中醫也要AI智慧 大數據學習對症下藥

中醫診療強調望、聞、問、切,AI是不是能夠學習?亞洲大學傑出講座系列,邀請清大資工系教授蘇豐文主講「AI如何學習中醫的對症下藥」,蘇教授說,透過本草綱目、TCMID傳統中醫資料庫等建立大數據中心,再利用生物網路知識的推理,能夠排列組合成可能的中藥方,將能提供創新方劑的可能性。

圖說:清大資工系教授蘇豐文主講「AI如何學習中醫的對症下藥」。(亞洲大學提供)

蘇豐文表示,中醫和西醫的最大差別就是,西醫強調精準醫學,中醫很多時候則是在做藥材的作用,因而AI運用在中醫,最大的挑戰就是對於症狀、疾病、知識本體、藥物觀念完全不同,透過現代西醫與AI的方法,擷取出症狀與中藥藥材成分間的對應關係,是了解傳統中醫的必經之道,中醫講究的「適應症」如何轉換成西醫裡的標準化,是重要課題。

傳統中藥的知識很多,但是很多數據不完整,也有很多模糊的地方,研究團隊採用本草綱目裡的中藥歸經分類,將裡面的1892種方劑(針對適應症的藥方)建立大數據資料庫,同時也加入TCMID傳統中醫資料庫近10萬筆處方、神農本草經、台灣中藥司近200萬筆既有方劑全部納入,建立同質、異質網路的資料庫。

之後,再利用生物網路知識的推理,研究藥物與適應症之間的關聯性,將藥材不同的排列組合,來判斷是否為適宜的處方劑;蘇豐文表示目前測試的準確率達到8成以上,大數據的資料也在累計中。

蘇教授指出,雖然預測出的方劑,多數未必與傳統已經使用的方劑相同,而且尚未加入方劑中藥量比例與各藥材處理方式的知識;未經臨床實驗驗證,未必能直接用於臨床使用,但透過AI的隨機走路與深度學習模式,讓中醫和西醫知識與大數據結合,可以探究症狀與方劑之間的關聯,提供一個可能創新方劑的方法。(記者/白水堯)

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