任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學(xué)針灸推拿學(xué)院，成都，610075)

針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應(yīng)用

任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學(xué)針灸推拿學(xué)院，成都，610075)

文章融合針灸學(xué)決策思維、循證醫(yī)學(xué)理念和方法、現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)，從信息整合平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)、臨床決策支持平臺(tái)、循證針灸診療設(shè)備四個(gè)方面介紹了針灸臨床循證決策信息化建設(shè)概況與應(yīng)用實(shí)踐，將對(duì)針灸循證決策實(shí)踐提供示范和指導(dǎo)。

針灸；臨床決策；信息建設(shè)

針灸學(xué)屬于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)，目前針灸臨床診療決策模式主要以經(jīng)驗(yàn)為主，即決策方案的確定一般依靠醫(yī)生的直覺、以往的經(jīng)驗(yàn)和已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)[1]。然而，這種以經(jīng)驗(yàn)為主的傳統(tǒng)臨床實(shí)踐模式較少重視甚或忽視外部科學(xué)研究證據(jù)的作用和利用，因此，在一定程度上阻礙了針灸臨床療效的進(jìn)一步提高，阻礙了針灸學(xué)術(shù)的繼承與發(fā)展、針灸療法的推廣與應(yīng)用。如何借助方法學(xué)的突破和學(xué)術(shù)思想的創(chuàng)新，促進(jìn)針灸臨床經(jīng)驗(yàn)決策模式向科學(xué)決策模式的轉(zhuǎn)變是針灸學(xué)發(fā)展中一個(gè)亟待解決的重要課題。循證醫(yī)學(xué)(Evidence-based Medicine，EBM)意為“遵循科學(xué)證據(jù)的醫(yī)學(xué)”，與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)的積累相比，循證醫(yī)學(xué)更強(qiáng)調(diào)依據(jù)研究證據(jù)進(jìn)行醫(yī)療決策，但又注重與醫(yī)生臨床經(jīng)驗(yàn)和患者意愿相結(jié)合，故循證醫(yī)學(xué)在全世界范圍內(nèi)被公認(rèn)為最佳的臨床決策方法，更符合當(dāng)代臨床醫(yī)學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)[2]。因此，對(duì)于針灸醫(yī)學(xué)，引入循證醫(yī)學(xué)方法和理念，實(shí)現(xiàn)最佳研究證據(jù)與醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)、患者需求三者完美結(jié)合的循證決策應(yīng)該是目前針灸臨床實(shí)踐的最理想模式。

然而，根據(jù)針灸學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀和特點(diǎn)，循證針灸研究證據(jù)主要包括古代文獻(xiàn)記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等。而數(shù)千年的歷史沉淀和近幾十年的迅猛發(fā)展所形成的海量信息，卻給針灸臨床研究證據(jù)的準(zhǔn)確和快速獲取帶來困難：如何快速有效獲取所需的研究證據(jù)？如何加工和管理自己所需的研究證據(jù)？如何快速分析研究證據(jù)，提取有效治療方案？如何評(píng)價(jià)或反饋循證決策的臨床療效？現(xiàn)代信息技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等等為上述困難的解決提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。鑒于此，本研究提出了以循證決策實(shí)踐過程為基礎(chǔ)和指導(dǎo)，立足于傳統(tǒng)針灸理論及臨床特點(diǎn)，融合計(jì)算機(jī)信息學(xué)方法和技術(shù)，開展針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應(yīng)用研究，并達(dá)到構(gòu)建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺(tái)、開發(fā)與平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)接的終端診療與經(jīng)穴效應(yīng)檢測(cè)設(shè)備、形成針灸臨床循證決策信息評(píng)價(jià)中心的目標(biāo)。下從4個(gè)方面介紹本研究開展的針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應(yīng)用內(nèi)容。

