楊 帥，徐 瑩，王立娟，錢 鵬，周小芳，李福鳳

(上海中醫(yī)藥大學·上海 201203)

我國人口老齡化趨勢和慢性疾病發(fā)病率逐年上升，慢病管理等健康管理模式在“健康中國”戰(zhàn)略理念與適應不同人群健康需求的背景下應運而生。健康管理模式前提是正確把握人體健康狀態(tài)[1]，對人體健康狀態(tài)進行全面監(jiān)測分析，評估健康風險，提供健康指導，是實現個人健康監(jiān)測和疾病風險預警的有效手段，是實現全民健康管理、提升國民健康水平的重要方法[2],亦符合中醫(yī)“治未病”思想。中醫(yī)學整體觀念、辨證論治思想，決定了中醫(yī)更能夠整體、系統(tǒng)、個性化地把握人體健康狀態(tài)，尤其是通過中醫(yī)舌、面診評估人體健康狀態(tài)是中醫(yī)的特色和優(yōu)勢。大數據、人工智能等計算機信息技術的發(fā)展，帶動了中醫(yī)舌、面信息化、量化研究的快速發(fā)展，融合舌、面診信息的中醫(yī)健康狀態(tài)辨識方法研究逐漸增多。采集大樣本、規(guī)范化的舌、面象等人體健康數據并加以計算、挖掘、分析，通過數值化的參數值構建評價模型進而判定健康狀態(tài)，使得診斷依據更加客觀、可行，可以更好地發(fā)揮舌、面診在中醫(yī)健康狀態(tài)辨識評價中的優(yōu)勢作用，提升對健康狀態(tài)辨識結果的科學性與準確性。

本文概括分析了中醫(yī)舌、面診評價人體健康狀態(tài)的理論內涵，并將近年來融合舌、面診信息辨識人體健康狀態(tài)的研究方法進行歸納總結，指出存在問題和未來研究方向，旨在為中醫(yī)健康狀態(tài)辨識研究及舌、面診在中醫(yī)健康管理與治未病研究提供一定的思路及參考。

1 基于舌、面診的中醫(yī)健康狀態(tài)辨識理論

1.1 中醫(yī)健康狀態(tài)辨識理論內涵

健康是一個動態(tài)穩(wěn)定的生命狀態(tài)，人體的整個生命過程處于健康與疾病兩種狀態(tài)的相互轉化之中[3]。人體在生命過程中的健康狀態(tài)(包括疾病狀態(tài))雖然是變化的，但可以通過客觀的外在表征反映內在的狀態(tài)[4]。健康狀態(tài)辨識就是通過對人體外在表征的綜合、分析與評判，是對生命過程中某一階段即時的健康水平進行判別與評估[5]。

目前中醫(yī)學對健康狀態(tài)的辨識，多是依據健康水平的不同分為未病態(tài)、欲病態(tài)和已病態(tài)3 類。未病態(tài)即“陰平陽秘”“形神并俱”的正常功能狀態(tài)，指人體雖然受到外界不良刺激，但可以通過調節(jié)并維持臟腑氣血等功能的正常，也就是通常而言的“健康”。已病態(tài)指“陰陽失衡”的疾病狀態(tài)，人體的臟腑、氣血等功能失常，無法通過自身調節(jié)并恢復正常功能。欲病態(tài)是介于未病和已病之間的狀態(tài)，即亞健康狀態(tài)，指人體的生理病理、體質等較正常發(fā)生偏頗，但范圍或幅度不大，仍可通過自身調節(jié)或簡單的健康干預助力機體抗衡這種偏頗[6]。中醫(yī)健康狀態(tài)辨識就是指對這3 種狀態(tài)的辨識診斷，而辨證也是辨狀態(tài)的一個組成部分，即對已病態(tài)(疾病狀態(tài))的辨別，體質辨識也屬于健康狀態(tài)辨識的一部分。

中醫(yī)整體觀、動態(tài)平衡觀理論，為中醫(yī)健康辨識提供了理論基礎[7]。中醫(yī)能夠整體、動態(tài)地把握人體的生理、病理信息，評估不同健康水平的生命狀態(tài)，且以四診為主要手段的辨證診斷模式不依賴于現代醫(yī)學辯病診斷模式，對于那些因為沒有異常西醫(yī)學指標而無法判斷其健康偏態(tài)的情況，仍然可借助四診方法收集人體健康信息，對預病態(tài)(亞健康)進行及時評估，利于疾病預警與治療干預,表明中醫(yī)在人體健康狀態(tài)辨識中具有明顯、獨特優(yōu)勢。

