引言
一个很有趣的现象是：许多国家的领导人在宣布投入大笔资金建设‘电子健康记录’时，都没有提到医学人工智能。
医学人工智能比电子病历的历史长得多，同时它更能显示信息化的意义。为什么不提人工智能？
这表示：医学人工智能不是通衢大道 ！
发明家贝尔：“有时你需要离开常走的大道潜入森林，在 那里你会发现前所未有的东西”。
且看我们如何潜入森林……

超前，超前问题

潜入森林就意味着超前、冒险，常言汇总：
超前半步是战士，
超前一步是英雄，
超前三步是烈士。

作为公司，我们不打算做烈士，而只想作为先遣部队，在前面攻城略地，迎接大部队的到来。

问题是：美好愿望有没有可能实现？

 

志同道合者颐圣退出。
在医学人工智能领域摸爬滚打十几年的北大人医信息中心主任何雨生教授，在指导我们工作的同时，衷心告诫我们‘制定有限目标’，原因是这种项目
需要“100人干100年”，
是“跨世纪”的大工程。

感谢何主任指导
难度大?成本大?冒险。在市场经济年代，高成本的烈士行为不会有人支持。目前我们只能孤军奋战，以血肉之躯去填平前进中的沟豁。

困境与问题
我的文章指出：“电子病历”是计算机的‘事务处理’范畴，“人工智能”则有不同的领域；两者都遇到了困境；尤其是医学人工智能，有40年的历史。
40年足以产生翻天覆地的变化，医学人工智能为什么停滞不前，没有成功运用到实际中去？这里面耗费了多少先贤的聪明才智和生命年华？

“没有革命的理论，就没有革命的实践”……
问题要从理论基础谈起。

科学的基础 牛顿动力学体系

牛顿动力学体系是现代科学的基础，它的核心是基于数学的《因果决定论》。
爱因斯坦也认为：世界要建立在决定论的基础上才是可信的！
决定论的特点：?认识的对象必须稳定、可以被把握；?如果不能把握，就层层分解它，分子、原子、粒子，直到可以把握为止(建立起对应理论)。
更早期的阿基米德说：“给我一个支点，我能撬起地球” 。
‘支点’ ，就是决定论的依据。

什么是 支点、质点

支点，指稳定不变的基础，多指支撑事实存在的理论基础，也就是推导、演算的依据。
在美国FDA申请新药评审，基础条件是构成药品的化学分子式结构；其言下之意是：“你想撬起地球吗？请出示你合格的支点！”
质点，为了便于进行某种研究，忽略研究对象的各种构成因素，并假定对象内部是同质的，把它当成一个点来进行研究，从而达到简化的目的。

医学人工智能的支点问题

近40年来，许多医学人工智能系统是在这种‘支点’思维模式下展开的，使用的方法论，当然是‘支点’的科学方法。
以‘支点’为基础研究医学人工智能，可利用的方法和工具，洋洋大观、召之即来。

问题恰巧在于：从医学的对象，和医学研究的对象，就是找不着所谓‘稳固的支点’。
于是可以认为：肯定另外还有一种合理的、不依靠‘支点’的、行得通的规律在支配着这个世界，它也应该存在着对应的认识方法。

文化动力学
文化是什么？
文化是特定生命群落在特定环境中的共同特征。
文化动力学是关于文化如何演化的学问。

凡生命(或具有生长状态的群落)，在特定生长环境发生改变的前提下，依据它们的本能驱动力，依据生命固有的阶段性特征，而表现出来的特征，从而导致群落的共同特征发生改变。文化动力学是研究这个过程发生、发展、演化、衰亡的学问。

藕状客体，非质点性事物
牛顿动力学体系的‘支点’不能跟踪医学对象，那么文化动力学体系如何发挥作用？
作为我们，并没有创造更先进的工具，文化动力学也只能借用现有的工具进行操作，而且，不能被决定论的观察方式所同化。

