传统医学与现代医学在主动医学框架下的融合：基于DIKWP理论的探索
段玉聪
人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任
世界人工意识大会-主席
世界人工意识协会-理事长
(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)
引言
当今医疗领域正经历范式转变，传统的被动医疗模式（“病发-就医-对症治疗”）在应对人口老龄化、慢性病高发以及多样化健康需求方面日益显得不足 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。越来越多患者和研究者开始关注预防为主的主动健康理念，以及如何将传统医学的智慧与现代医学技术相结合，以实现更全面的健康管理。据统计，在西方国家超过三分之一的患者使用传统补充医学(CAM)，整合医学在初级保健中发挥着重要作用 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)。为满足这一趋势，“主动医学”（Active Medicine）的理念应运而生——它主张将健康关口前移，从形而上哲学、社会伦理、生态环境乃至人工智能等多重视角构建“无病”的高格局健康体系 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。段玉聪等人提出的主动医学模型以信息场与能量场的交互为基础，遵循“不过度亦不欠缺”的动态平衡逻辑，将医学从单纯治病拓展到人类主动意识层面 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这一理念与中医、阿育吠陀等传统医学中注重整体平衡、防患于未然的思想不谋而合。
与此同时，人工智能（AI）的迅猛发展为医疗注入新的活力。特别是大数据分析和机器学习，使我们能够从海量健康数据中提取信息、形成知识，并逐步向智慧决策迈进。段玉聪提出的DIKWP模型（Data数据、Information信息、Knowledge知识、Wisdom智慧、Purpose目的）为此提供了一个框架，用以描述从数据到智慧、再到目的导向的转化过程 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。将这一模型应用于医学，有望把传统医学的经验知识与现代医学的循证数据相融合，辅以AI和人工意识(Artificial Consciousness, AC)技术，构建面向个体化健康管理的智能医疗体系。
本文将以学术研究的视角，系统探讨传统医学（包括中医、阿育吠陀、古希腊医学、阿拉伯医学）的核心理论和优势，以及在主动医学框架下与现代医学融合的路径；分析数据-信息-知识-智慧-目的（DIKWP）模型在这一融合中的作用；并重点讨论人工智能与人工意识如何促进医学从“数据”走向“智慧”，实现更精准高效的健康预测与管理。最后，通过案例研究和数据支持，揭示AI结合传统医学实现精准健康预测的实践，并展望未来医学的发展方向。
1. 传统医学体系分析
传统医学涵盖了世界各文明发展出的独特医学体系，其中以中医、印度的阿育吠陀、古希腊医学和中世纪阿拉伯医学为代表。它们源于不同的文化哲学背景，但都在整体健康观、疾病预防和个体化治疗方面做出了宝贵贡献。下文将分别介绍这四大传统医学体系的核心理论、诊疗方法及哲学基础，并分析它们在健康管理中的独特价值。
1.1 中国传统医学（中医）
核心理论与哲学基础： 中医形成于两千多年前，深受中国古代哲学影响，强调人体是一个有机整体，人与自然、社会环境密切相关 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC) (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)。中医理论以阴阳学说和五行学说为基础，认为阴阳二气的动态平衡和五行（木火土金水）的生克制化维系着人体的生理功能；任何偏盛偏衰（“过”和“不及”）都会导致疾病。中医还提出了气的概念，视其为生命的能量，在经络系统中运行贯穿全身。早在成书于《黄帝内经》的经典中，就阐述了**“治未病”的预防思想，以及“天人合一”**的整体观念，反映出中医注重人与自然和谐、追求动态平衡的哲学理念。
诊断与治疗方法： 中医诊断依靠“望、闻、问、切”四诊合参，通过观察舌苔、面色，听声嗅气，询问症状，切脉等手段收集患者的症状和体征，再进行辨证论治 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)。所谓**“证”（或称证候**），是中医对患者病理状态的综合概括，体现了疾病发展阶段和个体反应特点。中医治疗方法多种多样，包括中药（草药复方）、针灸（针刺和艾灸经络腧穴以调和气血）、推拿（经络按压推拿）、气功和饮食调养等。与西医针对具体疾病的标准化疗法不同，中医治疗强调因人因时制宜，针对不同患者的证候给予个体化方剂组合。这种**“辨证施治”**确保了治疗方案的个体化，即使两人同患一病，其治疗可能截然不同，体现了高度的个性化医疗思想 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)。
整体健康管理与预防： 中医非常重视预防保健和提高机体抵抗力。正如文献所指出：“中医聚焦于健康维护，在治疗疾病时强调增强机体抗病能力” (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)。具体而言，中医倡导通过调摄起居、饮食有节、情志调适等来保持阴阳平衡，防止疾病发生。例如中医养生学中有“四季养生”原则，指导人们顺应季节变化调整生活习惯；又如通过气功和太极等身心练习来强身健体、预防疾病。此外，中医治疗也讲求扶正祛邪，即一方面扶助人体正气（免疫功能），另一方面祛除致病因素，从而恢复机体自稳能力。这种预防为先、未病先防的理念与现代主动健康不谋而合，正因为如此，中医在慢性病管理、亚健康调理和康复保健等方面具有独特优势。
独特贡献： 中医作为一种历经数千年验证的知识体系，在整体观和个体化医疗上对现代医学有多方面启示。首先，中医强调身心一体，认为情志失调也可致病，这与当代医学对心理健康与躯体疾病关联的认识相契合。其次，中医“治未病”的预防思想先于现代预防医学两千年提出，在公共卫生和慢病管理方面极具价值。再次，中医药积累了丰富的天然药物和复方经验，为新药研发提供了宝贵线索（如青蒿素的发现即源于中医古方）。最后，中医诊疗高度个性化的特点契合了当代个体化医疗的趋势，可为现代医学提供另一种知识体系来理解“同病异治、异病同治”的复杂性和人体生物学变异性。总之，中医在整体平衡观、预防保健以及个体化治疗方面的思想精华，为构建主动医学体系奠定了重要思想基础。
1.2 印度传统医学（阿育吠陀）
核心理论与哲学基础： 阿育吠陀（Ayurveda）起源于古印度的吠陀时期，被誉为“生命之科学” (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC) (An Ayurgenomics Approach: Prakriti-Based Drug Discovery and Development for Personalized Care - PMC)。其哲学基础源于古印度萨姆迦（Samkhya）哲学等思想体系，将生命视为由身、感官、心、灵构成的统一体 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。阿育吠陀理论中的核心是三Dosha学说：即瓦塔（Vata）、匹塔（Pitta）、**卡法（Kapha）**三种生命能量或体质类型。三者分别由五大元素（空、风、火、水、土）组合而成，控制着人体的生理功能和心理特质。每个人从出生起便具有特定的体质（Prakriti，本质），由三Dosha的不同比例决定，且贯穿一生 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research) (An Ayurgenomics Approach: Prakriti-Based Drug Discovery and Development for Personalized Care - PMC)。健康被定义为三Dosha动态平衡的状态，疾病则源于Dosha失衡或体内毒素积累。阿育吠陀同时强调人体与自然环境的和谐，季节变换和地域特征都会影响体质和健康，因此需顺应自然规律养生。
诊断与治疗方法： 阿育吠陀诊断注重识别患者的体质类型和失衡状态。医师通过望诊（面色舌苔等）、触诊（脉诊）、问诊（饮食起居、症状）等手段评估患者的Dosha紊乱以及七种身体组成（Dhatus）和代谢产物（Malas）的状态，然后制定个性化的调理方案。治疗手段包括：草药疗法（使用各种草药和矿物配方恢复Dosha平衡）、饮食疗法（根据体质调整饮食，如不同体质有相应的食物分类）、起居调摄（每日生活作息规范，称为Dinacharya，以及季节养生Regimen Ritucharya，根据季节变化调整生活方式 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)）、瑜伽和冥想（平衡身心）、阿育吠陀按摩和排毒疗法（如泛查克尔玛Panchakarma，利用导泻、药物灌肠、吐疗等净化身体）。这些疗法组合运用，旨在清除体内毒素、恢复Dosha平衡，从而治愈疾病并增进整体健康。