1.2 舌、面診辨識人體健康狀態(tài)理論基礎

中醫(yī)倡導“司外揣內，司內揣外”思想，朱丹溪提出“有諸內者，必形諸外”[8]。中醫(yī)認為人體是一個有機的整體,體內和體外聯系密切。身體出現問題時,其內在變化(本質)會通過外在現象(癥或證候)顯現出來，即人體內部的臟腑、經絡、氣血的生理、病理活動及變化，必然通過某種征象反映于人體外部；反之，通過觀察與分析外在征象，也就可以推測人體的內在變化以了解人體內部健康情況。望診作為四診之首，在中醫(yī)辨證診斷過程中發(fā)揮重要作用，其中望面與望舌尤為重要。舌、面象作為人體重要外在征象，通過觀察舌、面象特征可以推測人體內在健康狀態(tài)。

中醫(yī)認為面部為經絡匯聚之處，五臟六腑之氣血皆上榮于面，面部血脈豐富，為臟腑氣血之外榮，所以體內五臟六腑、氣血盈衰，皆可通過面部反映出來。正如《靈樞·邪氣臟腑病形》篇有云:“十二經脈，三百六十五絡，其血氣皆上于面而走空竅?！鄙酁樾闹?，為脾之外候，舌苔由胃氣所生，且舌體通過經絡連接與全身各臟腑均有密切聯系[9]?！侗嫔嘀改稀ぞw言》云“舌為心之外候，苔乃胃之明征，察舌可占正之盛衰，驗苔以識邪之出入”“辨舌質可訣五臟之虛實，視舌苔可察六淫之淺深。”可見舌、面部可以作為人體臟腑、經絡、氣血、津液的一面窗口，舌、面部的顏色、形態(tài)等特征的變化均可以反映人體臟腑的虛實、氣血的盛衰、津液的盈虧、病邪的性質、病情的輕重、轉歸及預后等[10]，通過觀察舌、面部的外在征象可以探析人體的健康狀態(tài)和病情變化。

2 基于舌、面診的中醫(yī)健康狀態(tài)辨識方法

基于中醫(yī)舌、面診的人體健康狀態(tài)辨識方法研究主要體現在中醫(yī)舌、面診客觀化、信息化技術在健康狀態(tài)辨識中的應用和基于舌、面診信息的健康狀態(tài)辨識評價模型構建方法研究?，F代信息科技的發(fā)展促進了中醫(yī)舌、面診客觀化的發(fā)展，將舌、面診信息化、量化特征數據加以挖掘分析，建立健康狀態(tài)評價模型，可以更好地發(fā)揮舌、面診在中醫(yī)健康狀態(tài)辨識評價中的優(yōu)勢作用，提升對健康狀態(tài)辨識結果的科學性與準確性。

2.1 舌、面診信息化技術方法應用于中醫(yī)健康狀態(tài)辨識

基于中醫(yī)舌、面診數字化、信息化技術，結合機械、光學、計算機、互聯網等多學科交叉技術，目前研制開發(fā)的舌、面診檢測系統(tǒng)[11-12]、健康管理平臺[13]和面診儀、舌診儀等中醫(yī)輔助診療設備[14]已廣泛應用于舌、面圖像的采集、分析與人體健康狀態(tài)監(jiān)測與評價中。如許家佗團隊[15-17]對不同健康狀態(tài)的大學生面部光譜色度特征進行調查分析,發(fā)現疾病組面部晦暗深重，亞健康組整體淺淡，而健康組介于兩者之間,亞健康組鼻部亮度較高，健康組額部紅光較高，疾病組鼻部、眉間紅光度、黃光度均較高，此研究結果為根據不同部位色度變化辨別人體不同健康狀態(tài)提供了診斷價值；其又應用舌象數字分析診斷系統(tǒng)進行舌象采集分析不同健康狀態(tài)、亞健康不同證型的舌色、苔色RGB、Lab顏色特征和紋理特征，認為將舌象圖像分析方法應用到亞健康狀態(tài)評價與證候分類中是可行的，為亞健康狀態(tài)的客觀評價提供依據。李福鳳團隊運用DKF-Ⅱ型中醫(yī)舌、面診數字化檢測儀，分別采集分析了冠心病[18]、慢性胃炎[19]、慢性腎衰[20-21]、大腸癌[22-23]、糖尿病[24]等疾病的舌、面診特征信息，驗證了舌、面診客觀信息參數可以作為臨床辨證和人體健康狀態(tài)評估的參考指標；而且還對不同民族人群的舌、面參數進行比較，發(fā)現舌、面診量化指標可以為不同民族、不同地域人群的健康狀態(tài)辨識提供客觀依據[25-26]。鄧露露等[27]運用道生中醫(yī)四診儀采集在校本科生的舌象及體質信息，發(fā)現各型體質與舌象特征具有相關性，認為觀察舌象對體質狀態(tài)辨別具有指導作用。這些研究驗證了中醫(yī)舌、面診信息化技術在健康狀態(tài)評估中發(fā)揮著重要價值作用，為中醫(yī)健康狀態(tài)辨識奠定了技術與方法研究基礎。