疾病不是‘质点性’事物，相反它如一段莲藕，既有横断剖面的多因素关系，又有纵深方向过程关系。

平面意义上 疾病与诊断的原理

基点：什么是‘疾病’？
‘疾病’的两种层面 意义：
存在性  病人正在遭受的生理上的折磨；
知识性  医生对折磨的认识、定义和描述。

什么是‘诊断’？
以存在性疾病为基础，是一种概括性认识。
诊断是存在性疾病与知识性疾病的吻合度。
吻合判断的交集、差集、补集同属诊断范畴。

规范的临床诊断基础
临床病历记录，主要分为两部分：
偏向于存在性疾病的部分：①主诉，②查体，③检验。
偏向于知识性疾病的部分：①抽象，②分析，③诊断。
知识性疾病更多带有规则烙印。它来源于经验、学习、教条等；具象为法规、标准、教科书、权威指令等；且在诊疗过程中多不显现，仅在最后给出结论。
认识的发生与发展，总趋向于概括、抽象等习惯性运用，进而把认识当成事实。在诊断里表现为：存在性疾病、知识性疾病，都会向认识方向平移，靠向假定的客观‘事实’。
当知识性疾病靠近假定事实时，人们操作起来就被操作者当成不容置疑的权威。

诊断原理

诊断有两种依据：
  ①诊断依据，来自主诉、查体、检验；(显性病历)
  ②规则依据，来自经验、教条、学习。(隐性)
‘诊断’就是运用隐性规则对显性记录进行吻合度的判断。
规则是医生既有的，是个人知识，是有限的。
记录是医生面对病人的衔接口，病人是众多的，病情的变化是无限的。
规则对记录的吻合判据不能概全，而只能从记录中选择几个对应点，然后激发医生的规则联想。
问题：作为判据的隐性规则具有不透明性，容易受到个人特性的影响(情绪、精神、休息)，判断的结论也可能受到影响。这给计算机判断留下了空间。

诊断原理导出信息化基础
诊断表现为概率思维模式，计算机可以更好地形成概率表达方式。
判据的隐性规则在计算机中可以显性化、透明化，从而增加可信度。
规则对记录的判据，在知识库条件下，可以用计算机抽取记录对应点。
计算机判断具有程序化的强制性，不太受个人条件与特性的影响，可以进行规范。

算法模型
改进的贝叶斯模型
人工神经网络模型
诊断思路
多维逻辑与关系套住疾病
大知识量结构性覆盖疾病
并行推理多途径网罗疾病
震荡往复(思维仿真)稳健逼近疾病

应用结构问题

由诊断概率特性和金字塔原理，诊疗不可能完全与教课书、规范、标准相同。
藕状结构：疾病小结构，系统大结构；相当于从大藕挖出一块小藕，对应疾病。
目录过程表达：疾病平稳期和变化期对应问题不同，病历记录与要求也不同。

应用操作问题

藕状结构，从系统的知识体系结构中截取一段藕状结构，其操作分为横向和纵向：
横向，知识过程(词典)的平面分类，相当于藕状横断面，截取某一时刻所发生的各种节点。
横向操作，通过词典条目，用选择实现。
纵向，系统跟随医生截取的藕状横断面的节点，逐步执行临床基本流程，通过自动推导和手动选择所产生的发散和收敛，将过程逐步稳定在医生所需要的结果上，直至得到处方或医嘱等。
纵向操作，贯串诊疗全过程，用跟随实现。

支点、质点、标准问题

要研究一个非线性过程，必须将这个过程用定身法定住，以得到研究它的支点。
制定标准，就是企图起到这么一种作用。
但是，?如果标准框架太大，就相当于对过程是一种割裂，?如果不希望割裂，只有把标准框架定得很细，细到能够跟随非线性曲线。
这相当于微分几何。小范围的线段，作质点处理；用小线段（质点）描述大曲线。
而实现这个过程，能用微分思路，不能用微分方程；只能用人工智能。