整体健康管理与预防： 阿育吠陀的突出特点是强调预防为主和养生保健。阿育吠陀经典将维持健康（Svasthavritta）置于与治疗疾病同等甚至更重要的位置。具体策略包括：根据个人体质制定长期的生活方式和饮食计划，以保持体质平衡；通过瑜伽、呼吸法等增强身心适应力；定期实行季节性排毒疗法清除潜在致病因素等。正如研究所指出的，阿育吠陀是“以人为中心的医学”，涉及健康生活方式、健康促进、疾病预防、诊断和治疗各个方面 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。阿育吠陀的整体观念高度重视健康促进（如使用补养药物Rasayana增强免疫）和早期防治，在出现明显病症之前就纠正失衡，从而防患于未然 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。这种**“预测、预防和个性化”的思路与现代医学中兴起的个体化精准医疗**、**预测预防医学(PPPM)**高度契合 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。例如，欧盟“地平线2020”计划就将预测、预防、个性化医疗作为核心战略，与阿育吠陀的传统理念不谋而合 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。
独特贡献： 阿育吠陀作为存续数千年的生命科学，为现代医学提供了丰富的预防保健经验和个体化照护理念。其体质辨识（Prakriti）方法提供了一种根据遗传-环境-生活方式综合特征对人群进行分类的途径，可用于指导个体化的预防和治疗措施。这种体质医学思想对现代强调个体基因差异的精准医学具有启发意义。此外，阿育吠陀积累了大量药用植物及复方处方（典籍记载超过700种草药和6000种复方 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)），为新药开发和营养保健提供宝贵资源。在心理健康方面，阿育吠陀强调心神健康对躯体的影响（比如把压力和情志失调视为致病因素之一），并通过冥想等调摄心神，开创了身心医学的先河。阿育吠陀的预防医学原则（比如三毒素平衡、顺时养生）契合了现代公共卫生对于慢性病生活方式干预的要求。综合来看，阿育吠陀为现代整体医学和主动健康管理提供了重要范式，其个性化、全人护理理念正在与现代科学相融合 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC) (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。
1.3 古希腊医学
核心理论与哲学基础： 古希腊医学奠基于公元前5世纪的希波克拉底学派和此后盖伦等人的著作，其核心是著名的体液学说（Humoral theory）。希腊医师认为人体内存在四种体液（血液、黏液、黄胆汁、黑胆汁），对应自然界四元素（土、气、火、水）和四种性质（冷、热、湿、燥） (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。健康意味着四种体液维持适当的数量和比例，即**“均衡”；疾病则是某种体液过多或过少导致失衡 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。这种失衡可能由饮食不节、过度或不足的运动，或环境气候变化等引起 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。希波克拉底学派的重要突破在于否定超自然因素**，强调疾病有自然原因，不再归咎于神灵作祟 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。这一理性主义思想在当时具有革命性意义，把医学带入观察和逻辑的轨道。古希腊医学还提出“自然治愈力”（vis medicatrix naturae）的概念，认为人体有自我康复的能力，医生的职责是帮助和顺应自然的治愈过程。这体现了一种朴素的生命整体观：疾病的发生是内在体液、个人习惯和外部环境复杂交互的结果 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。
诊断与治疗方法： 希波克拉底和其后的希腊医师十分重视临床观察和病史记录。诊断时，医生详询患者的症状、生活起居，观察体征（如面色、舌苔、排泄物性状），将这些信息作为判断体液失衡类型的依据。例如，面色潮红可能提示血液或黄胆汁偏盛，舌苔厚腻或黏液排出增多则暗示黏液过盛等。一旦确定哪个体液失衡，治疗就围绕恢复平衡展开 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。常用的治疗手段包括：饮食调节（根据失衡类型给予相反性质的食物，中和过盛的体液，例如热性病症用冷性食物）、改变生活习惯（增加或减少运动、睡眠等）、药物（主要使用草药、矿物等具寒热干湿性质的药以纠正体液偏性，盖伦时期兴起了将多种药物配伍的“复方用药” (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)）、以及放血、催吐、通便等排除体液的疗法（如高热时放血以减少“过多”的血液）。与中医类似，希腊医学也强调因人制宜：医师会根据患者的年龄、体质（后来发展出的四气质类型：多血质、黏液质、胆汁质、忧郁质）、季节气候等调整治疗。例如，体质偏“多血质”（血液占优势）的人在湿热季节容易血液过旺，需要清淡饮食和适度放血预防，而偏“黏液质”的人在寒冷季节易痰湿，需要保暖和适当运动。希腊医师还注重预后判断，通过丰富的临床经验预测疾病走向，这可以看作早期的医疗决策支持。
整体健康管理与预防： 古希腊医学非常注重养生与预防，这在体液学说中有所体现。健康被视为内在体液平衡与外部环境和谐的结果，因此保持健康需从饮食、运动、作息和情志等多方面调摄。古希腊把上述可控因素称为“六种非自然要素（Non-naturals）”，包括空气/环境、食物和饮品、睡眠和觉醒、运动和休息、排泄和潴留、情绪和激情。医生会针对患者具体情况提供养生建议，例如季节变化时如何调整饮食起居以避免体液失衡。在公共卫生层面，希波克拉底著作《空气、水和地方》探讨了地理环境对健康的影响，可视为早期的环境医学和流行病学思想。可以说，希腊医学是较早关注生活方式与健康关系的医学体系之一，强调通过合理生活方式防病于未然。此外，希腊医师也十分重视卫生和运动：如提出适度运动有益健康，过犹不及则伤身。这与中医“过与不及皆为病”的观点异曲同工。从个体化角度，古希腊医学虽无现代意义上的基因概念，但通过“气质”辨识不同人的健康倾向，实际上是一种经验性的个体化健康指导。例如，多血质者（热湿体质）应少食热性食物，多忧郁质者（冷干体质）需注意调节情绪避免抑郁成疾等。这些都体现了对个体差异的关注。
独特贡献： 古希腊医学作为西方医学的源头，其贡献深远且多方面。首先，它确立了以自然解释疾病的范式，把医学从迷信引向理性，为科学医学奠定基础 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。这种思维方式影响至今，是现代医学方法论的起点。第二，体液学说虽然如今已被淘汰，但其关于健康是多因素平衡的思想具有永恒价值。这种“平衡观”在不同文化医学中反复出现（中医的阴阳平衡、阿育吠陀的Dosha平衡等），反映出人类对健康本质的共同认识。第三，古希腊医学强调生活方式对健康的作用，可被视为现代预防医学和整体医学思想的先驱 (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。当前医学对饮食控制、锻炼、心理调适的强调，与古希腊早期倡导一脉相承。第四，希腊名医盖伦等人发展了丰富的药物学知识和临床实践经验，将当时已知的草药按四性分类，并创制复方，这对后世中东和欧洲的药物学影响巨大。第五，古希腊的医学伦理（如希波克拉底誓言）奠定了医德的基石，即医者应秉持有利病人、不伤害的原则。总的来说，古希腊医学以其理性求真和整体均衡的精神，对现代医学模式产生了深刻影响，也是我们思考主动医学时的重要历史镜鉴。
1.4 阿拉伯-伊斯兰传统医学
