于彤*，张竹绿

关键词：中医药，知识工程，知识库，知识发现 

中图分类号：TP 182  文献标志码：A

知识工程这门学科源于人工智能领域，其最初的目标是构建基于知识的系统（Knowledge-based System），或称专家系统（Expert System）^{[1] REF _Ref456116171 \r \h [2]} 。知识工程以知识本身为处理对象，主要研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护基于知识的系统。为构建基于知识的系统，需要从专家那里获取足够的专业知识（包括概念体系、事实和规则等），并将这些知识表示为某种计算机可理解的形式，以支持自动推理和问题求解。知识工程已成为知识管理中不可或缺的关键技术。

近年来，中医团体使用知识工程方法，系统实现中医药领域知识的结构化，建成大量富含中医药科学知识的文献库、数据库和知识库，为中医药知识创新提供了宝贵的资源。通过中医药知识工程，能够实现中医药知识的计算机化，将计算机技术融入中医药知识的收集、挖掘、整理、更新、传播及转化等环节，从而丰富和完善中医药知识体系，使计算机系统能够解决中医药领域复杂问题，提升中医药信息系统的智能水平^{[1] REF _Ref456116171 \r \h [2]} 。在下文中，回顾中医药知识工程的发展历程，分析存在的问题和发展趋势。

1.       中医药知识工程的发展历程

早在20世纪70年代，中医药工作者就开始将知识工程技术引入中医药领域，研发用于模拟中医诊疗思维的专家系统^{[3] [4] [5]} 。1981年，当代著名中医学家关幼波与计算机科研人员共同合作，在中国首次研制成功“关幼波老中医诊断肝病的电子计算机中医专家系统”，将关幼波治疗肝炎的经验编制成计算机程序，经过临床验证收到了满意的效果^[6] 。该系统开临床诊疗专家系统之先河，并启动了中医信息化的进程^[1] 。此后，知识工程逐渐成为中医药信息化领域的一个研究热点。中医药知识工程的核心工作，包括中医专家系统的研制，中医药知识资源的建设以及中医知识发现的方法探讨等，下面分别进行介绍。

1.1.       中医专家系统

中医专家系统是指用计算机人工智能技术来模拟著名老中医诊疗病人的临床经验，从而使该软件具有专家水平的诊治病人的能力^{[1] [4]} 。中医专家系统的开发工作在七十年代末才开始，但是发展速度相当快^[4] 。如上文所述，“关幼波老中医诊断肝病”专家系统在国内率先把中医学这门古老的民族科学与计算机技术结合起来^[5] 。随着该系统的出现，全国兴起了一股中医专家系统的热潮。据陆志平等^[7] 估计，中医专家系统已不下300个，并遍及中医的内、外、妇、儿、五官以及针灸等各科。例如，陈国宁等^[8] 采用产生式规则来表示专家知识，以知识库的形式对这些知识进行组织，并实现了混合推理的机制；在此基础上，构建了能对中医咳感症进行诊治的专家系统。Xiao et al. ^[9]  采用“代数和法（一种加权求和的方法）”开发了EBME（Electronic-Brain Medical Erudite）系统，它能根据疾病诊断标准做出疾病或“疾病组”诊断。Huang & Chen ^[10] 开发了CMDS这一面向中医诊断的在线专家系统，它能诊断出呕吐，打嗝，腹痛等50余种病症。Zheng&Wu^[11] 提出一个集成的专家系统，协助中医形成客观的诊断结果，并辅助中医进行辨证。Wang et al. ^[12] 提出了一套拥有自学习能力的中医诊断专家系统，它能得出良好的中医诊断结果，在中医的实践中或将是有用的。

实践表明，专家系统能对中医四诊信息进行处理和解释，并产生临床推荐意见和临床警示，可用于辅助职业医师进行临床决策。在中医诊疗技术现代化的背景下，中医专家系统、智能化辅助中医诊疗系统的研发工作成为中医药信息化建设的热点，中医药知识工程的方法与技术也得到了学术界的重视。

1.2.       中医药知识资源建设

在研发中医专家系统的同时，中医药工作者还采用文献库、数据库、知识库等多种计算机技术手段，对中医药领域知识进行系统搜集、组织和存储，建成了一大批数字化的中医药知识资源。从上世纪80年代开始，中医团体开展了中医药行业的文献库的建设工作。例如，中国中医科学院中医药信息研究所建成了“中医药学文献数据库检索系统（TCMLARS）”。时至今日，中医药文献的数字化取得了长足发展，出现了许多文献库和文献检索系统，它们在文献的妥善保存和深度利用方面发挥了重要作用。

中医药行业的数据库建设工作也开始于上世纪80年代。关系型数据库在医疗保健和生命科学等领域取得广泛应用。经过多年努力，中医团体采用关系型数据库存储丰富的中医药知识，建成了现代中医药文献检索系统、中医药文献数据库、中国中成药商品数据库、中药方剂信息数据库、全国中草药名鉴数据库等一批在行业具有权威性的中医药数据库，内容涵盖中医理论、中医疾病、中药方剂、中医病案、中西医结合、新药发现等诸多领域，初步形成了数字化的中医药知识体系，在医疗、教学、科研、管理、对外交流与合作等各个领域发挥了积极作用。基于关系型数据库的中医药知识加工和管理技术已逐渐走向成熟。

