本文通过分析经方医案在传承中的发展情况，发现存在重视个人经验总结、缺乏系统整理，现有研究模式适配低、缺乏高质量证据，显性知识传承多、隐性知识挖掘不足等问题，限制了经方的传承与发展。在真实世界研究范式下，提出以大数据技术与经方的传承相结合，通过人脑认知层次模式“数据-信息-知识-智慧”，即数据结构化、信息化，医案评价，隐性知识发掘与知识图谱呈现，最终实现经方医案的重塑与辅助决策的转化。
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经方医案传承现状与问题
1.1 重视个人经验总结，缺乏系统整理
经方医案中蕴含了大量的中医原创思维，积累了丰富的临床诊疗思路、辨证论治、方药组成。目前，经方医案的研究多为个人经验总结与理论探讨，没有得到充分的重视与研究发展。中医人用经验多是非标准化及个性化信息，缺乏科学实验依据，各家诊疗经验分散，且体量大、内容繁复、个体化表达、优良难辨，缺乏系统的整理分析。经方医案多沿用夹叙夹议的文字报告形式呈现，虽全面详细地展现了中医个体诊疗过程，但难以进行定量、客观地精确认知和评价，严重制约了经方医案的整体分析与转化推广。
1.2 研究模式适配低，缺乏高质量证据
确切的临床疗效是中医经方经久不衰、走向世界的原因，但依靠传统个体化治疗经验作为中医有效、安全的证据并不充分。循证中医药的发展中出现一些问题，西方医学体系下形成的循证理念与中医传统哲学思维和抽象思维契合度不高。作为金标准的RCT（randomized controlled trial，RCT）遵循随机、对照、重复三大原则，强调干预措施的稳定与研究人群的同质化。应用以群体为研究对象的循证医学进行中医的个体化诊疗研究无异于削足适履，不符合中医整体观念、辨证论治、个体化治疗的规律与特点。医案在循证医学证据等级中属于低级别证据，如何评价并将其纳入证据分级系统仍有待发展完善。目前，中医处于高质量证据缺乏的困境，中医指南缺乏说服力，临床医生对中医指南的依从性和执行力均较低。
1.3 显性知识传承多，隐性知识挖掘不足
中医人用经验中存在着大量“只可意会,不可言传”的隐性知识，其显性化难度大，缺乏全面挖掘、传承的方法学体系和研究范式。目前，中医数据分析常应用于中医传承辅助系统、古今医案云平台等软件，受专业技术等影响，数据处理方法往往比较单一，难以满足更高层次、个性化的数据分析要求。
以医案为载体进行的数据挖掘研究多为用药、证型的规律研究，一方面过于简单和模式化，仅展示了证候和用药，难以展现从四诊到辨证再到遣方用药的思辨过程，导致研究结果难以起到指导作用，复制性差；另一方面核心用药和核心症状往往难以反映临床用药加减与伴随症状，中医治病讲求因人制宜、以人为本，以疾病为中心挖掘核心处方和证候过于片面，削弱了中医个体化的治疗特色。
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大数据与真实世界助力经方医案的传承与转化
2.1 真实世界研究契合中医诊疗特点
真实世界研究（real word study，RWS）与RCT均遵循循证中PICO（patient-intervention-comparison-outcome）原则，但理念不同。RCT的研究放在理想科研场景下，要求同质化人群、单一措施，中医中存在同病异治、千人千方、复杂干预，因此RCT与中医的个体化诊疗、辨证论治并不适配。
中医医案充分体现人用经验来自临床实际诊疗“原汁原味”的记录，反映患者真实的症状与用药情况，接近临床真实情况，没有相对的用药限制；RWS是指在常规医疗条件下，利用日常医疗实践过程中产生的信息所开展的科研活动，研究的根据是患者的实际病情与医院非随机选择治疗措施，因此人用经验与RWS一样具有较好的外部真实性。中医的医案浩如烟海、数量庞大，亦符合RWS对于大样本数据的需求。应用RWS进行中医人用经验研究，符合中医整体观念、辨证论治、动态变化的规律与特点。
2.2 大数据为经方医案研究提供条件
真实世界下的中医医案数据具有全体数据、混杂性、非精确性、相关关系等特点，与大数据“4V+1C”的特点相吻合，即：“体量大（volume）、类型多（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、复杂性（complexity）”。经方医案中记载的患者特征、用药加减、治疗评估与结局可对应PICO四大要素，为RWS的开展提供条件。运用RWS模式，围绕经方医案传承转化不足的问题，综合运用临床流行病学、循证医学、计算机科学等多学科方法开展研究，整合来自真实世界的经方医案大数据，既符合中医药临床特点，又可以促进中医药医案证据的转化。
由此，本团队提出了真实世界模式下“数据（data）-信息（information）-知识（knowledge）-智慧（wisdom）”的中医经方医案传承与转化研究方法（图1）。