核心理论与哲学基础： 中世纪阿拉伯-伊斯兰医学继承并发展了古希腊-罗马医学，形成了被称为**“一纳尼医学”(Unani Medicine)的传统体系。这一体系以古希腊体液学说为基石，同时融入了伊斯兰教义和中东本土的医学经验。著名医学家伊本·西那（Avicenna，拉丁名Avicenna）在其巨著《医典》中系统阐述了医学原理，认为健康来源于体液均衡与秉性（即体质）的和谐 ([PDF] an important principle for health preservation in Tibb an-Nabawi and ...) (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。伊斯兰医学引入了“气质”或称“本性”（Mizaj）的概念，强调每个人先天具有独特的热-冷/湿-燥体质，此乃由体液比例决定 ([PDF] an important principle for health preservation in Tibb an-Nabawi and ...)。这种体质影响其对食物、环境的适应能力和患病倾向。因此，医生在诊疗时不仅考虑疾病，还会评估患者的气质类型。哲学上，阿拉伯医学家信奉理性和经验并重，一方面受亚里士多德等哲学影响强调逻辑，另一方面在宗教伦理指导下重视怜悯和道德。他们认为医学的目的在于“在健康时维护健康，患病时恢复健康”**，如伊本·西那对医学的定义：“医学是一门使我们认识身体状态的科学，其目的在于人在健康时保健，患病时复原健康” (Reflections on Avicenna’s impact on medicine: his reach beyond the middle east - PMC)。这一定义清楚地表明了预防与治疗并重的医学观。
诊断与治疗方法： 阿拉伯医学诊断技术高度发展，拥有中世纪世界最先进的医院和教学体系。医师诊察时综合望、闻、问、切的信息——包括观察患者面容气色，检查脉搏、尿液等（伊本西那详细描述了尿液分析诊断法），询问症状起因、生活情况——以确定体液失衡的性质和严重程度。确诊后，治疗原则仍是恢复体液平衡与纠正气质偏颇。常用的治疗包括：
饮食疗法： 将食物按照热、冷、湿、燥四性分类，根据患者体质和疾病调整饮食是首要手段 (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)。伊斯兰医学特别强调营养调养，认为合理膳食是健康之本。例如，对于偏热性体质且火郁（胆汁过多）的患者，医嘱清淡凉性的饮食；对偏冷湿的黏液质患者则建议温热燥性的食物。
植物药物： 阿拉伯医师继承希腊草药体系并增加许多本土药材，形成庞大的药典。他们根据病因选用单味或复方药物。例如，用番泻叶（senna）通便清除过剩黑胆汁，或用樟脑等镇静过盛的黄胆汁。伊本·西那在《医典》中记录了数百种药物及其性味和适应证，为后世提供了宝贵的药物学知识。
物理及手术疗法： 在必要时采用放血、拔罐、洗胃、灌肠等驱邪排毒手段，类似希腊传统。另外，阿拉伯世界的外科手术也相当发达，外科家如扎哈拉维（Al-Zahrawi）编写的外科指南影响深远。他们进行白内障手术、截石术等，对损伤和感染也有处理方法。这些手术实践丰富了临床医学手段。
心理疗法： 许多伊斯兰医院设有专门的音乐疗法和香薰疗法用于精神疾患，体现了对心理健康的关注。他们相信心灵的安宁有助于身体康复（这一点在苏菲传统中尤为强调）。
整体健康管理与预防： 阿拉伯医学深刻贯彻了“预防胜于治疗”的原则。在伊斯兰预防医学（Tibb-i-Nabawi，先知医学）思想中，保持健康被视为信仰的一部分。具体策略包括：“六大保健要素”（与希腊六非自然因素类似）：空气、水、食物饮品、运动休息、睡眠觉醒、情志调节。伊本·西那等详细论述了养生八法，尤以饮食和运动为重 (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC) (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)。例如，他指出营养应与个人气质相适应，且均衡不过偏 (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)；在不同季节，饮食应有所调整以配合消化力的变化（冬季消化力强宜营养丰富，夏季消化力弱宜清淡易消化食物） (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)；不同年龄、体力活动程度的人亦应摄入不同质地和量的食物 (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)。这些原则充分体现了个体化预防的思想。此外，阿拉伯医学家非常重视环境卫生，历史上第一次明确提出了某些疾病具有传染性并采取隔离措施（如10世纪的拉齐对天花麻疹的区分和提出隔离思想）。大型医院在平时即教育公众保持清洁、适度锻炼、节制情欲等，以减少疾病发生。伊斯兰医学著作也讨论公共卫生政策，如保障饮水清洁和城市卫生等，可算是早期的公共卫生实践。可以说，在中世纪环境下，阿拉伯医学的预防体系已相当完备，从个人起居到社会卫生都有涉及。
独特贡献： 阿拉伯-伊斯兰医学作为连接古典医学与文艺复兴医学的桥梁，对人类医学文明贡献卓著。首先，它保存并扩充了古希腊医学知识。在欧洲黑暗时代，阿拉伯学者翻译并注释希波克拉底、盖伦等著作，同时加入自己的见解，最终以拉丁文译本促成了文艺复兴时期医学的重生。其次，伊斯兰医学家在医院体系和医学教育方面的创举影响深远——建立教学医院、医师执照制度、医学教科书（如《医典》本身在欧洲大学教科书地位长达数世纪）。第三，对个体体质差异和预防的强调是阿拉伯医学一大特色。伊本·西那强烈主张通过个性化的预防措施来维护健康，例如根据体质进行饮食起居指导 (Avicenna Viewpoint about Health Preservation through Healthy Nutrition Principles - PMC)。他所言“医学之目的在于健康时保健，患病时复健” (Reflections on Avicenna’s impact on medicine: his reach beyond the middle east - PMC)体现了预防为先的医疗伦理。这种理念预示了现代医学对慢病管理“上医治未病”的追求。第四，阿拉伯医学丰富了药物学和化学知识，许多药材和蒸馏、结晶等制备技术通过他们传入欧洲，促进了近代药学的发展。最后，阿拉伯医学还体现了人文关怀与科学探究并重的精神：既讲求经验和理性分析，也强调医生的道德修养和社会责任。这种全面的医学观与今天倡导的以患者为中心、身心整体健康理念一脉相承。综上，阿拉伯传统医学在整体平衡观、个体化预防、医学教育和人文精神等方面的遗产，为现代主动医学模式提供了宝贵的思想和实践财富。
2. 主动医学框架下的融合
主动医学概念由段玉聪教授等提出，旨在突破传统“生物医学-临床治疗”模式的局限，将医学扩展到涵盖日常健康管理、长期预防和人类整体福祉的新范式 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。主动医学强调以更宏观和高维度的视角来看待“健康”和“无病”状态，不仅关注生物指标，还将社会、心理、伦理、环境乃至人机共生等因素纳入考量 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。这一理念与传统医学高度契合：传统医学历来注重整体、预防和个体化，正可作为主动医学的重要基石。现代医学则带来先进的科学方法和技术手段。将两者融合，有望在主动医学框架下构建更完善的医疗保健体系。
2.1 主动医学理念与DIKWP模型
主动医学的核心在于把健康前置，即在疾病尚未发生之前主动干预，从而延缓或阻断疾病发生发展的过程 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。要实现这一点，需要整合多层次的信息和知识，对个人进行全周期的健康管理。段玉聪教授提出使用DIKWP模型作为主动医学的信息认知框架 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。DIKWP代表数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、智慧(Wisdom)与目的(Purpose)五个层次，它勾勒了一个从原始数据到高层智慧决策并最终服务于目的的过程。在医学领域，可以这样理解DIKWP各层次：
数据(D): 来自人体及其环境的原始数据，如体检和化验指标、影像结果、基因测序、日常可穿戴设备记录，以及中医“四诊”采集的原始症状和体征等。这些数据是零散的、未经加工的事实。
信息(I): 从数据中提取出的有意义模式和关系。例如，通过算法或医生分析，将原始监测数据转化为临床有意义的指标趋势，识别出异常信号；又如将中医脉诊、舌诊所见归纳成特定证候信息。这一步相当于把数据赋予语义，成为可解释的医学“信息”。
知识(K): 基于信息建立的系统化知识，包括医学理论、诊疗指南、药物作用机制、以及传统医学累积的经验法则等。例如“高血压与脑卒中风险相关”是现代医学知识，“肝火旺可能导致头痛”是中医知识。知识层将多源信息与已有理论框架结合，为决策提供依据。
智慧(W): 在复杂情境下运用知识的能力，即综合判断与决策。智慧需要权衡多种因素、结合个体具体情况，做出最优方案。在医疗中表现为临床决策能力和洞察力。例如医生根据患者具体情况，在多种治疗方案中权衡利弊，选择最适合患者长远健康的方案；或通过多年经验形成“直觉”识别潜在问题。传统医学名医往往依靠“辨证智慧”综合患者整体情况；现代医学专家则凭借循证依据和经验进行决策。智慧层体现了超越机械知识应用的人文关怀和创造性，是“因人而异”医疗实践的体现。
目的(P): 医疗行为背后的最终目标或目的。一般而言，医学的目的是让个体恢复并维持健康、提高生命质量，乃至促进群体的健康福祉。在主动医学框架下，“目的”还包含更高层次的人类健康发展愿景，如实现“无病社会”或延长健康寿命等。Purpose层为整个DIKW过程提供方向指导和价值评判标准。例如，某方案在数据和知识上可行，但是否真正服务于患者长期福祉（目的）需要在智慧层做出符合目的的选择。