1 針灸臨床循證決策信息整合平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用

1.1 針灸循證決策信息數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建 為了實(shí)現(xiàn)不同來源的古代文獻(xiàn)記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等針灸循證決策信息資源的存儲(chǔ)、整合、分析利用與深層次知識(shí)發(fā)現(xiàn)，采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫技術(shù)、文本挖掘技術(shù)、信息抽取技術(shù)等，在對(duì)針灸臨床循證決策業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)需求、功能需求分析基礎(chǔ)上，通過源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)錄入、質(zhì)量評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)和實(shí)施，構(gòu)建了符合針灸循證決策信息類型和結(jié)構(gòu)的循證針灸數(shù)據(jù)倉(cāng)庫[3]。該庫完成了針灸基本知識(shí)、病癥基本數(shù)據(jù)和針灸處方數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、集成和管理，從而為針灸臨床決策分析提供了集中一致的數(shù)據(jù)集合，為針灸循證決策信息的深層次利用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。目前已整合的針灸循證資源主要包括：國(guó)內(nèi)外權(quán)威、知名、公開的腧穴、經(jīng)絡(luò)、針灸優(yōu)勢(shì)病癥、刺灸方法、基本處方等針灸基本知識(shí)，以及偏頭痛、功能性消化不良等20余種疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床決策信息，共計(jì)500萬條信息記錄[4]。

1.2 針灸循證決策信息智能檢索平臺(tái)的構(gòu)建 方便決策者快速有效獲取所需的研究證據(jù)，本研究在構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上探索了能適應(yīng)決策者靈活多變的檢索條件及檢索速度很快的智能信息檢索模型，實(shí)現(xiàn)了針灸循證資源的多途徑、快速方便、有效準(zhǔn)確的智能檢索和基于檢索結(jié)果的詞頻統(tǒng)計(jì)功能。所用的檢索方法和技術(shù)包括：

1)對(duì)不同的字符串匹配技術(shù)、中文分詞技術(shù)、倒排索引技術(shù)做了詳細(xì)的對(duì)比，分析了基于規(guī)則的分詞算法，基于理解的分詞算法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法的優(yōu)劣勢(shì)，最終選擇了最優(yōu)的Analyzer分詞方案——基于IK Analyzer分詞器的分詞方法。

2)設(shè)計(jì)了重復(fù)與非重復(fù)分詞的倒排文檔生成算法，實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)針灸處方文獻(xiàn)的倒排文檔，同時(shí)進(jìn)行了分詞結(jié)果的臟詞處理和倒排文檔去噪的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，通過實(shí)際的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該功能的可用性和可靠性。

3)對(duì)于存入oracle數(shù)據(jù)庫的其他針灸循證資源，基于Ibatis框架、采用動(dòng)態(tài)多條件組合模糊查詢的進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。采用ExtJs動(dòng)態(tài)生成類似于CNKI、萬方等數(shù)據(jù)庫高級(jí)查詢功能的頁面端查詢組件，在頁面端采用Ajax技術(shù)進(jìn)行異步刷新，提高了決策者體驗(yàn)的易用性。

1.3 針灸循證決策信息加工與管理平臺(tái)的構(gòu)建 為了實(shí)現(xiàn)構(gòu)建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺(tái)的目標(biāo)，也方便決策者加工和管理自己所需要的臨床決策信息，本研究數(shù)據(jù)構(gòu)建針灸臨床決策信息加工與管理平臺(tái)。該平臺(tái)根據(jù)不同文獻(xiàn)類型設(shè)計(jì)了不同結(jié)構(gòu)的針灸臨床決策信息加工模塊，決策者通過注冊(cè)賬號(hào)以后可以在線結(jié)構(gòu)化加工和管理自己需要分析的數(shù)據(jù)，包括古代、現(xiàn)代針灸處方數(shù)據(jù)、名老醫(yī)案數(shù)據(jù)，而醫(yī)生可以管理自己常用的針灸處方，具體還包括新增、修改、刪除和查看數(shù)據(jù)等操作。