图1 真实世界模式下“数据-信息-知识-智慧”的中医经方医案传承与转化研究方法
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基于医案数据的中医经方传承与转化方法
3.1 规范数据提取
经方医案包括古代医案、名老中医经方医案、门诊住院运用经方的病历等，种类多、内容繁杂，因此在采集全样本数据时应对医案的术语做出规范。
对于一词多义，如不同医家对“命门”指代不同，可以是穴位，可以是肾间动气，亦有以右肾为命门、目为命门，因此必须明确语境下用语的含义。对于多词一义，如腹痛、腹部疼痛、腹部拘急应统一表达；文学性描述，如中医中的“撮空理线、循衣摸床”是对患者神志不清、病情危重的一种症状描述，应对其进行标准化。诊断性记录，如“肠道湿热、元气虚衰、脾虚湿盛”；概括性用语，如头部不适，指向不明确，涵盖了多种语义，可能为头痛、头晕、头胀，也应统一。药物的记载，如金铃子与川楝子同药异名，应合并记录，川牛膝与怀牛膝，看似仅产地不同，实则功效迥异，川牛膝偏重活血祛瘀，怀牛膝偏重补益肝肾，应区别记录。通过制定中医术语的“病-证-症-药”标准，增强语言规范与统一，减少数据的随意、模糊、非线性特征，提高可操作性。
3.2 医案评价与信息结构化
经方医案目前多为理论探讨、方药总结、心得体会等研究，缺乏客观化、规范化的疗效评价，制约了其转化与推广。既往的医案结构角度单一，拆解碎片化、条目趋同化，缺乏完整系统的分析，这使得医案的结构缺乏系统性、全面性和完整性，阻碍医案数据的提取与运用。循证医学中构建科学问题的PICO基本原则为中医医案的结构提供了借鉴，根据PICO结构将非结构化的中医医案文本进行划分整理：P患病人群对应患者信息；I干预措施或暴露条件对应治疗方药、服药方法、疗程；C对照或另一种与干预措施对比的措施对应干预措施前后病情变化；O结局指标对应症状指标、病情结局。
本团队已于2023年公布实施《基于循证医学PICO模型的中医医案评价工具》团体标准，工具主体包括3部分：基于循证医学PICO模型的中医医案评价工具评定表、医案等级参照表、中医医案要素内涵。依据该工具可对医案进行评价，筛选并提取相关信息，建立具有循证性的结构化、规范化的经方医案数据库。
3.3 隐性知识挖掘
中医学的隐性知识是中医疗效的内在源泉，但具有庞杂性、个体化、文化地域依托型和难以显性化的特点。人工智能可以为经方医案中的隐性知识挖掘提供研究方法。来源于真实世界的经方人用经验拥有海量医案，RWS通常为大样本研究，与人工智能样本量越大、模型越稳定的需求适配。面对个体化诊疗证据，可利用监督学习方法深入挖掘个体化诊疗数据中的隐性知识和规律，如决策树、贝叶斯网络等算法，大语言模型也可更好应对临床情况，人工智能为隐性知识挖掘提供技术支持。
3.4 智慧决策转换
知识的学习，最后应在临床中得以实践，转化为医生的智慧决策，才发挥出其价值。应系统地展示知识，增强内容的关联性和实用性，使临床可以根据患者特点，通过知识的学习和指导，从而形成具体的治疗方案和方药，将机器的知识为自己所用，转化为智慧决策。通过知识嵌入等方法将隐性知识转化为辅助诊疗决策系统，关联推荐医案与治疗方案，增加知识可学性。同时，应用临床应用实例可验证和评估知识，调整和完善辅助决策系统，实现知识到智慧决策的转化，为经方医案赋予现代化表达形式。
04
结论
中医药学是中华文明瑰宝，为人民健康保驾护航。国家重视中医药传承创新，发布多项政策推动。古代经典名方具特色与优势，有海量人用经验医案数据，具规律性、可重复性和临床价值。
本研究探讨经方医案传承问题，真实世界与大数据背景下研究的合理性，提出“数据-信息-知识-智慧”传承与转化方法。一方面为经方医案评价、隐性知识挖掘提供方法，打破传承局限，促进发展；另一方面将发掘的隐性知识与医案知识通过知识图谱、人工智能等技术生动呈现，为经方应用提供学习与参考，并转化为医生决策智慧，为经方医案提供现代表达，实现创造性转化。中医药需借助循证医学理念，寻找符合中医特点的研究方法，推动传承创新与发展。
本文作者：方雨萱、邵明义、张容容、赵瑞霞、刘亚楠、崔鸿雁
作者简介：方雨萱，河南中医药大学第一附属医院，河南中医药大学第一临床医学院，博士研究生，研究方向为中医药治疗消化系统疾病、名老中医学术经验传承；邵明义（通信作者），河南中医药大学第一附属医院，主任医师，研究方向为中医消化系统疾病临床与基础、中医药疗效评价。
论文全文发表于《科技导报》2024年第21期，原标题为《基于医案数据的中医经方传承与转化方法研究》，本文有删减，欢迎订阅查看。
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