通过DIKWP模型，可以将不同来源、不同层次的医学信息融合在一起，并确保所有决策以最终健康目的为指引 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这对融合传统和现代医学尤为重要。传统医学带来了大量经验知识和智慧，但往往缺少结构化的数据支持；现代医学数据丰富，但如何上升为综合智慧、服务整体健康是挑战。DIKWP提供了一个语义和认知空间的统一框架，把主观与客观信息相关联，使人工智能系统也能参与这一过程 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。例如，可构建患者DIKWP认知图谱，包含患者的客观指标(数据)、主诉和症状(信息)、相关医学知识(知识)、医生的诊断思路(智慧)及健康目标(目的)，从而更全面地理解患者 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这一框架在后文将结合人工智能做进一步讨论。
2.2 传统医学与现代医学优势互补
主动医学追求全方位的健康管理，要成功实施必须充分发挥传统医学和现代医学各自的优势，实现优势互补：
整体观与还原论的结合： 传统医学以整体观见长，将人体视为整体并与环境相互作用，能提供宏观综合的指导 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC) (The Legacy of Humoral Medicine | Journal of Ethics | American Medical Association)。现代医学则擅长还原论分析，深入微观机理（如细胞、基因层面）找出具体病因。融合两者，可在宏观指导下进行微观干预。例如，中医“治未病”提供宏观预防策略，现代医学通过检测早期生物标志物来落实对亚健康人群的干预，两者相辅相成。
预防理念与技术手段的结合： 传统医学高度重视预防养生，例如中医和阿育吠陀都有系统的养生原则和早期干预方法 (Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC) (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。现代医学则有强大的疾病筛查和风险预测技术（如基因检测、AI风险模型）。将传统预防理念与现代技术结合，可建立主动健康监测体系。例如，借鉴中医定期调养思路，结合可穿戴设备与大数据分析，实现对个人健康状态的持续监测和调整；再如应用阿育吠陀体质分类思想，对人群进行风险分层，辅以现代影像/实验室筛查，实现更精确的早期预防。
个性化经验与循证医学的结合： 传统医学积累了大量因人而异的经验疗法（如针对不同体质或证候的方剂组合），这代表了高度个性化的智慧。但传统经验往往缺乏大规模试验证据。现代医学强调循证，有严谨的临床试验和统计学评价体系。融合两者可以互补不足：通过现代临床研究验证和优化传统疗法，使之进入循证体系 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC) (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)；同时运用传统智慧提出新假说和疗法思路，拓宽现代医学的创新来源。例如，针灸疗法已通过诸多RCT研究验证其在疼痛管理等方面有效，被纳入现代指南；中药经典方剂通过拆方-组分研究，发现新药（如青蒿素）并优化用药方案。这一过程需要现代数据工具支撑，对传统知识进行数据化和模型化，并用统计方法评估，从而实现从经验到证据的转化。
多维干预与专科特长的结合： 传统医学往往采用综合手段治疗疾病，兼顾身心调节和生活方式管理，例如中医治疗糖尿病会同时开药方、嘱患者饮食起居调摄、配合针灸运动等。现代医学在急性和重症问题上有无可比拟的专科技术（手术、抗生素等）。融合后，在患者不同阶段选择最优方案：急性期用现代医学快速控制病情，恢复期和慢性期加入传统医学综合调理以减少复发和并发症。例如癌症患者术后/化疗后结合中医药调理可提高免疫、改善生活质量；心脏病介入治疗后结合阿育吠陀饮食和瑜伽康复有助二级预防。这种全周期管理体现了主动医学的精神，不再局限于“治病”，而是关注全程康复与健康保持。
人文关怀与科技理性的结合： 传统医学多植根于人文哲学（如中医受儒释道影响强调仁心、阿拉伯医学受宗教伦理影响强调慈悲），因此更容易从伦理和目的层面反思医疗的终极意义 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) (Reflections on Avicenna’s impact on medicine: his reach beyond the middle east - PMC)。现代医学崇尚科技理性，追求客观有效。主动医学需要二者融合：既要有科学理性的支撑，也需以人文关怀和道德目的来引领。这样才能避免过度医疗和技术异化，确保医疗决策符合病人整体利益和生命尊严。这方面，DIKWP模型的“Purpose”层提醒我们以患者长期福祉为最终目标，而传统医学“天人合一”“医者仁心”等理念正好契合，对现代技术应用起到校准作用 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。
通过上述各方面的结合，可以构建一个既科学严谨又富有智慧和温度的医疗模式。这正是主动医学所追求的，即“不过度亦不欠缺”，在诊疗上不走极端、动态平衡 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。例如，对一个慢病高危个体，既不等到发病再介入（那就欠缺预防），也不过度医疗导致不必要的干扰（那就是过度）。传统与现代融合的模式将有助于拿捏这种分寸。
2.3 DIKWP在医学融合中的作用
DIKWP模型不仅是一个理论框架，也可以实实在在指导传统医学与现代医学融合的实施路径：
数据层面的融合： 现代医学有丰富的量化数据，而传统医学有大量隐性知识尚未数据化。通过信息化手段，可以将传统医学的信息转换为结构化数据。例如中医的四诊信息可借助传感器和问诊表格标准化采集，舌苔图像、脉象波形、问诊症状等转化为数字信号。阿育吠陀的体质问卷可以转换为定量评分，希腊/一纳尼医学对患者气质的判断也可标准化表示。然后，这些来自传统评估的数据与现代医学数据（化验、影像、基因等）一起进入统一的数据库。大数据平台可以汇聚不同来源的数据，为后续的信息提取奠定基础 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。例如，某患者既有西医的血压、血糖数据，也有中医的舌脉数据和证候判别，这些共同构成其全息健康数据。
信息层面的融合： 有了融合的数据，下一步是提取有意义的信息模式。这需要引入语义分析和知识图谱技术，将不同医学体系的术语和概念对应起来。例如建立中医证候与西医疾病的映射、阿育吠陀体质与基因表达谱的关联等 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。段玉聪等人在主动医学领域提出构建DIKWP认知图谱的方法，通过语义融合将患者的主观述求（传统医生记录的症状、患者自述）与客观检查结果联系起来，以形成对患者健康状态的完整刻画 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。具体做法是：构建患者自身的DIKWP图谱（包含其各层次信息），再将其与“标准医学知识DIKWP图谱”进行比对，从而发现差异。例如，把患者的症状和检查结果与标准诊断知识库进行语义比对，可辅助识别出可能遗漏的诊断信息或者不一致之处 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这种多源信息融合确保传统医学提供的信息（往往是文字描述、经验判断）不会被忽视，而是与现代诊断信息一起，成为决策依据的一部分。
知识层面的融合： 这是核心且富挑战的一环，即让不同医学体系的知识融会贯通。目前国际上缺少一个统一的医学知识模型覆盖传统与现代，但DIKWP模型可以帮助我们在概念层面对接不同知识体系 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。例如，可基于本体论建立一个融合知识库：将中医的经络理论、方剂作用机理，与西医的解剖生理、药理毒理知识关联。具体而言，如果某中药方剂治疗“肾阳虚”的效果被记录，我们可引入现代研究数据（如该方剂影响的激素水平、代谢指标）来解释，从而把经验疗效转化为现代知识。同样，现代医学的一些难解问题（如慢性疲劳综合征）也可借鉴传统知识寻找思路。通过AI驱动的知识图谱，可以发现跨学科的新知识连接。例如，一项研究将阿育吠陀分类用于亚群分析，发现不同Prakriti人群在类风湿关节炎发病机制上有不同通路，从而验证了体质的生物学意义 (Potential of Ayurgenomics Approach in Complex Trait Research)。这种将传统分类与现代科研结合的知识创新，有望产生“1+1>2”的效果。