2 針灸臨床循證決策的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘能從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集提取有效的、新穎的、潛在有用的知識(shí)和規(guī)律，具有處理海量模糊性和非線性數(shù)據(jù)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。本研究以決策資源的分析利用和知識(shí)發(fā)現(xiàn)為目的，在試驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點(diǎn)和適用性基礎(chǔ)上，結(jié)合針灸臨床診治思路和特點(diǎn)，探索性建立了基于貝葉斯方法的針灸循證診斷決策模型，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的腧穴運(yùn)用規(guī)律挖掘模型，基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的核心腧穴及其動(dòng)態(tài)演變挖掘模型，并通過結(jié)果驗(yàn)證了該些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可行性，并開展了一系列的應(yīng)用實(shí)踐研究。

2.1 針灸臨床循證決策數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建

1)建立了中醫(yī)病證輔助診斷決策模型：基于中醫(yī)疾病診斷及證候辨證決策過程，診斷決策的關(guān)鍵在于根據(jù)患者的癥狀體征判斷其所患哪種疾病以及哪種證候的概率更大。目前基于Apriori降維的Logistic算法[5]、基于文本挖掘詞頻反文檔頻率方法[6]建立了疾病的癥狀權(quán)重挖掘模型。該法分三個(gè)步驟來輔助診斷患者所患疾病及其證候，首先通過文本挖掘算法計(jì)算出各疾病中每個(gè)癥狀占該疾病的權(quán)重，然后根據(jù)患者主訴的癥狀集合，分別計(jì)算包含各癥狀的疾病的權(quán)重和，根據(jù)權(quán)重和的大小來判斷患者最有可能患的疾病或者癥候，再采用Logistic算法進(jìn)行驗(yàn)證，如此既能反映癥狀的靈敏度同時(shí)也考慮了癥狀的特異度，結(jié)果具有可靠性。

2)建立了基于OLAP的腧穴配伍規(guī)律多維關(guān)聯(lián)分析模型：為了從多個(gè)維度，不同概念層次對(duì)經(jīng)穴、經(jīng)絡(luò)、特定穴運(yùn)用規(guī)律進(jìn)行漸進(jìn)的分析，本研究基于針灸數(shù)據(jù)存在復(fù)雜關(guān)系，結(jié)合OLAP和關(guān)聯(lián)規(guī)則建立了腧穴配伍規(guī)律的挖掘模型，具體包括：運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析在不同維度下的分析所選腧穴的頻次和支持度，提取針灸治療某一疾病的常用腧穴；運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的頻繁項(xiàng)集分析針灸處方中腧穴與腧穴的配伍規(guī)律，計(jì)算腧穴項(xiàng)集的支持度和置信度，提取常用的二元或者多元腧穴配伍；采用多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析針灸處方的選經(jīng)規(guī)律、特定穴運(yùn)用規(guī)律和腧穴分部規(guī)律；采用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析不同年代、出處、文獻(xiàn)類型等條件下選穴規(guī)律[7-8]。

3)建立了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的核心腧穴及組團(tuán)分析的數(shù)據(jù)挖掘模型：本研究以針灸處方作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，以處方數(shù)據(jù)庫中的疾病和腧穴為關(guān)鍵數(shù)據(jù)，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)K-核心算法，先構(gòu)建整個(gè)腧穴配伍的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，后將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)按照某個(gè)維度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)切塊，如疾病名稱，主治醫(yī)生名稱以及朝代名稱等，進(jìn)而利用K-core算法、二分網(wǎng)絡(luò)在切塊數(shù)據(jù)集中尋找到對(duì)應(yīng)疾病，對(duì)應(yīng)醫(yī)生以及對(duì)應(yīng)朝代所用的主穴或組團(tuán)信息，提取有代表性的核心穴位、穴對(duì)、穴組，并可從宏觀和局部多視角研究腧穴組合的關(guān)系及其結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)演化特征[9-10]。

