【突发奇想】机器学习视角下的中医vs西医

沉宝

( S/ K( l  [! u, T' n本帖只是把我突然想到的一点记录下来，有些标题党。没有能力展开，不知道放在这里合适与否，不行的话我转到日志去吧。
2 w, P% n: H8 G- |7 O4 H3 D3 \. o, r

Google最近的deep learning项目展现另外一种可能，就是从原始数据中构造大量的冗余特征。这些特征虽然质量不如精心构造的特征来得好，但如果数量足够多，极有可能得到比以前更好的模型。

——李沐的博客 http://mli.github.io/2013/03/24/the-end-of-feature-engineering-and-linear-model/

) z( r; |7 i6 Q2 P. f使用机器学习解决问题的一个典型过程是：1)提出问题并收集数据，理解问题和分析数据继而抽取特征。2)依据这些特征建立预测模型，用大数据训练该模型。3)使用它得到问题的答案。

其中，特征这个词大概其对应人的认知中的概念。简单清晰的概念可以使人很容易地掌握。比如说，把人分成男女两类，即使是三岁的小孩，简单地教一下，也可以很快地达到超过90%的辨识率。

对比中医vs西医，西医中的概念是精心构造的高质量的概念，以普通人的智力水平也可以无歧义地掌握。同一种病，可能全世界的专家门都能给出一致的治疗方案。相比之下，中医的很多概念都模凌两可，往往带有大量的冗余。辨证施治，既是中医的优点，有时候也是不得已而为之。一个问题有许多不同的答案，再不就辨证，药方都开不出来了。
2 K) }, k+ p8 A  B( t
然而，本帖一开始李沐的那一段话说明：只要数据量足够大（在医学中就是实践积累足够多），中医有可能得到比西医更好的效果。对于中药（成百上千种效果不明成份的混合物） vs 西药（单一化学分子为主），也可以适用这个想法。

肖恩

不排除某些中药的确有效，不过这几率也太小了。我是决不会冒险使用任何没通过FDA认证的中药的。

年轮岁月

中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难点。机器学习，也是基于机器可探测或者人可输入的数据进行“思考”的。所以恐怕第一步不知道能不能把中医的数据采集标准化。

沉宝

年轮岁月 发表于 2017-4-5 10:41
中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难 ...

( b$ ~1 E7 l% v! q大数据，机器学习，某种程度上减少了对原始数据标准化的需求。

龙血树

! z% f6 x; t2 S1 A
西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？
5 u4 X4 I: i* j1 T2 l, d! |
, P4 f2 q5 m. F" J8 d/ K: N$ M- w2 p5 [比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病因（诊断不出病因），然后，除了个别病因可进行手术外，不存在对证药物。。。难道这不是很可笑的吗？  所谓治疗基本就是吃麻醉类止痛药+或IV+禁食。

' r2 O3 |+ v+ N! l+ t擅长吹嘘很重要啊，好不好不重要， 让人无条件信任才是王道。

沉宝

龙血树 发表于 2017-4-5 22:48
5 ^: j# Q$ l0 }西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？
# n0 F' \/ d7 k! T& O$ y; {, A
比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...

你说的，还是原来的人工智能的水平。

新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。
" R' B* k2 Q: S' E; E3 a4 V& e
" F( n3 U: t3 K5 D+ d大数据，深度学习的效果，其实超越了不少人的想象。当然，论消耗同样能量所能完成的思考，还是人脑的效率高。

龙血树

沉宝 发表于 2017-4-5 23:35
/ n  |/ [' z7 u4 Y你说的，还是原来的人工智能的水平。

新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。

那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？

沉宝

龙血树 发表于 2017-4-5 23:38
那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？

' @; f: e' Q0 }
9 O9 u  o0 T5 U$ l9 c: V+ z3 g西医不好说，太具体化，纠缠细节了。我觉得中药有可能。比如说ebola，人工智能搞一份药方出来，效果强于一个平庸的中医师。

沉宝

) x4 Z, B" b; [$ w

龙血树 发表于 2017-4-5 23:38
那么，可以让人工智能找出西医中不存在治疗方案的疾病的治疗方案？

8 _* j% J7 p/ Y
4 L: h! H4 Q% K9 I如果说西医的原创治疗方案，我想人工智能还有更长的路要走。
  t/ V: v! {" g+ Q- X6 x  X; E% R
比如说白喉，西医的思路是研究白喉发病的细菌。这需要实验室，需要组织科研，绝非一个智能所能应付的。其实，就是一个真人，只给他笔和纸，他也不行。

马鹿

龙血树 发表于 2017-4-5 09:48
西医智能化后，并不比现在西医更好。而且即使诊断了又怎样？
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比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...