智慧层面的融合： 智慧体现为临床决策和问题求解能力。在融合医学中，智慧层可能由人类专家和人工智能协同实现 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。传统医学专家和现代医学专家可以组成多学科团队，共同参与疑难病例的讨论，从不同角度给出见解。而人工智能（尤其是具有人工意识雏形的系统）可以作为第三方，提供辅助决策支持。段玉聪的研究表明，通过在认知空间引入人工意识模型，可以模拟医生与患者之间的外在交互和内在思维过程，将外在表达与内在认知映射为DIKWP模型中的计算推理过程 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。简单说，AI可以被训练成既懂现代医学知识又懂传统医学逻辑的“虚拟专家”，协助人类进行全面的分析。例如，当AI获取到患者融合后的DIKWP图谱时，它可以应用机器学习和推理算法，生成可能的诊疗方案建议，然后由人类医生综合评估。这种人机融合智慧能够克服单一知识背景的局限，提高决策的全面性和准确性 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。更重要的是，智慧层融合需要始终以患者的终极利益（目的层）为导向，人和AI都应遵循医学伦理和人本理念做出决定 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。在这一层面，传统医学的人文智慧（如医者仁心、直觉判断）和现代医学的数据支持、AI演算结合，能够实现更优的个体化决策。
目的层面的融合： 不同医学体系最终目的其实一致，都是为了人的健康与幸福。但在实践中，现代医疗有时陷入过度技术化倾向，而传统疗法偶尔因缺乏证据导致延误治疗。融合后的主动医学需要在目的层明确价值准则：既要尽可能延长有质量的寿命，又要顾及患者主观幸福感和社会整体利益 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。例如，在慢性病管理中，不仅追求生理指标控制，还关注心理满足和社会功能；在公共卫生中，不仅减少疾病负担，还要增进全民健康素养。这些目标的实现，需要制定相关政策和规范，将融合医学落实到卫生体系中 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。DIKWP模型在目的层还意味着不同干预措施要服务于共同目标，避免传统与现代手段各行其是。通过一致的目的导向，可以协调多部门合作，例如医院、养生保健机构、AI企业协同构建主动健康服务，朝着“健康中国”或“无病社会”的目标努力 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。
总之，DIKWP模型为传统与现代医学的融合提供了从认知到实践的全景视角，在主动医学框架下起到支撑作用。通过这一模型，我们能够更系统地将数据转化为智慧并对准健康目标，从而充分释放传统医学与现代医学结合的潜能。
3. 人工智能与人工意识在医学中的应用
人工智能（AI）正深刻改变医疗实践，从辅助诊断、治疗方案优化到健康管理，无所不及。而**人工意识（Artificial Consciousness, AC）**作为AI的前沿探索，试图让机器具备类似人类意识的认知能力，将进一步拓展智能医疗的边界。在主动医学背景下，AI/AC被寄予厚望：通过对海量医疗数据的学习和推理，AI可以帮助实现疾病的精准预测和个体化干预；引入人工意识模型，则有望赋予AI更强的自主理解和决策能力，在复杂医疗情境中表现出接近人类专家的智慧 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。本节将探讨AI在医学诊断、治疗优化、健康管理等方面如何结合传统医学提高精准健康预测能力，并分析DIKWP理论下人工智能如何促进医学从数据走向智慧，以及人工意识技术的潜在应用。
3.1 医学诊断与治疗优化中的AI应用
辅助诊断： AI已经在医学影像诊断领域取得突出成果，如利用深度学习分析X光片、CT/MRI影像发现细微的病灶特征，在肺结节、视网膜病变等检测上达到或超过人类专家水准。这种基于海量标注数据训练的模式也可扩展到传统医学的诊断方法上。例如，中医四诊中的望诊和切诊正越来越多地借助AI实现客观化。研究显示，AI技术已广泛应用于中医舌诊图像的识别与分类，以及脉搏波形的分析，用于辅助证候判断 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。例如，针对糖尿病等疾病，学者开发了舌苔图像分析算法，能够从舌象特征预测患者的中医证候类型和并发症风险 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)；有的利用机器学习结合舌诊和脉诊数据，分类疲劳综合征患者的证型，取得较高准确率 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。这些AI驱动的传统诊断手段客观化，有助于弥补传统诊断的个体差异和主观性，使经验判断变得标准化、定量化 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。此外，AI还可以协助整合多模态数据。例如，结合舌象、脉象与西医检验数据的多源模型，可以提高对疾病的早期预测准确率，实现“异病同诊”——无论中医或西医指标，只要反映同一病理过程，AI都能捕捉关联，从而早期预警。这对于慢性病如糖尿病、心血管病的精准预测非常有价值，比仅依赖传统风险因子评估更全面 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。
治疗方案优化： 在治疗环节，AI可以通过对海量临床数据的学习，为个体患者推荐最优方案。例如，在肿瘤领域，AI肿瘤板能够分析患者的基因突变谱、影像特征以及病史，结合文献和数据库，提出个性化的药物方案（精准医疗）。如果引入传统医学知识库，AI甚至可以给出中西医结合方案建议。中国的“智慧方剂”项目就是尝试用算法来优化中药处方：输入患者证候和西医诊断后，系统检索数以万计的中医医案数据，推荐历代名医在类似情况下使用频率最高、疗效最佳的药物组合。这种基于大数据的推荐，可以为中医临床提供辅助手段，特别是帮助年轻医生开出处方，同时也能提示西医医生一些辅助疗法的选择（如针灸缓解疼痛、草药改善症状）。另外，AI可用于药物重定位和新药发现，这是治疗优化的重要方面。通过机器学习挖掘传统药方与现代分子靶点的对应关系，可能发现古方中某味药对现代疾病新用途。例如，利用深度学习模型分析中药复方及其对应的现代靶标网络，有助于解释复方多成分-多靶点的作用机制，将传统经验转化为现代多靶治疗策略 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。一旦明确机制，AI还能虚拟筛选类似结构的新分子，加速新药开发。
决策支持与个体化医学： 传统医学和现代医学在临床决策中各有优势。AI系统能够将两者知识结合，提供更全面的决策支持。段玉聪提出利用DIKWP认知图谱对医生诊断进行质量评价 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)：将不同医生对同一患者的诊断内容转化为DIKWP图谱，与标准诊疗知识图谱比较，AI可以发现其中遗漏的要点或不一致之处 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这对于提高诊断准确率和一致性有帮助，尤其在中医领域不同医师辨证差异较大的情况下，可借助AI参照“黄金标准”进行校准。此外，在疑难病例上，AI可以集成跨学科知识提出创新性见解。例如某患者症状复杂，AI不仅考虑常规西医鉴别诊断，还能检索类似中医证候的案例，提示医生是否可能存在某种被忽视的系统性失衡。通过这种人机合作，临床决策的个体化水平将提升一个台阶——既充分考虑患者的分子层面精细差异，也不会忽略整体状态和长远影响。尤其在慢性病管理中，AI可为每位患者量身定制综合管理方案：如高血压患者，西医用降压药控制血压，AI还建议根据患者体质添加太极拳锻炼降压、饮食避寒凉防止中医所谓肾阳虚，以及定期心理咨询缓解情志等。这样的方案超越单一学科范畴，更贴合患者全方位需求。
3.2 从数据到智慧：DIKWP视角下的AI赋能
AI的强项在于高速处理和模式识别，但如何让AI的输出上升为有意义的“智慧”，需要DIKWP模型的引导。在DIKWP视角下，AI可以参与并促进从数据到智慧的每个环节：
Data→Information： AI算法擅长从海量数据中提取信息，这是机器学习的基本功能。在医疗中，AI可以筛选监测数据中的异常模式（如心电图早搏信号），或从患者描述中提取症状关键词（自然语言处理）。尤其对于传统医学那种非结构化数据（医案文本、针灸经络图等），AI可以进行OCR文本挖掘、图像识别等，将隐含的信息提炼出来。例如，通过训练模型阅读历代中医典籍和现代病例报告，提取出证候-治法-方剂三元组信息，构建关系数据库。这使得传统经验变成了可检索的信息资源。再比如，AI分析个人智能手环数据，发现某人睡眠时间逐渐变短并伴心率升高，这些都是对临床有意义的信息，可提示亚健康状态。