4)建立了基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型：為了對(duì)針灸處方的選穴、治療方法、時(shí)間、療效等因素進(jìn)行最佳組配，以獲得實(shí)現(xiàn)最佳療效的最優(yōu)針灸治療方案，本研究采用遺傳算法建立了針灸方案決策模型，具體包括：基因編碼并生成祖先群體，根據(jù)針灸處方數(shù)據(jù)的各屬性特征，和分析目標(biāo)采用10個(gè)基因來定義處方類型，然后采用二進(jìn)制編碼方式對(duì)每個(gè)基因進(jìn)行編碼；確定適應(yīng)度函數(shù)，按照編碼規(guī)則將群體中的每一個(gè)基因個(gè)體的基因碼所對(duì)應(yīng)的自變量代入適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算出相應(yīng)的總體療效；基因復(fù)制、雜交、變異處理[11]。

2.2 針灸臨床循證決策數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用實(shí)踐

1)針對(duì)某一疾病提取潛在有效的腧穴配伍和針灸處方：先后對(duì)偏頭痛[12]、功能性消化不良[13]、高血壓眩暈[14]、心絞痛[15]、抑郁癥[16]、中風(fēng)后遺癥[17]、貝爾面癱[18]、圍絕期綜合征[19]等疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床處方的選穴、腧穴配伍、針灸處方優(yōu)化等進(jìn)行挖掘和提取，為該些病種的臨床研究和臨床實(shí)踐提供了很重要的參考方案。而本研究團(tuán)隊(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘提取的分析結(jié)果，開展了偏頭痛、功能性消化不良的多中心大樣本臨床對(duì)照(RCT)研究，結(jié)果也證實(shí)了采用高支持度的腧穴或腧穴配伍進(jìn)行治療的療效高于采用低支持度的腧穴或腧穴配伍[20-22]。

2)開展經(jīng)穴效應(yīng)規(guī)律的挖掘和發(fā)現(xiàn)：本研究技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘模型，以上述多種針灸臨床優(yōu)勢(shì)病種為載體，圍繞經(jīng)穴效應(yīng)特異性規(guī)律開展了一系列的挖掘分析，包括特定穴應(yīng)用規(guī)律以及腧穴的經(jīng)絡(luò)、部分分布規(guī)律等多層多維分析，研究結(jié)果顯示古今針灸臨床選穴，均以循經(jīng)取穴為基礎(chǔ)，更多采用的是特定穴，證實(shí)了“經(jīng)脈循行是基礎(chǔ)，經(jīng)氣會(huì)聚是關(guān)鍵”是經(jīng)穴效應(yīng)特異性基本規(guī)律[12-13,23-24]。如針灸治療偏頭痛所應(yīng)用的腧穴廣泛分布于十四經(jīng)，但用穴主要集中在足少陽膽經(jīng)和手少陽三焦經(jīng)；其中特定穴占82%，使用頻次位于前列的主要為交會(huì)穴、五輸穴、原穴、八脈交會(huì)穴和絡(luò)穴[12]。治療功能性消化不良的腧穴主要分布在足陽明胃經(jīng)、脾經(jīng)、任脈，其中特定穴占80%，使用頻次位于前列的主要為五輸穴、下合穴、募穴、交會(huì)穴[13]。

3 基于電子病歷的針灸臨床循證決策支持平臺(tái)的研制

為了滿足臨床醫(yī)生能快速獲得所需的治療方案，并可評(píng)價(jià)或反饋循證決策的臨床療效，本研究以電子病歷形式將數(shù)據(jù)庫平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)、檢索平臺(tái)整合到循證診斷和治療過程中，通過人機(jī)交互、智能輔助決策等方式，實(shí)現(xiàn)主訴癥狀-疾病名稱-辨證分型-治療方案的整個(gè)臨床過程的循證決策支持，同時(shí)根據(jù)醫(yī)生的選擇，自動(dòng)生成門診病歷，達(dá)到規(guī)范化、智能化和便捷化的針灸病歷書寫過程[25]。該平臺(tái)的功能通過以下4個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)：

