从“和而不同”与“同而不和”到DIKWP主动医学的语义调节：段玉聪观点解析
段玉聪（Yucong Duan）
国际人工智能评价网络 DIKWP 标准化委员会（DIKWP-SC）
世界人工意识 CIC（WAC）
世界人工意识大会（WCAC）
（电子邮件：duanyucong@hotmail.com）
前言
儒家名言“君子和而不同，小人同而不和”不仅是对人际关系与社会互动的洞见，也对现代医疗和健康管理有着深刻的启示。段玉聪教授在主动医学框架下，基于 DIKWP（Data, Information, Knowledge, Wisdom, Purpose）模型重新解读这一思想，将“和”对应于数据（Data）的相同语义，“不同”对应于信息（Information）的差异语义，用来阐释医疗实践中如何在多主体、多系统间形成稳固、动态平衡的健康服务。
主动医学强调对信息场与能量场的交互调节，以“不过度亦不欠缺”为原则，避免盲目对抗和被动疏忽。本文在前作的基础上，进一步丰富和细化“从‘和而不同’与‘同而不和’到DIKWP主动医学的语义调节”这一主题，阐明如何在数据与信息的双向动态中，帮助医疗实现科学与人文的高度融合，为个人健康与社会文明提供积极的助力。
一、DIKWP语义视角下的“和而不同”
1.1 数据（Data）的相同语义：共同基础之“和”
定义
在DIKWP模型中，Data指最初级、未经加工的事实或观测值。段玉聪教授认为，“相同语义”意指对这些原始数据的共识与统一理解。
举例：如血压、血糖、基因序列这些生理指标若能在各种设备与机构间达成一致的定义和量化标准，便形成了医疗实践中的“和”。
体现
在医疗中，不同科室、不同医院乃至不同国家都需达成对某些疾病或生理指标定义、测量标准的一致共识，才能在后续分析和决策中减少歧义。
主动医学尤为重视这一层面：通过统一、规范的数据采集和共享，奠定多学科协作和个体化健康服务的基础。
意义
当“和”的数据基础被确立后，信息与知识的生成才更有效率和准确度。
一旦在数据（D）层缺乏“和”，后续信息（I）、知识（K）乃至智慧（W）层都可能出现偏差或矛盾。
1.2 信息（Information）的不同语义：多元解读之“不同”
定义
在DIKWP模型中，Information是对数据进行解读、处理后得出的新意义单元。段玉聪教授将“不同语义”理解为主体间对相同数据可能产出的多种信息差异。
举例：同样的高血压数据，心内科医生或许强调药物治疗，营养师则着重生活方式与饮食调控，患者本人则关注日常活动可行性。
体现
主动医学重视在信息层的差异性，不同专家、患者或技术系统都可能对同一数据做出不同侧重点的解读。
这种差异并非冲突，而是通过互补形成更全面的健康解决方案，让医患关系和多学科团队协作更具弹性与创造力。
意义
“不同”赋予医疗实践丰富的多样性和适应力，使个体化、精细化方案成为可能。
当“不同”过度分化而失去数据层共识则会导致决策失调，需要科学协作与沟通来调和信息歧异。
1.3 “和”与“不同”的动态关系
相互关系
“和”（数据层共识）是“不同”（信息层差异）的基础；只有在共享的标准或定义上，信息的多样解读才具备意义。
“不同”的价值在于基于相同数据进行更深层次、更具个性化或多学科的解读，避免“千篇一律”的过度简化。
主动医学应用
在“不过度亦不欠缺”理念下，医生与患者、不同科室、甚至跨医院协作时，需先确保“数据共识”，再允许在信息解读层面的差异化；这样才能制定最优、最适宜的个性化方案。
二、“同而不和”的问题解析2.1 数据层的分歧
问题表现
不同医疗设备的测量标准不一致、个人健康设备与医院专业设备的数据难以直接对比……这些分歧导致难以在根本上形成“和”。