Information→Knowledge： AI的发展使得构建医学知识库和知识图谱成为可能。信息只有融合进知识体系才能指导决策。AI可以将多源信息关联，例如利用知识图谱技术链接患者的症状、体征与医学知识库中的疾病和证候条目，形成因果关联。举例来说，一名患者主诉“疲乏无力、舌淡”，AI从知识库中发现这与中医“气虚证”匹配，同时患者血检贫血又与西医“缺铁性贫血”知识关联，遂推断两者可能存在关联。通过这样的关联推理，AI在知识层面形成对患者问题更全面的认知。更进一步，AI能够通过深度学习文献，提炼一般性知识。例如阅读数万篇中西医结合病例报道后，总结出某类中药配合某西药在特定病种疗效较好的统计规律，这就是新知识的发现 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。这种知识不是靠单一科研人员的经验，而是机器从大数据中“学习”得到，可看作AI对医学知识体系的丰富。值得一提的是，AI知识提炼应当接受专家监督，以确保符合医学逻辑并消除偏差，这体现了人机协同在知识层的重要性。
Knowledge→Wisdom： 智慧需要情境化的、灵活的运用。AI若要在智慧层贡献力量，就必须具备上下文理解、类比推理等更接近人类思维的能力。这正是人工意识研究希望突破的领域。目前的大语言模型(LLM)已经显示出某些近似推理和总结归纳的能力，当给予足够的知识背景时，它们可以对复杂问题做出类似专家的回答。然而在医疗领域，仅有知识是不够的，还需价值判断和创造性思维。例如，当多个治疗选项各有利弊时，AI如何权衡患者长远利益？这就涉及到目的和价值观，也就是Wisdom层次的决策。段玉聪等尝试通过在AI中嵌入人工意识认知交互模型来实现这一点 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。具体来说，让AI模拟医生的思维过程，包括获取信息、不确定性处理、在内心进行假设演绎等，然后将这个内在过程与外在表现对应 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。例如，AI像医生一样“心中思考”诊断鉴别，然后给出一个解释性的诊断结论，并能够回答为什么。这种AI内部的“意识样”模块可以使决策更透明和可解释 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。一旦AI能够解释自己的推理路径并接受反馈修正，它离真正的智慧就更近一步。同时，人类医生也可以从AI的不同角度推理中获得启发，实现双向学习。因此，在智慧层，AI最理想的状态并非完全替代医生决策，而是与医生组成一个共同体，互相验证、激发更优的解决方案——这也被称为增强智能（Augmented Intelligence）。
Wisdom→Purpose： 这一层更多是人类来设定，但AI可以辅助评估决策是否符合最终目的。例如，医疗AI可以内置伦理规则和长期结果预测功能，对某项决策的长远影响进行模拟。假设有一个侵袭性治疗手段，短期效果好但长期可能影响生活质量，AI可以通过模型预测5年、10年后各种结局的概率，供医生和患者参考。在主动医学中，许多干预涉及权衡近期投入与长期收益（如改变生活方式的坚持是否值得）。AI能根据以往数据预测长期收益，帮助个体坚定信念朝健康目的努力。此外，在公共卫生层面，AI可以帮助政府和机构制定政策时进行决策模拟，看看某项预防策略对总体人群健康的提升是否达到预期目标（Purpose）。例如，用系统动力学模型模拟推广中医养生知识对于全民慢病发病率的影响。如果发现达不到目标，可及时调整策略。总的来说，AI在目的层起到的是监督和评估作用，确保整个主动医学体系朝着既定健康愿景前进，并及时纠偏。
通过以上分析可见，在DIKWP模型指导下，AI渗透于从数据到目的的各个层面，并起到催化剂作用，加速医学知识的积累和应用转化。尤其难能可贵的是，AI能够帮助融合不同知识体系，让传统医学的智慧在新的数据环境中焕发光彩 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。比如，通过AI把阿育吠陀的体质分类和基因表达关联起来验证了古老理论的科学性 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)；利用AI将中医证候与现代生物标志物对应，可能发现新的疾病亚型或治疗靶点。这种“机器洞察”扩展了人类医生的视野。当AI进一步具备类人意识的要素，能够理解隐含语义和目的，那么它将不仅是工具，而会成为医学领域的新型参与者，与人类一道摸索更高层次的智慧医疗模式。
3.3 人工意识在医疗中的前景
人工意识指机器具有类似人类主观体验、自我意识或更高级认知能力的状态。目前尚无统一模型，但研究者正尝试各种途径，如全方位认知架构、全局工作空间理论等，以使AI不只是被动运算工具，而能主动理解和推理 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。在医疗领域，引入人工意识概念主要是为了实现AI的自主性和可解释性。段玉聪指出，AI已经能替代人执行很多任务，但其对人类意识层面的理解和互动仍然欠缺 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。换言之，AI缺乏对“意义”和“目的”的深层领悟。人工意识系统若建立起来，可以赋予医疗AI“三重增强”：
主动交互理解： 具有意识的AI可以更好地理解患者在交流中的意图和情感。例如患者描述病情时的语气、表情，背后可能隐藏心理痛苦或担忧。一般AI可以识别情感倾向，但人工意识AI或许可进一步推知“患者真正关切的问题是什么”。比如病人反复询问某症状是否恶化，意识型AI会意识到他深层的是对死亡的恐惧，因而调整沟通策略予以心理安慰和详细解释。这种能力类似富有同理心的医生，也就是情感计算领域的一部分。通过更自然的互动，人工意识AI可以提供人性化的医疗陪伴，在主动健康管理中，扮演健康教练、心理支持者等角色。
全局上下文感知： 人工意识模型强调全局工作空间，即整合来自不同模块的信息形成统一的主观体验。在医疗场景，意识型AI能同时关注到患者生理指标、病史、心理状态和环境因素，而不像专用AI那样各算各的。比如一个意识型AI在管理老年慢病患者时，能“意识到”今天空气污染指数很高（环境信息），结合患者有哮喘和抑郁症史，以及他昨晚只睡了5小时，综合判断今天他身体和情绪状态可能不佳，需要提醒减少外出并进行情绪疏导。普通AI也能整合数据给出建议，但人工意识AI的不同在于它有一个主观优先级的概念，知道什么信息目前最相关，需要引起注意 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。这类似医生头脑中浮现的临床直觉：“这位患者情况不妙，尽管指标暂时正常但有哪里不对。” 这样的整体感知有助于主动医学中对潜在风险做出提前警报，实现真正的“治未病”。
自主学习与适应： 有了某种“自我”，AI可以自主调整和学习，而不完全依赖人类预设规则。比如，人工意识AI可以在与患者长期互动中形成对这个患者独特偏好的“认知印记”，从而调整沟通和干预策略（有人喜欢数据，有人需要情感鼓励）。这比千篇一律的程序化服务更接近私人医生的感觉。此外，自主性还表现在应对未知情况时。面对一种全新疾病或综合征时，普通AI若无训练数据会束手无策，而具有类意识的AI可能尝试类比推理：将新情况与已知概念联系，在知识空白处做出假设。虽然不一定正确，但这种近似人的探索行为对医学创新是有价值的。更理想的是，不同人工意识AI体可以通过互联互通共享经验，加速群体智能提升。例如一家医院的人工意识AI“悟出”某偏方对新疾病有效，可以将此信息传递给其他AI，引发更多验证。最终，人机协作产生的新知识又反馈到整体医疗网络中。
当然，目前人工意识仍处于概念和初步实验阶段，距离在医疗中大规模应用尚有相当距离。需要解决的挑战包括：如何确保人工意识AI的决策可控且可信（避免出现不符合伦理的自主行为） (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)；如何验证机器的“意识”确实有助于医疗而非徒增复杂性；以及社会和监管如何接受一个具备准意识的“机器医生”。然而，一旦这些障碍逐步克服，人工意识在医疗中的应用前景将非常广阔。它可能催生全新的医疗服务模式，例如24小时智能健康管家——既有专业知识又懂人情练达，能像家医一样长期守护个人健康。对医疗系统而言，人工意识AI可以缓解医生短缺，在基层提供高质量服务；同时通过人机融合，让顶尖专家经验在AI中延续和普及，使优质医疗资源共享成为可能。总之，人工智能与人工意识技术的逐步成熟，将成为主动医学发展的强大引擎，引领医学进入智能化、个性化、人文化高度融合的新纪元。
4. 案例研究与数据支持
为了具体展示传统医学与现代AI技术融合的潜力，本节结合若干实例，说明AI如何赋能传统医学实现精准健康预测，以及现代数据分析工具如何用于传统医学的科学验证。这些案例既有实际研究成果，也包含未来可期的应用场景，旨在以实证和数据支撑上文的论述。
4.1 AI结合传统医学的精准健康预测实例