1)疾病診斷模塊：系統(tǒng)可根據(jù)患者主述、癥狀、體征和輔助檢查，通過條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Random Field,CRF)技術(shù)提取文本中具有診斷價(jià)值的信息，進(jìn)而運(yùn)用語義相似度匹配算法，與數(shù)據(jù)庫中的診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行匹配，并聯(lián)機(jī)分析處理，采用Logistic優(yōu)勢(shì)比分析、基于詞頻反文檔權(quán)重分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行疾病診斷及證候診斷的挖掘，為決策者提供可能的疾病和證候的診斷，按概率降序排列以供選擇。

2)治療方案優(yōu)化模塊：根據(jù)決策者輸入的診斷結(jié)果，以及患者的癥狀和體征，采用分類、多重分類、遺傳算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從古代經(jīng)典針灸處方和高質(zhì)量的現(xiàn)代臨床研究中，提取到針對(duì)該患者的優(yōu)化治療方案，內(nèi)容包括針灸治法治則、處方主穴、處方配穴、針灸療法、針灸操作方法、治療時(shí)間等。

3)病歷和處方輸出模塊：系統(tǒng)可根據(jù)之前填寫的病史、診斷和治療情況，自動(dòng)生成符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的門診病歷和針灸處方，并可打印，簡(jiǎn)化病歷書寫過程。

4)臨床參考知識(shí)模塊：系統(tǒng)可即時(shí)提供臨床需要的重要參考知識(shí)，如腧穴的定位描述和圖譜、常規(guī)操作方法、注意事項(xiàng)、現(xiàn)代研究，疾病的詳細(xì)診斷標(biāo)準(zhǔn)、癥狀的概念，刺灸方法的操作手法等信息。

4 基于循證決策信息的經(jīng)穴診療設(shè)備的研制

為了能實(shí)現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導(dǎo)臨床，又能實(shí)現(xiàn)對(duì)臨床療效評(píng)價(jià)和穴位特異性參數(shù)采集，本研究基于針灸臨床決策支持系統(tǒng)平臺(tái)正在開發(fā)與之配套的循證針灸智能診設(shè)備，包括適用于家庭保健診療設(shè)備和適用于醫(yī)生的針灸診療與經(jīng)穴檢測(cè)設(shè)備[26-27]。

1)家用循證針灸保健儀的研制：該保健儀以循證決策支持平臺(tái)為依托，依據(jù)“治未病”理念，旨在為患者家庭供循證針灸保健治療方案，實(shí)現(xiàn)自我針灸保健治療與預(yù)防，并具備健康檔案管理和在線遠(yuǎn)程專家服務(wù)等功能。該儀器由硬件和軟件兩部分組成，硬件功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術(shù)相結(jié)合，其中CPU核心模塊采用ARM Cortex-A8芯片作為CPU的核心板，搭載了相應(yīng)的嵌入式操作系統(tǒng)(android4.0系統(tǒng))實(shí)現(xiàn)設(shè)備的管理、數(shù)據(jù)管理和電子針灸控制，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實(shí)現(xiàn)保健儀系統(tǒng)升級(jí)，以電容屏和按鍵實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互等。基礎(chǔ)治療手段為經(jīng)皮電刺激和磁熱療法，可根據(jù)市場(chǎng)需求定制多種治療方式。軟件系統(tǒng)包括循證針灸保健系統(tǒng)和中醫(yī)“治未病”知識(shí)平臺(tái)兩部分，可實(shí)現(xiàn)中醫(yī)養(yǎng)生保健知識(shí)傳播，疾病、穴位處方、健康檔案的管理和針灸電子信號(hào)的控制。目前正在集成基于課題研究的偏頭痛、功能性消化不良、高血壓、心絞痛、周圍性面癱、頸椎病和腰椎病等常見疾病的循證防治方案、保健知識(shí)等。

