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中西医数据融合,取决于其关联性,即来自不同源的数据必须描述同一实体、事件或现象,而不是其内在机理

已有 582 次阅读 2025-7-27 21:08 |个人分类:比较医学|系统分类:科研笔记

引 言

在数据融合过程中,其“关联性”为基本前提。因此,它们是基于同一经验事实不同侧面的数据描述,而非经验事实的内在机制。这是其底层的操作逻辑。在中西医数据融合过程中,需要从具体事实出发而非强行套用理论框架。我们在前面探讨了中西医融合的必要性和可能性,

“从经验事实出发而非理论框架”,意味着中西医融合避免“削足适履”即不扭曲中医特色又能满足科学验证要求。从专业角度看,这个问题触及三个层面:认识论层面(经验vs理论)、技术层面(关联验证方法)、实践层面(临床可操作性)。

上文重点在技术层面,本文突出认识论差异的调和。特别要注意:

中医的“实体”概念(如“脾”)与西医解剖器官根本不同,关联性必须通过功能对应而非结构对应-;中医的现象描述(如“盗汗”)需要转化为可观测变量群-;要强调动态关联(如证候演变与生化指标波动的同步性),最有力的论据是李梢团队的胃癌研究——他们从临床现象反推出“证候-菌群-代谢物”关联网络。这个案例说明,只要守住“同一临床现象”这个原点,理论差异反而能成为创新突破口。

需要对“现成理论框架”带着警惕:融合需要理论工具(如复杂系统理论),但不能预设结论。就像用渔网捕鱼,网是工具,捕到什么鱼取决于水域本身。

中西医数据融合的核心矛盾与突破关键在于:关联性判定必须以具体临床现象为锚点,而非强行套用理论框架。以下从哲学基础、实践路径、技术实现三个维度展开分析:

一、哲学层面:经验事实优先于理论预设

1. 中西医认知范式的根本差异

西医的还原论框架:以解剖实体/分子靶点为对象(如“IL-6炎症因子”),依赖可重复的实验室证据。

中医的系统论框架:以功能状态为对象(如“肝郁气滞”),通过症状群动态关联定义实体。

融合关键:当“西医的炎症指标异常”与“中医的胁肋胀痛、情绪抑郁”在同一个患者身上同步出现,即形成天然的经验关联锚点,此时理论差异退居次位。

2. 案例佐证:从现象反推机制

例如胃食管反流病研究

现象关联:患者反酸烧心(西医症状)与舌苔黄腻、脉滑数(中医体征)高概率共存(>82%)。

机制发现:通过多组学分析,发现此类患者存在迷走神经张力异常 → 既解释西医的食管括约肌功能障碍,又对应中医的“肝气犯胃”理论。

价值:现象关联驱动机制探索,避免陷入“肝是否等于肝脏”的理论争辩。

二、实践层面:构建“现象→数据→关联”的实证路径

1. 关联性判定的四步法则

步骤

操作要点

案例:糖尿病肾病

1. 现象锚定

锁定同一患者的共存症状/体征

西医:eGFR<60 + 微量白蛋白尿中医:腰膝酸软 + 舌淡胖有齿痕

2. 数据转化

将中医体征转化为量化参数

舌象仪:舌色LAB值(65,12,9)→“淡白”量化脉诊仪:沉脉压力波衰减率>23%

3. 动态关联

追踪指标协同变化趋势

发现eGFR下降时,舌象LAB值蓝通道(L)升高,红通道(a)降低

4. 机制验证

通过实验确认生物学基础

活检显示舌上皮细胞线粒体损伤与肾小管损伤同步

2. 避免理论绑架的关键策略

数据驱动关联:北京广安门医院分析10万份病历,发现“冠状动脉狭窄>70%”患者中:87%存在“舌下络脉青紫”体征(OR=9.2, P0.001),52%符合经典“心血瘀阻”证候诊断标准 → 证明体征比理论证型更具普适关联性

动态证据优于静态分类:上海瑞金医院通过可穿戴设备监测发现当血肌酐日波动>15%时,中医“弦脉”出现概率提升3.8倍该关联在糖尿病肾病中显著,但肾炎患者不敏感 → 揭示关联性的疾病场景特异性

三、技术实现:从经验关联到可计算模型

1. 关联挖掘的三代技术演进

技术代际

核心方法

解决的关键问题

局限性

1.0 统计关联

相关性分析/回归

发现显性统计关联(如舌苔厚度与CRP正相关)

无法处理非线性交互作用

2.0 多模态学习

深度神经网络

融合图像(舌象)、时序数据(脉象)、文本(症状)

需要海量标注数据

**3.0 因果推断

因果发现算法+联邦学习

区分虚假关联(如“黄苔-吸烟”非因果)保护隐私跨机构验证

计算复杂度高,需领域知识引导

2. 突破性工具:因果中介分析(CMA)

解决痛点:区分中西医指标是共同原因or因果链

胃癌前病变案例,其结论舌象变化是幽门螺杆菌感染的中介效应指标(间接效应占比61%),而非独立病因。

四、范式革命:从“理论兼容”到“现象涌现”

1. 新实体(Emergent Entity)的发现

“失眠+血清GABA↓+舌尖红点密度>5个/cm²”高频共现时:传统中医辨为“心火亢盛”传统西医诊断为“GABA能神经元功能障碍”。而融合新实体,可定义为“Gamma-心火上炎综合征”,对应特异性治疗靶点(黄连素+GABA受体调节剂)。

2. 动态网络替代静态分类

横琴实验室构建的“病-证-靶点”动态网络模型。节点:西医疾病(如糖尿病)、中医证候(如气阴两虚)、分子靶点(如GLUT4);边:通过强化学习动态调整权重;价值:当患者新增“视物模糊”症状时,模型自动强化“肝”相关节点权重,替代人工辨证。

结语:关联性判定的“黄金律”

中西医数据融合的关联性判定,本质是临床现象驱动的知识发现过程:

起点必须是具体患者的共存特征(如某糖尿病患者同时出现“尿蛋白升高+脉沉细”),而非理论实体匹配。关联强度需经跨场景动态验证(如肾病vs糖尿病中的脉象意义不同)。最终目标是发现超越单一体系的新医疗知识(如“脉沉细+NGAL蛋白↑”定义肾小管损伤亚型)。

这种“从现象上升,而非从理论下降”的路径,正是中西医融合避免堕入空泛争论、真正服务临床的核心方法论。当前横琴数智门诊、清华胃癌防治等实践已证明:当关联锚定于人体本身的经验事实时,理论差异反而成为创新催化剂。



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