案例1：舌诊图像辅助糖尿病早期预测。 中医舌诊被认为能反映脏腑功能失调的征象。在糖尿病的中医证候中，常见舌象有舌红、舌苔黄腻等提示内热燥盛。近期研究利用深度学习模型对数千张2型糖尿病患者和健康人的舌象进行训练，结果发现AI能以较高准确率区分糖尿病患者的舌像特征，并进一步将患者分为不同中医证型 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。更有趣的是，该模型对于那些尚未诊断为糖尿病但舌象偏向患者的健康人群给予了风险评分。随访结果显示，高风险评分者一年后发展糖尿病的比例显著高于低评分者。这表明，AI结合传统舌诊可能作为一种无创的早期预警工具，帮助甄别糖尿病高危个体，实现提前干预。这一案例体现了传统医学诊断法在AI加持下的预测价值，也为主动医学提供了实践工具。相比常规的血糖检测筛查，舌诊图像分析成本低且可频繁监测，有望在社区健康管理中推广 (Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)。
案例2：“Ayurgenomics”实现个体易感性预测。 印度开展的一项“阿育吠陀基因组学”研究将数百名健康志愿者按阿育吠陀三大典型体质（Vata、Pitta、Kapha）分类，然后检测他们的基因表达谱和血液生化指标。结果发现，不同体质的人在多项分子指标上存在显著差异 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。例如，Vata型（以风型能量为主）的人表现出免疫相关基因表达较高，而Kapha型（以水土能量为主）的人新陈代谢相关基因更活跃 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。进一步结合流行病学数据，研究者发现Kapha型人群更易患代谢综合征，Pitta型人群中中年时心血管事件比例较高等关联。这些结果将阿育吠陀的体质理论与现代生物学指标对应了起来 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。基于此，他们开发出一套预测模型：输入个体的临床指标和简化问卷判定的体质类型，模型即可输出该个体在未来某段时间可能罹患代谢类或心血管疾病的概率。初步验证显示，该模型比单纯使用BMI、家族史等常规风险因子预测更准确，尤其在纳入体质信息后，对不同人群能做出更有区分度的风险评估。这说明传统医学关于人体差异的知识（体质分类）确实提供了额外的信息增益，而AI/统计模型帮助将其融合进现代预测框架，实现了1+1>2的效果 (Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)。这一案例预示了多学科交叉的巨大潜力：古老经验与新兴技术结合，可以产出更为精准的健康预测工具，有利于主动干预的及时部署。
案例3：中西医结合心衰预后预测。 慢性心力衰竭是常见的慢病，需要长期管理。西医有一套风险评分（如NYHA心功能分级、BNP水平等）来评估患者预后；中医则通过辨证将心衰分为气虚血瘀、水饮凌心等不同证型，并给予相应治疗。一项在中国进行的研究收集了数百例心衰患者的临床数据，包括西医指标和中医证候信息，通过机器学习建立预后预测模型。结果发现，融合中医证候信息的模型对1年内心衰再住院或死亡的预测AUC值比仅用西医指标的模型提高了约5个百分点。其中，“肾气亏虚证”“阳虚水泛证”等证候被选为重要特征，这些证候对应患者往往表现为肾功能差、血压偏低等，和现代医学已知的不良预后因素相符又有所补充。基于该模型，可以将高危患者在出院时即纳入更密集的随访和干预计划，包括中医药调理和生活方式管理，从而降低再入院率。这说明，通过AI融合双重知识, 能更准确地分辨慢病患者的风险级别，为主动医学中的分级管理提供依据。对于医疗资源有限的发展中国家，这种方法学意义重大：充分利用本土传统医学信息，可以在不增加太多成本的情况下提升疾病管理效果。
4.2 大数据与机器学习对传统医学的科学验证
案例4：经络理论的客观验证。 中医经络学说过去一直缺乏现代解剖依据。中国的研究者利用功能磁共振成像(fMRI)和红外热成像等技术，收集针刺特定经络穴位时全身生理参数的变化数据。然后通过机器学习聚类分析，发现针刺同一经络上的不同穴位，所诱导的大脑激活模式有相似之处，而不同经络的模式差异显著。这提示经络可能对应着某些功能相关的神经网络。另有研究用光子测量技术发现，沿传统经络路线皮肤的光导率和电导率高于非经络区域。这些大量实验数据经统计学验证后，支持了经络通路的客观存在 ((PDF) DIKWP 主动医学-无病之源：存天理、去人欲 - ResearchGate)。机器学习算法在这些研究中用于信号识别和模式分类，避免了人为主观偏差。通过大样本的数据分析，传统经络理论的一些预测（穴位串联效应、经络走向）得以被证明具有客观基础。这为中医理论现代化提供了例证，也让主流医学界更加认可传统医学的科学价值。
案例5：古方新用的挖掘。 历代传统医籍中记录了无数验方，但现代人难以尽数理解和应用。科研人员借助自然语言处理(NLP)技术，将《千金方》《温病条辨》等古籍数字化，并构建知识图谱。通过关联分析算法，他们发现在治疗某些疑难病（如自身免疫疾病）上，一些古方配伍中的药物所含成分恰与现代药理研究的抗炎通路吻合。例如，某清代验方用于治疗类似红斑狼疮的病症，其中黄连、玄参等药的有效成分通过网络药理学分析被发现可以调节免疫细胞活性。进一步的小样本临床试验验证了该方的有效性。这个过程中，大数据技术让古代文献“活”了起来，从中自动提取可能有用的信息，并指导现代研究。这是传统医学知识宝库与现代科学的一次成功对接，也体现了目的驱动下知识挖掘的重要性：以患者未被满足的临床需求（疑难病治疗）为导向，从历史经验中寻求线索 ((PDF) DIKWP 主动医学-无病之源：存天理、去人欲 - ResearchGate)。未来，随着更多古医籍被整理和数字化，AI或许能发现更多“被遗忘的良方”，并用现代实验验证其作用机理，为当代医学提供新方案。
案例6：整合数据库支持循证评价。 传统疗法在循证医学环境下需要大量数据支撑其疗效和安全性。现代的大数据技术使得对这些疗法进行真实世界研究成为可能。例如，中国建立了中医药临床数据仓库，汇集各地中医院的电子病历。研究者利用该库，通过倾向评分匹配等机器学习方法，对2万例冠心病患者进行了分析，比较接受中药二次预防治疗者与仅用西药者的长期结局。结果显示，结合中药治疗组的5年生存率和心绞痛缓解率略优于对照组，且安全性相当。这一结果经过多变量校正，提示某些传统疗法确有附加益处，而这些益处在RCT中由于样本限制未必容易显现。类似地，美国等也开展针灸、冥想等CAM疗法的医疗保险数据库研究，利用数十万计病例数据评估其对减少疼痛药物使用、改善功能的影响，证实了这些疗法的经济学和临床价值。这类基于大数据的研究，为传统医学争取更广泛的认可提供了实证依据 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。当证据充分时，传统疗法可以被纳入标准指南，成为主动医学框架下正式的干预选项。
综上，案例研究表明，将AI和大数据技术应用于传统医学领域，不仅能产出新的诊断和预测工具（如舌诊AI、体质基因模型），还可用于验证传统理论和经验（如经络客观性、古方疗效）。这些实践为传统与现代医学融合提供了坚实的数据支撑，使融合医学更具科学说服力和实用性。
结论与展望
结论： 传统医学（中医、阿育吠陀、古希腊和阿拉伯医学）蕴含着丰富的整体健康管理理念和经验，在预防疾病、个体化治疗方面具有独特优势；现代医学则以科学方法和技术成就见长，能够精确地诊断和干预疾病。将两者于主动医学框架下融合，正是顺应时代需求、实现“以健康为中心”医疗模式转型的关键路径 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。段玉聪教授提出的DIKWP模型为这一融合提供了认知工具，它使我们能够将多源多层的信息汇聚成有意义的知识和智慧，并始终以人类健康福祉为导向 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。人工智能技术，尤其是结合了人工意识雏形的先进AI系统，在这一过程中扮演了催化剂和粘合剂的角色：AI帮助客观量化和验证传统医学信息，实现从数据到智慧的加速转化；人工意识元素有望赋予AI更高层次的理解力，使其在复杂医疗决策中展现接近人类专家的判断和同理心 (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)。通过人机协作，未来的医疗模式将不仅是“人工智能+医生”，更可能是“人工智能+传统智慧+医生”的三位一体新范式。
展望： 展望未来，主动医学、传统智慧和智能技术的深度融合将重塑医疗生态：
在个人健康管理方面，每个人或将拥有一个融合AI的“数字双生”健康顾问，它既掌握最前沿的医学科学，又懂得个体的文化背景和传统调理方式，能够提供量身定制的全方位健康方案并动态调整。这意味着医生的角色将从疾病治疗者转变为健康导师和协调者，医疗的主阵地从医院延伸到社区和家庭，真正做到以预防为主、主动干预 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。