2)醫(yī)用偱證針灸治療與經(jīng)穴檢測(cè)儀：該設(shè)備乃以循證決策支持平臺(tái)為依托，依據(jù)循證決策理念，以脈沖電針為治治療手段，一方面為臨床醫(yī)生提供偱證診斷與治療決策支持，并提供高靈敏度、可視化的脈沖治療參數(shù)的調(diào)節(jié)，一方面實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)檢測(cè)針灸治療前、中、后的穴位生物學(xué)指標(biāo)變化(如電阻)等。該儀器由針灸循證決策支持平臺(tái)、軟件系統(tǒng)和硬件設(shè)備三部分組成，循證決策支持平臺(tái)為診療方案提供參考。硬件功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術(shù)相結(jié)合，包括治療和檢測(cè)兩大功能，治療基礎(chǔ)模塊為脈沖電針，并且可以依據(jù)臨床需求，集成紅外線灸、電熱針、按摩、音樂治療等多種治療方式；檢測(cè)基礎(chǔ)模塊主要是在治療基礎(chǔ)上實(shí)時(shí)采集穴位電阻及其變化。儀器CPU核心模塊是整個(gè)硬件部分的核心，它協(xié)調(diào)所有模塊的工作，CPU核心模塊選用ARM-Cortex-A8或者ARM-Cortex-A9核心板，運(yùn)行主頻可高達(dá)1GHz，其內(nèi)部集成了PowerVR SGX540高性能圖形引擎，支持3D圖形流暢運(yùn)行，并可流暢播放1080P大尺寸視頻，DDR2 RAM內(nèi)存512MB，32bit數(shù)據(jù)總線，單通道，運(yùn)行頻率：200MHz，支持android或liunx嵌入式操作系統(tǒng)，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的系統(tǒng)升級(jí)，以電容屏和按鍵實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互等。

綜上，本研究在針灸臨床循證決策信息化建設(shè)和應(yīng)用各方面均開展大量研究，并取得了諸多進(jìn)展，但目前仍面臨一些問題，如：如何促使基于循證醫(yī)學(xué)的針灸循證診療決策服務(wù)方法和模式在臨床中得以逐步使用和實(shí)現(xiàn)？為此，項(xiàng)目組下一步將繼續(xù)開展：1)信息資源：從科研二次文獻(xiàn)向臨床一次文獻(xiàn)轉(zhuǎn)變。即平臺(tái)集成的針灸循證決策資源除了收集的科研二次文獻(xiàn)以外，要更加重視臨床病歷信息、名老醫(yī)家醫(yī)案等一次文獻(xiàn)的采集和納入。2)在研制與項(xiàng)目配套的“家用循證針灸保健儀”和“醫(yī)用偱證針灸治療與經(jīng)穴檢測(cè)儀”的基礎(chǔ)上，增設(shè)循證評(píng)價(jià)信息及穴位檢測(cè)信息反饋與分析模塊：即通過設(shè)備實(shí)現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導(dǎo)臨床，又實(shí)現(xiàn)對(duì)臨床療效評(píng)價(jià)和穴位特異性參數(shù)采集，真正形成“決策-治療-反饋”一體的循環(huán)模式。

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(2015-03-02收稿 責(zé)任編輯：洪志強(qiáng))

Acupuncture Clinical Evidence-based Decision-making Information Construction and Application

Ren Yulan, Guo Taipin, Chen Liang, Sun Tianxiao, Li Xizi, Liang Fanrong

(CollegeofAcu-moxibustionandTuina,ChengduUniversityofChineseMedicine，Chengdu610075，China)

With the aim to demonstrate and guide acupuncture clinical evidence-based decision-making, this paper introduces the information construction and application of acupuncture clinical evidence-based decision-making from four aspects: information integration platform, data mining platform, clinical decision-making support platform and evidence-based acupuncture treatment equipment.

Acupuncture and moxibustion; Clinical decision-making; Information construction

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(編號(hào)：2012CB518501)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(編號(hào)：81303134)；四川省科技廳成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(編號(hào)：2012FZ0082)

任玉蘭(1977—)，教授，主要研究方向：循證針灸研究，E-mail:renxg2468@163.com

梁繁榮(1956—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：經(jīng)穴效應(yīng)特異性規(guī)律的臨床與基礎(chǔ)研究，E-mail：acuresearch@126.com

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10.3969/j.issn.1673-7202.2015.04.003