古人說“望而知之謂之神”，而舌診是望診的重點(diǎn)內(nèi)容之一（當(dāng)然還有望面、眼、鼻、耳、體態(tài)等多種望診方式）。

舌診是中醫(yī)辨證時不可缺少的客觀依據(jù)，無論八綱、病因、臟腑，還是六經(jīng)、衛(wèi)氣營血、三焦等辨證法，都要以舌象為重要的辨證指標(biāo)。舌象能客觀反映人體正氣盛衰、病邪深淺、邪氣性質(zhì)，可以判斷疾病轉(zhuǎn)歸和預(yù)后。

那么，以人工智能輔助去判別舌象，會有什么挑戰(zhàn)？

如果是醫(yī)師和病人面對面的情況，當(dāng)病人伸出舌頭，醫(yī)師自然可以很輕易地觀察到舌頭上的特征，如舌體大小、舌色、苔色、舌苔的薄厚等等。

但在網(wǎng)絡(luò)交流、看照片的時候，就很容易因?yàn)椴煌謾C(jī)型號、拍攝方式的不同、拍攝光源的不規(guī)范等，造成一定程度不準(zhǔn)確的影響。

所以AI舌圖分析功能所面對的最大的挑戰(zhàn)，就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為不同特征的舌診圖片配置精確的極優(yōu)解。

中醫(yī)大腦要學(xué)會在不同手機(jī)、不同光照、不同像素的條件下，準(zhǔn)確識別圖片里是否存在舌頭、舌頭存在于哪個區(qū)域，以及判斷并識別舌色、苔色等屬性。

中醫(yī)大腦需要在圖像（原始的自拍照）中檢測到舌頭，并獲得完整舌體在圖像中的坐標(biāo)；再根據(jù)矩坐標(biāo)，將完整舌體裁剪，接下來在裁剪中的舌體圖像中將舌體沿著舌頭的輪廓進(jìn)行分割；最后根據(jù)分割出的舌頭圖像，去進(jìn)行舌頭的舌色、苔色、苔薄厚等多個維度的舌象特征判斷。

如舌色（舌尖紅、舌兩邊淡、肝郁線等）、苔色（五臟區(qū)域、三焦區(qū)域的舌苔顏色）、舌苔薄厚、腐膩的程度（輕度、中度、重度）等等。

而后面對的挑戰(zhàn)，是舌診數(shù)據(jù)的來源和舌診長尾分部。

何為長尾分部？即：大量出現(xiàn)頻率低的事件，占據(jù)了分布尾部的廣泛區(qū)域；而少數(shù)高頻事件位于分布的頭部。這種分布的“尾部”非常長，尾部的事件雖然各自出現(xiàn)的概率較低，但累積起來對整體有著顯著的影響。

也就是說，我們會遇到各種奇奇怪怪的舌頭，比如有些患者吃了雪糕之后發(fā)過來的舌圖照片，看起來舌頭是發(fā)紫的。

舌診數(shù)據(jù)的來源也是重要問題，多元化的傳統(tǒng)中醫(yī)診療理論之間存在交叉，不同中醫(yī)學(xué)派及不同中醫(yī)師的診療規(guī)則也存在交叉，難以儲備高質(zhì)量的中醫(yī)舌診數(shù)據(jù)。用大白話來講就是——各自有一套，彼此不兼容，數(shù)據(jù)不共通，通也沒法用。

特別是這種圖像類的數(shù)據(jù)，相比醫(yī)案、方藥等文字內(nèi)容，其積累更少，標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化的舌診數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏。

所幸，從中醫(yī)大腦進(jìn)入臨床開始，我們便不斷地拓充自有數(shù)據(jù)庫。中醫(yī)大腦的數(shù)據(jù)不斷積累、迭代，逐漸形成了問止中醫(yī)的核心技術(shù)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

當(dāng)患者預(yù)約就診時，大部分患者會選擇通過“預(yù)診表”上傳舌圖；少部分患者沒有預(yù)先上傳舌圖，但在面診或網(wǎng)診時，中醫(yī)師會現(xiàn)場對患者進(jìn)行舌診。舌圖及舌診，往往并不只是單張圖片，而是包含了舌面、舌底、側(cè)邊等不同角度的多張圖片。中醫(yī)師會對舌圖進(jìn)行識別或現(xiàn)場進(jìn)行舌診，并在中醫(yī)大腦里錄入如“舌苔厚膩、舌胖大、舌有齒痕”等舌診詞條。

