人工智能与中医-脉波篇_人工智能与中医脉象、学位学习

前请回顾

三年前构想了中医AI这个项目的概念。算是一个理论指导，我一直认为AI技术是可以帮助中医发扬光大的。但是理论终究是理论，还需要付诸行动。千难万难，开头最难，从开始的迷茫到脉络的梳理，从一无所知，到广泛涉猎，真的是发现，做成一件事好难好难。但是时间从来不回留情，依然匆匆流逝。在这三年时间里，首先，我买了大量的中医书籍，学习了中医的医理，药理，病理。医理中，中医是由天道演绎人道，天有春夏秋冬，五运六气。人有生长化收藏，五脏六腑。药理中，人为五行六气圆满均衡的生灵，药物就是一行或者多行独盛的生灵。病理中，就是一的五行六气有缺。所以治病就要用药物独生的一行补损人体缺盛的一行，从而使人体五行六气均衡。其次，我学习了一些深度学习的技术，从图片分类，人脸识别，文本转声音，声音转文本等等。了解了深度学习一些知识和原理。纵然如此，中医AI目前来看还是有漫长的路要走。首先，我们缺少大量的实例经验数据。其次，缺少核心的理论技术来解析中医数据。再次，硬件设备对信息采集和信息的完整性都是没有相应的进展。so,so 前途漫漫，任重道远。

脉波篇

脉波采集

脉搏采集的硬件要求

我们要知道血管有哪些属性，从而推断中医通过脉诊获取到了哪些信息，我们才能知道，我们需要设计一个什么样的硬件产品来获取我们想要的信息

1. 位置 ，目前流行的就是寸口；
2. 长短 ，感受到的脉搏跳动的范围；
3. 粗细 ，不同力度下血管粗细；
4. 频率 ，跳动的快慢；
5. 力度 ，脉搏弹跳的力度；
6. 形状 ，就类似波形图一样，只不过是平面的；
   通过上面这些物理性状的组合，我们可以对应出中医脉象中的28个脉象。真的是缺一不可，而中医就是从这样的复杂的数据中，提取出他们共有的28种或者更多种数据特征。所以采集脉诊数据的硬件设备，一定要具备上面信息的采集功能，才是一个可以真正使用的脉诊仪器。我们只考虑正常病人的脉象，对于斜飞脉，反脉等等留到将来吧。

数据采集

采集到数据只是第一步，剩下的清洗标记，才是AI最难的地方。对采集到的波形进行预加重、分帧、加窗等预处理操作，我也看到有许多论文关于脉波的处理等等，清理掉机器本身产生的噪音，提取需要的脉波。之后需要中医专业的人士来对波形进行标记，而且我们要采集一个病人，从生病到病愈或者恶化一系列的脉波情况。要标记病人的症状对应的波形，每次诊断服药后波形情况。这些都是利于后面对AI学习治病用药等的准备。

波形数据的使用

关于波形IA的学习使用，目前比较成熟的就是声波的辨识和使用。如果我们要进行脉波的AI学习和研究，可以先从声波的识别和使用开始着手去做。

要想中医AI达到理想效果，上面的步骤也是通向罗马的一条道路，而且看上去遥遥无期。无论什么时候资本都是万能的。而我们就是没有这个万能钥匙。现在和不久的将来还是会有千千万万的人生活在疾病痛苦中，我们在走向消灭疾病的路上张望远方。

我有个愿望

愿天下英才共聚，铸不朽丰功伟业