这些文献库和数据库实现了大量中医药知识的收集、整理和数字化存储，支持知识的检索与运用，因此也属于广义的知识工程的范畴。经过30多年的努力，中医药领域已形成了较为完整的中医药学文献检索系统以及全面的中医药科技数据库体系，为中医药知识管理提供了基础性资源。

1.3.       中医药知识发现

中医药知识发现是近年来中医药知识工程领域的另一个研究热点。数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD），亦可简称为知识发现，是从数据中获取有效、新颖、有潜在应用价值和最终可理解模式的非平凡过程^[13] 。KDD是随着信息革命出现的一种新兴的知识创造手段。KDD在上世纪90年代提出之后，获得了广泛的关注和迅速的发展，产生了高频集、关联分析、分类、预测、聚类、孤立点分析、时序／序列分析等一系列方法，还出现了Weka和Rapidminer（原名Yale）等较为成熟的开源软件。这为我们利用KDD技术进行中医药领域的知识发现创造了条件。

中医团体已开展了将频繁模式发现、关联规则发现、聚类分析、复杂网络分析等多种知识发现方法引入中医药领域的若干探索。KDD被用于研究方剂配伍规律^[14] ，辅助中医开具中药处方^[15] ，解释中医证候的本质^{[16] [17]} ，以及辅助基于中医药的新药研发^[18] 。这些工作表明，面对中医药领域的海量数据，采用KDD技术进行有效的知识发现，既是必要的，也是可行的^[19] 。经过20多年的发展，中医药知识发现的方法和技术已经进入相对的成熟期，针对中医药领域的各种问题都产生了一系列行之有效的方法。

2.       存在的问题和发展趋势

在中医药领域实施知识工程是一项复杂的、具有挑战性的工作。中医药领域知识相当复杂，对知识工程有独特的需求。传统中医实践者分布于世界各地，为知识的协同加工和共享制造了障碍。知识获取是中医药知识工程领域中面临的关键瓶颈问题。无论是通过专家访谈获取专家经验和实践方法，还是查阅大量文献搜集领域知识，都是复杂、繁琐的工作。这些工作大多数情况下仍只能由人工方法完成。突破知识获取瓶颈的道路主要有两条：其一是利用“集体智慧”，即组织大量领域专家一起编辑知识库；其二是实现“机器智能”，即研发机器学习方法，使机器能够直接从文献等知识源中获取知识。

实现集体智慧的关键在于建立合理的交流、协作和激励机制。组织大量领域专家进行知识协同加工是一项复杂的系统工程。互联网能够支持大量用户进行跨地域、跨机构的协作，并提供了一个交流和培训的平台。随着互联网的迅速推广，中医界尝试利用互联网平台开展大规模、协作式的知识工程项目。例如，中国中医科学院中医药信息研究所建立了基于互联网的“中医药虚拟研究院”，以虚拟组织的方式实现知识资源的分布式加工和深度共享^[20] 。在中医虚拟研究院的环境中，部署了一个大规模协同知识工程系统，支持全国40余家机构，近300人进行协同工作。在该系统的直接支持下，研制了“中医药学语言系统”^[21] 、“中医临床术语系统”^[22] 等一系列大型的领域本体，建成了“中医药科学数据库群”，包括中国中药数据库、疾病诊疗数据、中国方剂数据库、方剂现代应用数据库、中国中药化学成份数据库等60余个数据库。实践表明，基于互联网的虚拟环境能将不同机构、不同地区的研究人员组织起来，有效解决资金分散、缺乏协调、研发能力不足等问题，实现中医药知识工程的规模化。

另一条技术路径则是自动（或半自动）知识抽取，其基本思想是设计智能算法，使机器从现有的文本中自动获取知识。这个过程又被称为信息提取，其中使用的技术也被称为文本挖掘。文本挖掘技术已在中医药领域得到成功应用，能够提升知识库加工的效率，以及从文献中发现隐含的知识。但与生物医学领域的大量研究工作相比，文本挖掘在中医药领域的发展仍处于早期探索阶段。需要针对中医药文献的特点，进一步研发实用的文本挖掘方法，深度挖掘中医药文献中蕴含的知识，以辅助中医药科学研究，促进文献的结构化。

3.       小结

中医药根植于中华文化，源于中国传统哲学，是中华民族非常宝贵的知识遗产。中医知识工程的核心任务，就是充分利用计算机科学方法，实现中医药知识体系中全部内容的数字化表达，从而支持中医药研究和临床决策。近年来，中医药知识工程取得了长足发展，成为中医药知识遗产保护和知识创造的一种新模式。中医药工作者开始建立各种面向中医药领域的知识工程平台，支持跨学科、跨组织、跨地域的协作式知识加工，建成了一系列的领域本体、知识库以及智能系统，帮助中医研究人员对两千多年来积累的知识遗产进行系统整理和深度挖掘，推动群体性的知识创新活动，加速知识转化过程。中医药知识工程有助于梳理中医药知识体系，保护中医药知识遗产，加速中医人才培养，促进中医药知识的共享与传播，为中医药传承与创新发展提供创新性方法和信息技术手段。

致谢

这项工作得到如下基金项目的资助：北京市中医药科技发展资金项目(编号：JJ2014-61)；中国中医科学院自主选题项目（编号：ZZ090317，ZZ090305）。