如血压测量若采用不同袖带标准或不同校准方式，结果可能出现显著差异。
后果
缺乏统一数据基础会干扰后续诊疗：信息解读可能不兼容，专家意见难合。
患者若在不同地方就医，也容易因数据不统一而遭遇重复检测，耗费时间成本和医疗资源。
解决方案
DIKWP-Data层规范：主动医学倡议建立统一、系统化的数据采集与校准标准，并运用区块链等技术确保数据的透明与可追溯，让社会各医疗机构与设备厂商依据同一准则采集数据。
2.2 信息层的表面一致
问题表现
虽然在数据层看似达成共识，但若主体并没有对“背后的数据逻辑”形成一致理解，则可能导致所谓的“表面一致”。
如医患就“降压药”选择达成协议，但患者并未真正理解血压数据内涵，在生活方式或服药依从性上与医生存在深层冲突。
后果
医患关系可能因信息误解而紧张；医生以为患者认同方案，实则患者疑惑或敷衍，导致依从性差、疗效不彰。
表面共识掩盖了信息差异，阻碍了多方对健康问题的深入讨论与优化决策。
主动医学的解决之道
尊重信息多样性：在与患者沟通时，主动阐明不同信息解读（饮食方案、药物方案等）的科学依据和价值取向；
教育与启蒙：通过健康教育与解释，让患者理解数据分析背后的原理与逻辑，缩小信息差异并促成真正的协议。
三、“和而不同”与主动医学的价值体现3.1 在医疗体系中的实践
数据共享
主动医学倡导创建统一化的健康档案与数据共享平台，使不同科室、不同机构乃至不同地区的医疗数据可无缝对接和交换。
例如，国家级或区域级健康信息系统打通医院、社区卫生站及远程医疗系统之间的数据壁垒，形成“和”之基础。
信息互补
多学科协作模式让各专科医师对患者健康问题进行差异化分析，这些信息层面的差异在统一数据底层（和）之上，汇聚成更为完善和个性化的治疗方案。
例如，糖尿病患者的管理不仅需要内分泌科的诊断，也需要营养科、心理科、运动科等专家提供互补意见。
3.2 在医患关系中的体现
数据共识
医患之间的共同数据基础让患者明晰自身健康指标，也为医生提供可靠判断依据，从而减少信息不对称问题。
在治疗过程中，若能为患者在Data层进行科普教育（如血糖指标、血压指标等），可增强患者主人翁意识，提升依从性。
信息差异尊重
医患对同一数据也可能产生不同解读（如患者更在意生活质量，医生更注重临床结局），主动医学鼓励医生解释信息差异、尊重患者诉求。
如老年患者虽血压偏高，但担忧药物副作用过大，医生需结合患者意愿，不强行药物干预或过度降压，而是根据患者能量状况进行更柔和的方案设计。
3.3 在社会健康管理中的应用
基于“和”的公共健康政策
统一数据标准和健康档案体系，为公共卫生决策提供准确的底层数据，让政府在资源投放、疾病预防等方面做出基于科学证据的政策。
例如，大数据平台识别某地区慢性病高发，主动医学团队可前置干预提高早期筛查率。
基于“不同”的个性化服务
借助AI对海量信息进行分析，主动医学能够为不同年龄、不同职业、不同文化背景的人群提供差异化健康管理。
如针对青年人的健康压力管理、对老年人的慢病维护等，都可在统一数据共享下实现多元化信息解读与服务。
四、“和而不同”映射至DIKWP模型的多层次结构
| 层级 | “和而不同”表现 | 在主动医学中的应用 |
|---|---|---|
| Data（数据） | 1. 相同语义之“和”：统一数据标准和测量方法；2. 基础共识：不同设备、不同机构对于基础指标的共通理解。 | - 医疗数据标准化：构建统一的采集规范，如血压、血糖测量的统一校准；- 区块链或云平台共享：确保数据可追溯、可信赖，构成AI分析与协作干预的基础。 |