$ d  u( L2 T& _8 `* B+ d/ U2 {以后哪还需要西医， 智能机器诊断， 机器人手术

一瞬无尽

大数据都是根据已有数据来总结分析得到新模式
你这开发新药的话，如何得到数据？
先大规模人体实验吗
* u# k, U2 S9 x0 o2 |0 p5 x/ e
医学的数据比广告的数据更复杂我觉得，反正广告分析错了不死人，大不了骗钱而已，广告主也没啥证据告你

cyclouns

年轮岁月 发表于 2017-4-5 10:41
中医值钱的是经验，随着经验的累计，老中医值钱了。可是这样的经验如何进行总结整理归纳，并且复制，才是难 ...

  P* x( @5 r& A' r8 l5 z不觉得这个从技术上是难点，因为所谓‘老中医’本身就是一种大数据收集的产物，只是要靠这个医生自己去花心思收集、整理和归纳而已。
个人认为阻碍大数据收集中医的问题是产权问题：如何做到这种收集后出来的知识可以受到保护？西医可以通过药品和设备专利来保障；但中医，在国内的环境下很难，假设通过大数据研究出来的一个中医成果，什么病症，何种治疗方法，如何用药，怎么保护？病人/病例/药房/医师，任何途径都可能泄露研究成果。
/ O' m/ v$ o  e6 a2 s% N于是谁都不会做这种费力不讨好的事情。而转向更容易挣钱的‘神秘主义’--说不清道不明了，也就容易浑水摸鱼了--也就导致劣币驱逐良币现象的出现。

年轮岁月

cyclouns 发表于 2017-4-6 11:08
不觉得这个从技术上是难点，因为所谓‘老中医’本身就是一种大数据收集的产物，只是要靠这个医生自己去花 ...

! [! x. A; m9 U1 @& V经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。

; g7 m6 b5 n2 C& W如果只回到对心率，血压等的探测，就是西医的路数了，中医还有啥发言权？

cyclouns

年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30
, u7 K' r* x6 Q7 F* [' T! n经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。
5 t; k5 X0 L1 Z+ _1 h; [
如果只回到对心率，血压 ...

& m' @/ q3 P5 t. V) C0 k0 L经脉这东西中医既然有，就可以通过大数据验证，然后看验证结果是否成立。
3 L: G8 u% a% W; B1 r! x即便是脉搏、血压、大数据应该更有用武之地：中医不是很注重脉息的强弱、缓急吗？我相信现代传感器的灵敏度已经可以做到高于人的感觉了，那么数据收集不是什么太难的事情。主要是谁会把这些数据与中医师自身的经验相对照，然后综合、整理，反复验证。我们实际已经有一些仪器能做到基本水平了，但要到更精准，需要和医师共同努力才行。
6 a0 G1 Q- [$ a6 z: khttp://www.ybzhan.cn/news/detail/43071.html

沉宝

年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30
; ^& ~. s! j; R+ t' P7 W) A经脉这个概念好像对于西医的探测手段就不存在（至少几年前还是，目前不知道）。

如果只回到对心率，血压 ...

