体系,不象西医学科,除了研究人体还是研究人体,除了各项检查,西医根本无法为人治病。根据检查的结果。开出相应的药物,没有研究出相应的药物,没有已研究出的检查结果,西医都视为不治之证。西医学科教科书中有多少:发病原因:不明,临床诊断经常出现:?:这又怎能让人明明白白地死去?

随着时代的发展,中医当然也可以借助现代检查,但许多方面是不需检查的,湖南医科大学留派西德八年的高才生,其爷爷病重,急电返家,他爱人是湘雅肠道病博士留院医生,夫妻双双到家。见到八十高令的爷爷病入膏肓,却措手无策,急得不行,遂要求家人立即请一位当地医生。正值寒冬腊月,老人并无大碍,只是常年老胃病又犯了,已十几天饮食极少所致,发了几十块钱,老人痊愈了,九十二岁去世,这难道是糊糊涂涂地让他活了十几年?

言归题问,假如前述是西医大数据的话,请问又有何用?倒不如说中医看病用的是大数据,从症析病,从病析源,从个体到整体,从气候到环境,从天时到地理,从物质的量变到质变,等等……这才是中医看待人体病变的大数据…


用户489309824636


传统中医药学引领风骚几千年,浸淫到中国社会文化各个角落,至二十世纪才被现代医学动摇,二十一世纪开始面临危机。在大数据应用的时代,啥都要贴上大数据才显得与时俱进,才能吸引眼球,才有商业市场。传统中医有千百年来积累下来那么多的思想、理论、经验、文案,怎能不以大数据为基础?那么,究竟什么是数据?

数据,是可数名词,有准确性和精度描述,具可验证真实性特征,呈单向增量累积,增量速度亦可测量,类型有向量和标量、有参和无参、低维和高维之分,可做四则运算和定量分析。按照这个数据定义,传统中医药学的理论、经验和文案等等都无法适用,不具备数据的基本特征,再多积累也没有办法做运算,当然也就难以应用大数据分析和人工智能技术。不像西医,每年的统计数据精确有量度可测可验证可比较,去伪存真去粗取精持续进步就有操作性。

目前为止,传统中医的理论仍然是基于黄帝内经对疾病的认识,仍然是强调望闻问切四诊获取判断依据,仍然是通过八纲辩证来分析症候,仍然是根据经验来开具药方。整个过程,没有涉及数值化过程,无法进行定量的数据分析,当然说中医是大数据也就无从谈起。

最近几十年,国家提倡中医现代化。传统中医理论和经验,有一些开始被数据化,而且也开始用西医诊断病症进行治疗对照,其积累的经验具有可验证、可重复、可建模、可统计等特征。可喜!可贺!传统中医药学记录有海量观察和经验,是一个伟大的宝库,应当努力挖掘,加以提高。

数据化是正确的方向。一旦数据化,就能够进行验证,包括证明和证伪,就能够进行客观的定量比较,真实性和有效性就会立竿见影。不过,传统中医药学进入了数据时代,那些无法通过客观验证的方剂就开始沉不住气了。


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世事纷爭,唯中西医可谓天竞物择。

一讨论中医药命题,必出现一方肯定、另一方否定的结果,何仿题主引用时尚的“大数据”概念对中医进行圍恳式的论证,双方辩手必出现唇槍舌战的“概念”之爭,那怕三天三夜,爭得口甘舌躁亦无果。

世人皆知:源自中源、流传民间五千年的草医草药,是炎黄儿女与大自然博击而生存繁衍的“祖传密方”,是靠几代人自我发现、自我实践、自我积累、我自总结、自我提升、自我发展的、独树中华民族特色的一门实践医学科学,迄今被世界誉为东方奇皅的中医中药学……。它既具有神农“尝百草”的创新性,又具外科鼻祖~华陀开创性,还有“伤寒论”的经验积累。

众所周知:几千年以来中医药在神卅大地不同的地区,不同的自然条件、不同的民族、不同地域的饮食习惯,采取因地制宜,因人而异、辩证施治,就地选取药材的治则,有的民间医生是久病成医、无师自通,有的民间医生是跟师学习,釆取师带徒的师承方式,传授医术。因此在大江南北,東西部形成不同的地域特征,出现了中医所谓风寒派,温病派,扶阳派,健脾派等不同治疗风格,还衍生诸如藏医藏药、蒙医蒙药等民族医学特色。

曾流传在明朝时代,江南汉医为民众治好了病,贫穷的百姓给医生送个鸡蛋,无物可送的则自发地在医生住所的门前屋后种上一棵杏树,以示感念,则成为后人把名中医称为“杏林”之美誉。

若把当初义务种植的“杏林”树木列为统计学的数据无法令人信服,如把散落民间成千上刀中医的治则、方药、经验、个案套用当今的“大数据“概念显然是一种牵强。因为“大数据”与“中医学”是分别属于数学科学与实践科学(也称为经验医学)两个性质不同的学科,我们讨论问题不宜割断历史与现状而生搬硬套进行“混洧概念”的无谓爭执。


陈恭5


不同意。中医要按照科学标准来证明自己的疗效,何愁大家不承认、不认可?但是,中医在实践中就没有能证明自己有效,功效实际上就是等同于安慰剂的作用,怎么让大家认可?现在的中药许多都加入了西药成分,才有点效果。纯中药的药物疗效,哪个通过双盲验证,证明有效了?请举例。如果不走科学验证,就是死路一条。只能骗一下文化素养低的人。


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