| Information（信息） | 1. 多元解读之“不同”：基于相同数据，每个专家或患者都有不同分析角度；2. 信息补充：多方视角形成丰富的健康见解。 | - 多学科融合：医生、营养师、心理师等从不同信息角度集成诊疗方案；- 个性化建议：AI根据患者生活习惯与数据差异生成对应的健康建议。 |
| Knowledge（知识） | 1. 知识体系化：在多元信息基础上形成系统化的医疗理论；2. 创新与稳固并存：相同数据下的信息差异推动新知识与理论更新。 | - 跨学科知识库：将现代医学、传统医学、心理学、社会学等汇编成完整健康管理知识体系；- 动态更新：在临床反馈与数据分析中不断迭代、完善干预策略。 |
| Wisdom（智慧） | 1. 伦理与价值平衡：在共识底层上承认多样信息差异；2. 关怀个体特质：综合风险收益与患者意愿的高层决策。 | - 智慧决策：平衡“不过度亦不欠缺”，尤其在疑难病例或特殊人群的医疗干预；- 伦理审查：在隐私保护、资源分配、医患沟通等决策中引入道德评估，避免盲目化。 |
| Purpose（目标） | 1. 目标趋同：在数据共识与信息差异的有效整合中，形成对健康目标的一致驱动力；2. 文明进步：医疗不再局限于治病，而是赋能文明演化。 | - 个性化健康目标：对患者，可能是控制病程或延长高质量寿命；对社会，可能是提高公共健康、减少医疗负担；- 跨文化视野：体现全局协同，通过AI管理与人文理念结合，服务于人类对生命与文明提升的共同追求。 |
五、进一步的丰富与应用示例
针对慢性病患者
数据层（和）：统一血糖检测标准，让不同科室或医院对患者的血糖指标认知一致；
信息层（不同）：营养师注重低GI饮食，运动专家提倡耐力运动，医生评估药物剂量；
实践：最终在“不过度亦不欠缺”的基础上为患者量身制定综合方案。
公共卫生领域
数据共享平台：国家级数据库统一化采集传染病或慢性病监测数据；
信息层差异运用：各省市卫生部门因地制宜地解读数据，制定差异化干预策略；
好处：提高区域资源配置效率，减少因基础数据不统一带来的决策失误或重复投入。
多学科“和而不同”协作团队
临床团队：各科室基于相同患者数据达成共识（Data层“和”），但在信息解读上各显专长（Information层“不同”），共同形成Knowledge层系统化知识；
优势：既保证基础数据的一致性，又保留差异化信息对创新与个性化治疗的促进作用。
六、结语
“君子和而不同，小人同而不和”在段玉聪教授的主动医学理论中获得了新的阐释：
**“和”作为数据（Data）**层的相同语义，奠定了医疗实践的一致基础；
**“不同”作为信息（Information）**层的差异解读，为智慧决策提供多元视角与灵活方案。在此框架下，若数据层缺乏“和”，则无法支撑信息层“不同”的有序生成，即陷入“同而不和”的混乱场景；若信息层不能承认或尊重“不同”，则仅停留在表面一致，也难以推动医疗创新和个性化健康管理。
主动医学运用DIKWP模型，完整涵盖了从数据（D）、信息（I）、知识（K）、智慧（W）到目标（P）的层次演进，使医疗行为在“科学与人文”双线交织中递进。
科学层面：确保对基础数据的统一标准与精准采集；
人文层面：以多元信息差异滋养智慧决策，并在道德与伦理（“不过度亦不欠缺”）指导下，最终实现个体与社会的健康与文明进步。
这种对于“和”与“不同”的双向调节，不仅优化了医患沟通与临床决策，也有利于在更高层次上实现医疗模式的迭代与公共卫生的提升，为人类在健康与文明领域的持续发展铺平道路。
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