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中醫(yī)證候研究的現(xiàn)狀與思考
在過去50年的研究中,有許多問題。比如,在證的概念方面,存在著外延甚廣而內(nèi)涵特殊的邏輯矛盾。證概念的內(nèi)涵不是抽象了通行的所有證(證概念的外延)的本質(zhì)屬性而得來的,而證概念的外延也不完全具備證概念的內(nèi)涵所反映的事物本質(zhì)。因此,證候的規(guī)范化研究是一項刻不容緩的重大課題,這是中醫(yī)學(xué)最終過渡到客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化和科學(xué)化必須經(jīng)由的基本過程。因此,證的研究具有非常重要的意義。目前,學(xué)術(shù)界雖然進行了單證規(guī)范、綜合性證的規(guī)范和證的法規(guī)樣規(guī)范等研究,出現(xiàn)了單證與大宗證相照應(yīng)、文獻考證與臨床資料相補充、定性與定量相結(jié)合的格局,但上述研究在證候診斷標(biāo)準(zhǔn)、證候演變規(guī)律以及證候與疾病療效的相關(guān)性等方面未能闡述清楚。存在的問題依然不少,集中體現(xiàn)在:病名、證名、癥狀術(shù)語規(guī)范問題;病、證、癥的層次邏輯關(guān)系問題;病、證與所屬癥狀的吻合問題;證所屬癥狀的輕重程度量化、數(shù)量多少等問題。歸根結(jié)底,關(guān)鍵的癥結(jié)可能在于是否可以找到一個比較客觀的方法將“病-證-癥”這個復(fù)雜系統(tǒng)條分縷析并明確相互間的遞階、因果關(guān)系。首先,多學(xué)科交叉,系統(tǒng)論、控制論、復(fù)雜性科學(xué)等在其它領(lǐng)域中的成功應(yīng)用給證的研究提供了新思路。復(fù)雜系統(tǒng)是由許多子系統(tǒng)組成的大規(guī)模系統(tǒng),它往往表現(xiàn)為層級結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)的各個組成部分是組成它們的下一級組分的系統(tǒng),而同時又是它們上一級組分的組成部分,這是復(fù)雜系統(tǒng)中層級結(jié)構(gòu)的主要特征。在層級系統(tǒng)中,子系統(tǒng)之間、子系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間的作用是屬于不同層級的相互作用。子系統(tǒng)之間的相互作用要遠遠小于子系統(tǒng)內(nèi)部要素之間的相互作用,它們往往有數(shù)量級的差別。復(fù)雜系統(tǒng)把構(gòu)成的要素或子系統(tǒng)間關(guān)系的關(guān)聯(lián)度稱為獨立度,我們可用獨立度作為表示系統(tǒng)整體復(fù)雜性程度標(biāo)準(zhǔn),以澄清復(fù)雜系統(tǒng)的層級結(jié)構(gòu)狀況。中醫(yī)證研究中遇到的病轄諸證、證轄諸癥的確定性與不確定性的關(guān)系等,在闡明內(nèi)部結(jié)構(gòu)后,還需要進一步的控制和應(yīng)用。模糊推理器的多變量系統(tǒng)控制方法是用來解決針對一類輸出量不可直接測量(如癥狀、舌象、脈象等)但可以通過其它方式(如用聯(lián)系度bi+cj描述不確定量等)獲得的多變量非線性系統(tǒng)的控制問題,這一方法將傳統(tǒng)復(fù)雜系統(tǒng)的黑箱控制器分解為一般控制器和模糊推理器,其中模糊推理器主要完成相對復(fù)雜的測量信號到控制信號的轉(zhuǎn)換,而一般控制器則主要完成系統(tǒng)執(zhí)行機構(gòu)的動態(tài)性能優(yōu)化問題。該方法充分利用了模糊推理和傳統(tǒng)控制方法的優(yōu)點,具有很強的實用性。目前,已成功應(yīng)用于導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的設(shè)計中,并取得了良好的效果。證的研究屬于多變量非線性的復(fù)雜系統(tǒng),需要多變量非線性系統(tǒng)的控制方法等多學(xué)科協(xié)作來進行探索。應(yīng)該在一個多變量非線性控制系統(tǒng)的實際設(shè)計中,根據(jù)實際系統(tǒng)的特性設(shè)計一種基于模糊推理器的控制方法。其次,循證醫(yī)學(xué)、DME在臨床實踐中的成功應(yīng)用,為合理、準(zhǔn)確地得到中醫(yī)臨床治療疾病的經(jīng)驗數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)。我們可以在中醫(yī)辨證基礎(chǔ)上,選擇屬于中醫(yī)病范疇的西醫(yī)病作為“病-證-癥”臨床深入研究的切入點,依據(jù)尋求新近最佳臨床科學(xué)研究證據(jù)的循證醫(yī)學(xué)的思想和臨床科研設(shè)計、衡量與評價(Design,MeasurementandEvaluationonClinicalResearch,DME)的方法,即在人為的條件控制下,以特定的患病人群和/或健康人群為受試對象,比較干預(yù)措施和對照措施效應(yīng)的異同,以發(fā)現(xiàn)和證實干預(yù)措施對特定疾病的治療或預(yù)防、診斷的有效性和安全性,以及為證實其有效性與安全性相關(guān)的研究。