2.2 基于舌、面診信息的健康狀態(tài)辨識模型構建 近年來，構建基于舌、面診信息的健康狀態(tài)辨識模型研究逐漸增多，主要是通過舌、面診信息化，提取分析舌、面象特征，運用支持向量機、決策樹、人工神經元網絡、貝葉斯網絡、多標記學習、深度學習等計算機信息處理及模式識別方法進行多種人體健康特征信息融合，建立算法模型，實現對人體健康狀態(tài)的判別診斷。如楊雪梅[28]提出健康狀態(tài)辨識是一個分類問題，在總結分析各種機器學習算法模型和證素辨證模型利弊的基礎上，提出了中醫(yī)健康狀態(tài)辨識模型算法研究的基本框架。辛基梁[29]采用BP-MLL神經網絡、決策樹、SVM和KNN等學習算法，探索中醫(yī)健康狀態(tài)辨識的分類算法模型，發(fā)現基于BP-MLL神經網絡分類算法在中醫(yī)健康狀態(tài)辨識中的應用具有較高的準確性和方法學上的可行性；辛基梁[30]又采用多標記分類算法LIFT、ML-kNN、RankSVM和單標記分類算法SVM、KNN對臨床1 146例數據進行機器學習和測試，發(fā)現多標記分類算法的性能優(yōu)于單標記分類算法，多標記分類算法有助于解決中醫(yī)健康狀態(tài)辨識問題，且?guī)追N多標記分類算法中LIFT算法性能最優(yōu)。

2.2.1 基于舌、面單診信息構建健康狀態(tài)辨識模型 目前基于單一的舌診或面診信息的健康狀態(tài)辨識模型研究主要在于對體質狀態(tài)的分類辨識模型和對疾病狀態(tài)證候辨證診斷模型。近年來，舌診方面研究成果較多，如陸冠龍等[31]建立不同體質的舌象特征數據庫，分別提取舌的顏色和紋理特征，并結合體型特征，經過標準化形成融合舌象特征和形體特征的中醫(yī)體質辨識模型，能有效提高體質辨識的客觀化水平。胡繼禮[32]基于Inception-v3機器學習算法構建了舌象體質分類模型，實現通過舌象特征來識別不同體質，取得了很高的識別率和計算效率。栗蕊[33]利用隨機森林算法和XGboost算法構建了基于舌診客觀化的高血壓病肝火亢盛證證候診斷模型，發(fā)現舌診客觀化參數在模型的構建中貢獻度最高,且對疾病狀態(tài)證候辨證診斷具有重要意義。而目前面診方面的研究文獻報道較少，梁玉梅[34]首次對面象特征與中醫(yī)體質的關系進行了客觀化的研究，在面診圖像預處理和特征提取基礎上，采用SVM對面象特征進行分類學習，分別使用網格遍歷法和粒子群法對SVM中核參數(和懲罰因子C進行尋優(yōu)，并結合交叉驗證法得到最優(yōu)參數，進而對基于面象特征的中醫(yī)體質進行分類研究，開發(fā)了基于面象特征的中醫(yī)體質自動辨識系統(tǒng)。陳淑華[35]將面色數據庫中疾病及健康的圖像樣本各自的顏色分布區(qū)域擬合出來，尋找出基色的分布區(qū)域，通過聚類尋找出代表色，將其作為索引，提取出顏色特征向量，選擇SVM二分類器算法進行健康與疾病的二分類實驗，平均準確率達到80%以上，同時采用了邏輯回歸及SVM決策樹進行多分類分析，證實了面部顏色特征對疾病與健康狀態(tài)的辨別是有意義的。趙艷坤[36]運用Gabor濾波的紋理特征提取算法提取面部紋理特征并與面部顏色特征相融合，利用基于判別共享高斯隱變量模型(DS-GPLVM)的融合算法與改進的聯合相似和特定學習的融合算法(IJSSL)進行疾病狀態(tài)的分類實驗，發(fā)現兩者均能取得更高的分類精度；然后采用Stacking的集成學習方式對DS-GPLVM 和IJSSL得到的融合特征進行集成學習，通過將多分類拆解成多個二分類的策略，實現了對面部數據庫的多分類學習，最終能將五種常見疾病以較高的正確率區(qū)分出來，然后設計并優(yōu)化了中醫(yī)面診系統(tǒng)，實現對人臉圖像實時分析，并給出相應的健康狀態(tài)分析報告。