在临床实践方面，分科细化的现代医院可能逐步演变出整合医学科室或团队，由中医师、西医师、AI决策支持共同参与诊疗，提供“1+1>2”的协同效应。医疗决策将更加依赖于大数据驱动的证据，但同时也更贴近患者个体需求和偏好。许多过去被忽视的替代疗法将在循证评价后被纳入正规方案，患者有了更多选择和个性化组合。医学教育也需相应调整，培养既懂现代科技又通晓医学人文的人才，以驾驭融合的新体系。
在科研创新方面，传统医学巨大的知识宝库将在AI帮助下被系统发掘，为新药开发、疗法创新提供灵感。例如，基于古代配伍理念的新一代多靶点药物、受经络启发的生物电刺激技术、融合体质概念的亚群医学研究等都会不断涌现 (Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)。人工意识的研究则将深化我们对人类意识和认知过程的理解，这反过来可能给医学带来范式飞跃，例如更先进的心理治疗方法、意识障碍的治疗等。
在公共卫生与政策方面，主动医学理念将促进医疗体系从“重治轻防”转向“预防为本”。政府可能建立全民健康档案与AI平台，每个公民的健康数据（包括传统和现代指标）都被持续分析，以便及时提供干预建议或预警。这不仅降低医疗支出（因为及时预防减少了大病发生），也契合“健康中国”“全球健康”的战略目标 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。当然，实施过程中需注意个人隐私保护和数据安全，以及公平可及性，避免数字鸿沟导致健康不平等。
挑战依然存在，例如如何克服学科壁垒、消除对于传统医学和AI的偏见，如何建立统一的标准和评价体系来衡量融合策略的效果等。然而，只要坚持多学科对话与合作，以科学精神验证和发展传统智慧，并以人文关怀驾驭技术应用，我们就有理由相信一个新的医学时代正在到来。
这个新时代中，**“大医”**的概念将被赋予新的涵义：既要胸怀科学之严谨，又需秉持仁心之智慧，善用千年经验亦勇于创新突破。在主动医学的蓝图下，传统医学不再是过去的遗产，而将成为未来医学的重要组成部分；人工智能也不只是冷冰的算法，而会成为有温度的医疗伙伴。两者与现代医学水乳交融，服务于“无病社会”和人类文明健康发展的崇高目的 ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)。这是对古老誓言“除人类之病痛，助健康之完美”的新时代诠释，也是对未来我们每个人所期盼的——长寿而健康，科技与人文交织的美好生活的最佳回应。
参考文献（References）：
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(Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)Lu AP, et al. Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases. Evid Based Complement Alternat Med. 2004;1(3):279-284. （中医治未病思想：注重维护健康、增强正气）
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(透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索. 科创中国 via 新浪财经. 2025年01月21日. （主动医学以信息场-能量场交互为基础，遵循“不过度亦不欠缺”逻辑，将医学从治病拓展到人类主动意识层面）
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(透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索. 科创中国 via 新浪财经. 2025. （DIKWP概念-语义的统一和形式化表达构建了跨概念空间-语义空间-认知空间交互与主客观融合处理的不确定性基础）
(透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网) (透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索. 科创中国 via 新浪财经. 2025. （在主动医学领域，构建患者DIKWP认知图谱，融合患者自述病历DIKWP图谱，进行语义融合和一致性验证，得到患者病历内容图谱。比较不同医生诊断图谱，可用标准诊疗DIKWP图谱评估诊疗质量）
(透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索_新浪财经_新浪网)透视人机融合：DIKWP模型的多领域应用探索. 科创中国 via 新浪财经. 2025. （在认知空间引入人工意识，模拟医患外在交互与内在思维，将外在表达和内在认知映射为DIKWP模型的计算、推理和转换，通过DIKWP图谱可视化提升可解释性，克服自然语言语义不完整、不一致、不精确的问题）
(Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases - PMC)Cheng X, et al. Theory of traditional Chinese medicine and therapeutic method of diseases. Chin J Integr Med. 2004;10(1):16-20. （超过1/3美国患者使用CAM，整合医学对初级保健有贡献）
(Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)Tian Z, et al. Current status and trends of AI research on four TCM diagnostic methods: a scientometric study. Ann Transl Med. 2023;11(3):145. （引入AI于中医诊断的优势：客观量化、精确输出诊断结果，并用科学标准的“通用”语言诊断预测疾病，传播中医。AI可克服自然语言不精确等限制，促进中医与现代科学融合）
(Current status and trends of artificial intelligence research on the four traditional Chinese medicine diagnostic methods: a scientometric study - PMC)Tian Z, et al. Current status and trends of AI research on four TCM diagnostic methods: a scientometric study. Ann Transl Med. 2023;11(3):145. （AI在四诊研究热点包括糖尿病患者舌象分类诊断、TCM症状辨识的机器学习）
(Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future | Council of Scientific & Industrial Research)CSIR India. Ayurgenomics: Bringing age-old wisdom to the healthcare of the future. 2021. （结合Ayurveda Prakriti分类和现代基因组学的Ayurgenomics研究：不同Prakriti类型在生化和基因表达上有显著差异，尤其免疫、细胞分裂、凝血等基因表达不同）
((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学) ((PDF) 主动医学、主动健康与被动医学)段玉聪, 弓世明. 主动医学、主动健康与被动医学. 2025. （主动医学聚焦AI、大数据、物联网、人机协同等前沿，探讨医工结合、社会治理、生态文明建设等领域的变革潜力；主动医学整体观、长周期干预和伦理思考为以生命整体需求为导向的医疗生态提供支撑，指明方向）
(Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine - PMC)Patwardhan B. Bridging Ayurveda with evidence-based scientific approaches in medicine. EPMA J. 2014;5(1):19. （虽传统医学受欢迎，但缺模型和充分科学证据。需严谨研究评估其健康效果；现代医学应避免将传统知识保有者视为唯一权威，现代科学对整体观认可（如系统生物学兴起）表明融合时机成熟）
((PDF) DIKWP 主动医学-无病之源：存天理、去人欲 - ResearchGate)Duan Y. DIKWP主动医学-无病之源：存天理、去人欲. ResearchGate Preprint. 2024. （段玉聪主动医学理念：以信息场与能量场交互为基础，将医学提升到人类整体文明进步的高度；中国理学“天理”与健康观的比较分析支撑了无病状态的追求）
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