另外,80年代末,以錢學(xué)森教授為首的一批中國學(xué)者在系統(tǒng)科學(xué)研究的基礎(chǔ)上,提出了“從定性到定量的綜合集成法(metasynthesis)”1992年,他結(jié)合自己幾十年來參加各種學(xué)術(shù)討論會的經(jīng)驗,加上現(xiàn)代新的科技成果,如情報信息技術(shù),人工智能和靈境(VirtualReality)技術(shù)等,提出“從定性到定量的綜合集成的研討廳體系(hallforworkshopofmetasyntheticengineering)”。這一方法的精髓是把人的“心智”(humanmind)和機器的“智能”兩者結(jié)合起來,從此進入“人機結(jié)合的大成智慧”的新時代。在復(fù)雜系統(tǒng)的研究中,通常是科學(xué)理論、經(jīng)驗知識和專家判斷力(專家的知識、智慧和創(chuàng)造力)相結(jié)合,形成和提煉出經(jīng)驗性假設(shè)(判斷、猜想),這些經(jīng)驗性假設(shè)往往難以用嚴謹?shù)目茖W(xué)方式證明,但需要經(jīng)驗性數(shù)據(jù)對其確定性進行檢驗。從經(jīng)驗性假設(shè)出發(fā),通過定量方法得到結(jié)論。這一過程是一個人機結(jié)合綜合集成的過程。綜合集成法的實質(zhì)是將專家群體、數(shù)據(jù)和各種信息與計算機技術(shù)有機地結(jié)合起來,把各種學(xué)科的科學(xué)理論和人的知識結(jié)合起來,這三者構(gòu)成系統(tǒng)。這個方法的成功應(yīng)用就在于發(fā)揮這個系統(tǒng)的整體優(yōu)勢和綜合優(yōu)勢。綜合集成的這一過程綜合了大量專家的猜想及判斷和大量書本資料的知識和信息,不是某一專家的意見,而是從許多專家定性的、不完全定性認識到定量認識。綜合集成法提供了一個跨越社會科學(xué)與自然科學(xué)的橋梁。綜合集成法具有以下特點:把人的“心智”與計算機的高性能結(jié)合起來;把人的定性認識,上升到定量認識;把不同層次的知識(科學(xué)理論和經(jīng)驗知識)綜合集成起來;把各種學(xué)科結(jié)合起來進行研究,把多種領(lǐng)域的科學(xué)知識進行綜合集成;根據(jù)復(fù)雜巨系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu),把宏觀研究和微觀研究統(tǒng)一起來;充分利用計算機技術(shù)、人工智能、信息技術(shù)等高新技術(shù)。其構(gòu)思是把專家們和知識庫信息系統(tǒng)、各種人工智能系統(tǒng)、快速巨型計算機,組織起來成為巨型人-機結(jié)合的系統(tǒng);把邏輯、理性與非邏輯、非理性智能結(jié)合起來(專家們高明的經(jīng)驗判斷代表了以實踐為基礎(chǔ)的非邏輯、非理性智能);把今天世界上千百萬人的聰明才智和已經(jīng)不在世的古人的智慧都綜合起來;強調(diào)發(fā)揮這個體系的整體效應(yīng)和綜合效應(yīng)。研討廳體系把人的思維、思維的成果、人的經(jīng)驗、知識、智慧以及各種情報、資料、信息統(tǒng)統(tǒng)集成起來,從多方面的定性認識上升到定量認識?;谏鲜鲅芯拷Y(jié)果,可以考慮選擇具有代表性的中醫(yī)病的“病-證-癥”進行研究,運用復(fù)雜系統(tǒng)的層級結(jié)構(gòu)理論擬建立“病-證-癥”結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的層級結(jié)構(gòu)模型。通過該模型我們不僅可以較直觀地“看到”“病-證-癥”結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),理解其內(nèi)涵,而且還可以發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的特點和存在的問題,為確立證的概念提供證據(jù)。例如我們選擇以中醫(yī)病包含的西醫(yī)的具體病(淺有性胃炎)為具體研究的切入點,運用循證醫(yī)學(xué)、DME等方法,進行臨床驗證;運用統(tǒng)計學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、集成分析、計算機網(wǎng)絡(luò)等研究成果解決病轄諸證、證轄諸癥的確定性與不確定性的關(guān)系問題;運用多維標(biāo)度法來多視角地觀察證的時空特征,找出一系列相關(guān)的研究證據(jù),來闡明不同時點臨床治療淺表性胃炎各層級組成要素對疾病診斷與療效的貢獻度,找出
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