2.2.2 基于舌、面診信息融合構建健康狀態(tài)辨識模型 基于舌、面診信息融合的健康狀態(tài)辨識模型研究近年來也在逐漸增多，如辛飛祥[37]采集舌象、面部及舌下靜脈3 類視覺感知圖像，利用數字圖像處理技術進行量化處理，提取出舌、面象的顏色、幾何、紋理等7種特征，運用基于典型關聯分析理論的特征級融合診斷算法和基于貝葉斯規(guī)則與表決規(guī)則的決策融合方法，并提出了一種基于稀疏表示與支持向量機的聯合診斷分類器，實現了一種基于視覺感知融合的中醫(yī)診斷分析模型來辨別健康與疾病兩種狀態(tài)。李福鳳等[13]通過采集大量的舌診、面診圖像和問診信息，形成包括有舌、面、問診信息的信息數據庫，綜合運用聚類分析、主成分分析、隱類分析、神經網絡、多標記學習等多種方法進行特征選擇和權重研究，建立了不同健康狀態(tài)的診斷模型，實現了健康狀態(tài)評估，以此研發(fā)了國內首款中醫(yī)數字化健康監(jiān)測與管理系統(tǒng)“云中醫(yī)智能鏡”。劉國萍等[38]研究發(fā)現基于標記相關特征的多標記學習算法(REAL)可以互信息最大化挑選出與中醫(yī)證型最相關的特征子集，建立證型與癥狀的相互關系，更符合中醫(yī)的辨證思想，基于此算法建立了舌、面等四診信息融合的辨證模型。

3 存在問題與展望

近年來，隨著圖像處理、大數據、人工智能等現代信息技術的迅速發(fā)展，中醫(yī)舌、面診信息化、數字化研究取得了突破進展，基于舌、面診信息的健康狀態(tài)辨識模型方法研究也不斷豐富，并取得了階段性的成果，但目前仍存在一些問題值得在之后的研究中引起注意：(1)因為目前未建立統(tǒng)一規(guī)范的舌、面圖像信息采集標準，不同儀器、不同環(huán)境下采集的舌、面圖像樣本存在很大差異，導致樣本數據之間無法互通使用，因此亟待建立舌、面診信息采集的通用標準規(guī)范，實現對健康狀態(tài)信息客觀、規(guī)范采集、儲存與處理。(2)計算機信息技術的運用離不開大數據的建立與分析，目前尚未建立一個成熟完備的大樣本舌、面圖像數據庫，缺乏開放性的舌、面圖像共享數據集和平臺，這樣阻礙了研究者的成果共享和學術交流；也未將舌、面診信息綜合分析的客觀指標建立數據庫，阻礙了舌、面診信息客觀化在臨床的應用及推廣。(3)目前舌、面象特征的研究更多是對舌、面顏色特征的提取與分析，對面神、舌面紋理、舌形、苔質、動態(tài)及舌下絡脈等方面的研究卻不多，為了辨識診斷模型的高準確性，需要提取分析更多的舌、面特征進行融合，實現舌、面象信息的綜合與全面的客觀化。(4)舌、面診信息化與健康狀態(tài)辨識診斷模型方法等研究離不開現代信息科技的保駕護航，因此需要加強與計算機等多學科交叉的交流合作，將中醫(yī)理論和現代信息技術等進行貫穿融合，突破技術壁壘。 (5)目前基于舌、面診的健康狀態(tài)辨識模型研究多為舌、面單診識別模型，將舌、面信息融合的分類識別模型研究較少，在大量舌、面診信息標準化、規(guī)范化采集大樣本數據庫的基礎上，通過人工智能技術將舌、面診信息與問診等其他健康信息數據進行深度融合，構建多模態(tài)的健康狀態(tài)辨識模型與評價方法，開發(fā)多種信息融合的健康評價與管理平臺，將是未來舌、面診智能化研究的重要方向。

大數據與人工智能時代的到來，為中醫(yī)現代化研究帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，依據中醫(yī)辨證思維，利用人工智能、計算機識別等信息處理技術，加強對中醫(yī)舌、面診信息采集與分析識別的客觀化、規(guī)范化研究，建立基于舌、面診信息融合的多模態(tài)健康狀態(tài)辨識評價模型，是實現個人健康監(jiān)測和疾病風險預警的有效手段，有利于實現全民健康管理，提升國民健康水平。