所谓大数据，往往可以在平常中找到有价值的东西。即使在现在的大数据技术出现之前，对已有数据的深度分析也能得到很多新东西。比如说心率，这是普通得不能再普通的了。但把一个人的长时间心率数据收集起来，计算它的波动分布，可以用功率谱表示。至少在二十年前，很多人研究功率谱与健康、疾病、甚至麻醉状态的关系。心率功率谱，给了医生一个了解病人的新维度。
. @: U- y" k$ Q. P
7 I: r6 Z7 B6 |7 N6 g4 d经络现在还不清楚。 也许，它可以从我们已知的各种生理数据中综合，然后深度分析中得到。

沉宝

一瞬无尽 发表于 2017-4-6 09:08
9 J( ~7 t0 V, ~& [1 J/ k3 @大数据都是根据已有数据来总结分析得到新模式
: u! o" z8 @6 b* Q- M! s你这开发新药的话，如何得到数据？
' z- k& |. W1 Z先大规模人体实验吗

首先，无论是大数据还是传统的数据分析方法，都不能随便出错。在过去的西药开发过程中，每一个错误都带来巨大的损失。但是我们不能因噎废食。
0 X' b% i! ^3 G$ \. }) Q
按照西医观念开发新药，由于所能做的人体实验数量有限，需要质量非常高的原始数据。在此情况下，传统的实验设计及分析（双盲等）其实更有效。

; Z# ?% H. g' F( S; t大数据所擅长的是海量的，但是质量不是那么高的数据。比如说甘草，可能被医家用了无数次，但是从来都没有人严谨地设置对照组实验一下。历史上积累的带有各种难以剔除干扰因素的海量数据，过去曾经一度被认为毫无价值（否定中医的论点之一），现在的大数据技术给它们带来了新生。这才是开篇主帖的立意。

一瞬无尽

沉宝 发表于 2017-4-6 14:55
首先，无论是大数据还是传统的数据分析方法，都不能随便出错。在过去的西药开发过程中，每一个错误都带来 ...

历史上积累的带有各种难以剔除干扰因素的海量数据

这个东西在哪里呢？我觉得这些历史数据根本没法提取到呀
5 d9 X  f. k( T, z& i( p& w5 q+ v
能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘草和其他一大堆草药，B可能好了可能没好这个数据都不一定有
, L  W- W: Q( _1 N: X" i# Z# W但B后来又吃了卤煮、鸭子啥的在历史数据肯定是拿不到的
从这里分析我觉得garbage in garbage out可能很大

广告预测那个我也觉得吹牛成分多，当然我也没证据

沉宝

一瞬无尽 发表于 2017-4-6 15:58
这个东西在哪里呢？我觉得这些历史数据根本没法提取到呀
, J( }  c) c3 P; g2 y3 h
能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘 ...

' W: P1 b' d7 A对，就像你所说的，历史上的众多医案（http://www.baike.com/wiki/%E5%8C%BB%E6%A1%88）可能只记录了病人服用甘草，而没有记录之后病人是否吃卤煮还是烤鸭，更没有找相似的病人看看不用甘草如何。这是些含有大量杂质干扰信息的数据，但并非彻底无用，因为有经验的医师能够从中总结提取出有价值的东西。

人能提取，当然机器也有可能提取。主题帖的意思是，基于现在新的机器学习的技术，在机器提取之前可能不加人工的预处理，让机器自己挖掘也许效果更好。如果你懂围棋，这个可以比喻成把众多的实战谱直接喂给机器，而不做数据预处理，比如说先分类，这个手筋属于倒脱靴，那个是大头鬼…… AlphaGo就是完全自主学习，结果更深入围棋的本质，超越了人类的棋手。

猫元帅

马鹿 发表于 2017-4-6 01:44
以后哪还需要西医， 智能机器诊断， 机器人手术

目前看机器人手术可能还不行。那些做十几个小时手术的，就是因为人体个体差异太大，病情复杂。很多都是打开以后才发现新问题，现场处置的。

猫元帅

还记得杨晓霞事件吗？

! T0 b$ Y0 p5 a* [1 @杨晓霞的病因最终被确定为“多种细菌协同性坏疽”。经过7个多月的努力，北京军区总医院、中国预防医学科学院流行病学微生物学研究所等八所医院、科研所协作攻关，在杨晓霞肌体组织标本中，检测出有12种病菌，其中有8种在人体上很少见到；有两种单独存在时没有毒性，而合在一起时，毒性则成倍增长；有3种在国际细菌学分类手册上，找不到名称和位置。

5 u/ Z$ ?( _6 p, C这种东西，机器怎么学？