【突发奇想】机器学习视角下的中医vs西医

沉宝

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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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/

1 w% V" R  Q4 |+ f) Y' J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。
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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。

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 ...

6 }- h5 `. I6 Z8 o) U1 U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。

沉宝

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龙血树 发表于 2017-4-5 22:48
; O' `$ v0 v% o: |  z9 G- i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？

% M. g% @) q. Z/ N' [比如急性胰腺炎，诊断了，然后20%的不存在病 ...

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你说的，还是原来的人工智能的水平。
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新的，以围棋和德州扑克上战胜人类为代表，不一样了。
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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。

沉宝

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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？

, z( d* W% k4 O: D/ V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
4 W' ~2 O+ k8 k( y5 g) B0 S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？

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/ I$ p' k* t/ C- a7 y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。
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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。

沉宝

年轮岁月 发表于 2017-4-6 11:30
. d9 N( M1 v  c9 t$ {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 ~# i' W1 S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。
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# \5 e' D" O+ O. G- |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
% X( g# ~; |0 ^, G$ R3 e6 k2 s* o你这开发新药的话，如何得到数据？
/ n4 O) b- ^# i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。
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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。
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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。

沉宝

一瞬无尽 发表于 2017-4-6 15:58
2 H- t- h) G$ t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 ...

5 S! X8 w8 e9 ~" t! ]* c5 u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。

沉宝

youyouyuyu 发表于 2017-5-24 11:50
病情无法量化，看病难的是定性！这个无论如何机器做不到

下围棋的时候，你觉得局面的好坏是可以量化的吗？一百个棋手可能有一百个不同的看法。

沉宝

amons 发表于 2017-5-24 10:37
$ s3 {/ V/ V% [' D这种看病前后的饮食和作息习惯的，是不是还需要用别的app随时记录自己的基础信息，然后辅助各个类型的分 ...

有更多信息肯定有帮助。至于被监视，现在大街上每走一步路都会有摄像头看到你，慢慢地大家也就习惯了。

沉宝

youyouyuyu 发表于 2017-5-24 23:01
下围棋的时候，可能性是固定的。但是人的病，病征病情（早期中期还是晚期）都不一样。病人的表达，病人的 ...

下围棋的时候，可能性是固定的。

这句话也对也不对。从数学的角度，围棋的局面的确只有有限种。但在实践上，由于其数量如此之大，其实是不可能穷举的。阿发狗之所以成功，其实是模仿人的思维，先学习一定数量的局面。在对局中面对全新局面时，根据已经学习了的许多相似的局面，综合推测出最佳的下一手，然后再配合以一定程度的计算验证。所以阿发狗的方法是开放的，可以面对未知。

将来人工智能看病估计也会类似，而不是简单照抄已有的方子。无论西医的鸡尾酒疗法，还是中医的君臣佐使，都说明多种药物配合治疗可以取得1+1>2的效果。也许有一天，面对全新的疾病，人工智能配出来的药方全面超越了人类医生。当然，与平面的围棋不一样，人是立体的，疾病也是多维的，所以人工智能取代医生的过程会比取代棋手漫长的多。

沉宝

youyouyuyu 发表于 2017-5-25 05:38
怎么说呢，这事越说越大了。你也给了我些启发。
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& ^/ C+ q( s; U, ]我对围棋一窍不通，但我对人的思维方式有些了解 ...

机器计算的是人的可能，并非围棋的可能

人可以很灵活，出其不意。如果计算机想要算计人，会输得很惨。
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阿发狗要学习很多盘棋，人类根本下不过来，大部分学习材料来自于它的左右互搏。有些左右互搏的棋谱公开出来，我看了一两盘，质量很高。

$ S( U) K. ]9 F医学其实并没有那么高大上。对于有相当数量的医生来说，也就是凭经验混饭吃。在医学界，年资很重要，越老越值钱。

沉宝

燕庐敕 发表于 2017-8-28 11:47
这个怎么又热起来了？

  ^& h  E3 @' g这一波都是奔着红包来的。其实那红包就是一分钱，居然趋之若鹜。