通過上述過程，我們收集到了真實(shí)的患者舌圖，并由中醫(yī)師進(jìn)行了數(shù)據(jù)標(biāo)記?，F(xiàn)目前，中醫(yī)大腦擁有近50種舌診標(biāo)記的詞條，已經(jīng)覆蓋臨床可見的絕大部分舌診類型，包括并不常見的舌歪斜等情況。

正是基于這些寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，讓我們實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)大腦AI舌圖分析功能的研發(fā)和正式上線。

人工智能與中醫(yī)的結(jié)合可以用四個字來概括——佳偶天成。

AI擅長處理和分析數(shù)據(jù)，能夠從海量的中醫(yī)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的病因、病機(jī)與治療規(guī)律。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助中醫(yī)師更準(zhǔn)確地預(yù)測疾病的發(fā)展、制定干預(yù)措施、優(yōu)化治療方案，推動中醫(yī)向著精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展。

以AI舌圖分析功能為例，林大棟博士進(jìn)行了一段現(xiàn)場演示。

可以看到中醫(yī)大腦通過圖像識別對舌頭進(jìn)了精準(zhǔn)的定位，并將不同舌診特征按置信度順序排列，直接計(jì)算給出舌診結(jié)論，使醫(yī)師的舌診結(jié)果更加準(zhǔn)確和便捷。

舌圖分析所提供的信息有助于醫(yī)師確定證型（如風(fēng)寒表證、肝郁脾虛證、痰濕阻肺證等）及寒熱虛實(shí)（如實(shí)熱、陽虛、陰虛、陰陽兩虛、里寒等），舌圖診斷數(shù)據(jù)結(jié)合問診等其他手段獲得的數(shù)據(jù)，進(jìn)入中醫(yī)大腦綜合運(yùn)算，最終推薦出最適合該位患者的方藥。

后方的“正確”和“錯誤”按鈕有什么用處？這是機(jī)器學(xué)習(xí)的反饋機(jī)制。中醫(yī)師審核中醫(yī)大腦AI舌圖分析做出的診斷結(jié)論，結(jié)合自己的人工判斷，對結(jié)論進(jìn)行正向或負(fù)向的反饋。正向反饋越多，中醫(yī)大腦則會了解到目前的算法是準(zhǔn)確的，于是不斷加強(qiáng)在正確的道路上繼續(xù)前進(jìn)；負(fù)向反饋越多，中醫(yī)大腦則明白目前的算法存在問題，于是趕緊停止錯誤路線，提醒我們應(yīng)該優(yōu)化訓(xùn)練中醫(yī)大腦。

通過反饋訓(xùn)練，我們可以幫助中醫(yī)大腦學(xué)習(xí)、迭代、升級。隨著更多數(shù)據(jù)的輸入和優(yōu)化，中醫(yī)大腦對舌圖分析的理解和運(yùn)用也會不斷深化。

AI舌圖分析功能的出現(xiàn)是一個開始，未來的日子中，中醫(yī)大腦或許會延展出更多的AI應(yīng)用，如面部色診、眼診等等，全方位豐富中醫(yī)的臨床診療和臨證應(yīng)用。日常生活中，中醫(yī)智慧將隨處可見；大眾身邊，優(yōu)質(zhì)的中醫(yī)資源都會觸手可及。

我們會看到越來越多的青年中醫(yī)師走進(jìn)臨床前線，直面各類疑難重癥的挑戰(zhàn)。而我們希望每一位青年中醫(yī)師的身邊都伴隨著中醫(yī)大腦。我們希望用科技的力量打破年齡與經(jīng)驗(yàn)的錮鎖，讓青年中醫(yī)師與人工智能一同診斷、互助、學(xué)習(xí)、成長，最終造福萬千患者。

人工智能時代已經(jīng)向我們一步一步走來，它能為傳統(tǒng)中醫(yī)帶來哪些變革？中醫(yī)大腦、中醫(yī)大腦GPT未來是什么樣子？請大家繼續(xù)拭目以待。