【突发奇想】机器学习视角下的中医vs西医

沉宝

0 Q% ]+ `: ]8 H" J, q: M9 S
7 s: U% p3 t) R, }. P/ ~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。
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' t1 Z& c9 D" g& d1 i- F

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/

5 z, I8 a, I' T- c8 Q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。
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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。

! O1 ~& h8 z+ f6 b. u. K& K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。
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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
0 e; U% ^' F" K' C; T8 a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 ...

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

1 H7 L! G& S+ S/ |, Q
7 H" P( ~, Y6 C! N( g" e: N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。

' g6 F& [' k" X# v+ Z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
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？
" p: e. k9 O" m3 J0 d' p7 d
比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...

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( O5 q/ a" r& g: Y* g6 z. x" [$ J3 f你说的，还是原来的人工智能的水平。
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/ P# z- I6 C# E/ _4 q0 m7 @新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。
) Q) e5 z6 `( G" O
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
& _: E4 a  n$ V$ |) Q你说的，还是原来的人工智能的水平。
7 i/ m4 }4 E: [5 `2 Z4 e
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

: C$ V1 Z8 h; n; e% a

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？

1 o: C6 u" m5 T4 h4 X5 w' A
9 s6 Y" P' g$ X7 c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

龙血树 发表于 2017-4-5 23:38
( f: s, @( S1 f$ D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 n! O1 W: N3 W* @5 L; Z# ~
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。

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？
# B; j* ?6 H% O% s2 {. D7 Q  s
: F4 `* z% M# z2 s+ i- m8 p比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...

  o& h' F( F" c& i: Y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

1 Z! K; S; I3 t# n9 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
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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 ...

8 V: ^  }  M4 x7 t; ~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。
# s1 e; X* p2 Q9 p' \; n, w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。
/ q2 u0 z! K8 \, w' g2 W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
3 H2 Y# }2 q- o& M( C4 o+ L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 ...

2 k% V: e4 s" N6 ^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）。

/ @) Z2 m2 O4 v, a8 q/ @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
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）。
3 H. b- _7 _" }  U* {1 ^
如果只回到对心率，血压 ...

( b+ `& C$ ^$ h" P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。
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。
http://www.ybzhan.cn/news/detail/43071.html

沉宝

年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30
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）。

9 R9 z) A/ m6 R* Y' {. o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。

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
大数据都是根据已有数据来总结分析得到新模式
2 Z) o& A+ I4 q你这开发新药的话，如何得到数据？
, e: C$ l  ~% |+ b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。

/ w" u. D8 B4 ]; |* B; p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。

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
2 [! \3 e& Q- A( L$ l% w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
2 h- ^% n. H4 ?& r/ Z
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
# w1 {% W4 |( V$ a4 a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

1 B& K3 j: u* m* O& k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
  z, E. c; `; I4 L# m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

能拿到的历史数据顶多是：A医生给B患者开了甘 ...

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。
7 g8 @) V7 }4 N5 C. t  b7 r$ S
; `8 j0 c2 r, K- \3 R3 T$ \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
. j% J' ~/ \1 |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？

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。
6 y$ z+ Y+ m8 t  W' \) m
! k4 {4 e* O: ^: s: q& }# q8 }这种东西，机器怎么学？