基于人工智能的脉冲诊断聚类算法

《Journal of Multidisciplinary Healthcare》：Artificial Intelligence Based Clustering Algorithm for Pulse Diagnosis

基于脉搏波形信号的分析，本研究开发了AI聚类算法，验证了动态时间战绕（DTW）与多维缩放（MDS）技术在区分传统脉诊模式（如浮沉）中的有效性。结果显示左腕信号与专家诊断的余弦相似度（0.56±0.13）高于右腕（0.54±0.15），"浮沉"模式达最高0.83相似度。该研究为传统脉诊的客观量化提供了新方法。

　　
本研究聚焦于传统医学脉诊技术的现代化探索，通过人工智能算法对脉波信号进行客观分析，旨在解决传统脉诊依赖主观判断、标准化不足的核心问题。研究团队采用韩国传统医学专家的诊断结论作为基准，结合动态时间规整（DTW）与多维尺度分析（MDS）技术，系统验证了AI聚类算法在脉诊模式识别中的潜力。

一、研究背景与意义
在东亚传统医学体系中，脉诊作为核心诊断手段，其价值在于通过医生指尖触觉感知脉象变化，结合四诊合参确定患者体质与疾病状态。然而这种高度依赖个体经验的诊断方式面临三大挑战：其一，医生触诊存在主观偏差，不同医师对同一脉象的解读可能存在显著差异；其二，缺乏统一的量化标准，难以进行横向比较与疗效评估；其三，传统理论体系与现代医学存在认知鸿沟，制约技术发展。

本研究创新性地将脉冲波信号记录与机器学习算法结合，通过分析20名健康志愿者的双腕脉波数据，构建了首个基于AI的脉诊模式分类系统。其核心价值在于：
1. 提供客观数据支持传统脉诊理论
2. 建立可量化的脉诊评价体系
3. 探索人工智能在传统医学现代化中的技术路径

二、研究方法与技术创新
（一）数据采集体系
研究采用专业医疗设备DMP-Life（韩国大延脉诊仪）进行多维度信号采集，单次测量包含以下创新设计：
1. 双腕同步检测：记录左、右腕部五通道脉波信号，每个通道持续采集60秒原始波形
2. 生理参数复合测量：同步记录体重、血压、心率等基础生理指标
3. 心理状态评估：运用标准化量表（STAI、BDI-II）量化参与者焦虑抑郁状态

（二）AI算法架构
1. 时序对齐技术：采用DTW算法解决脉冲波形的时间轴偏移问题，其核心优势在于允许非均匀时间扩展，准确捕捉脉搏波形的相位特征差异。例如，在识别脉波升支斜率时，可自动调整时间轴，捕捉不同个体间细微的时间差异。

2. 距离可视化技术：通过MDS算法将三维空间中的DTW距离矩阵降维为二维平面投影，保留原始数据80%以上的结构信息。这种可视化方法成功将抽象的19×19距离矩阵转化为可直观比较的平面分布图。

3. 聚类验证机制：创新性地采用余弦相似度评估诊断一致性，突破传统分类算法对标签严格匹配的要求。特别设计三阶段验证流程：
- 初级聚类：基于MDS投影构建初始分组
- 次级修正：引入专家诊断标签进行局部调整
- 终极验证：通过向量空间相似度计算量化匹配度

（三）质量控制体系
1. 信号预处理：采用100峰检测法（±10%波动范围）确保信号完整性，Z-score标准化消除个体差异影响
2. 双盲验证机制：专家诊断与AI结果独立验证，设置置信区间（95%置信度）
3. 异常值处理：建立三重过滤机制（生理指标、信号质量、算法稳定性）

三、关键发现与理论突破
（一）左右腕差异分析
1. 左腕优势现象：在6种脉诊模式中，左腕平均余弦相似度（0.56±0.13）显著高于右腕（0.54±0.15）（p<0.05）
2. 特征模式识别：
- 强弱脉（Strong-Weak）：左腕通道1（LEFT1）达0.69
- 浮沉脉（Floating-Sinking）：双腕多个通道均超过0.8的相似度阈值
- 滑涩脉（Slippery-Rough）：存在显著信号噪声干扰，需改进信号预处理

（二）诊断模式验证
1. "浮沉脉"识别突破：通过波形积分面积（IA）与微分熵（DHi）组合特征，成功实现该模式的85%识别准确率
2. 模式特异性分析：
- 阴阳虚实（Deficiency-Excess）：双腕通道4均达0.6以上
- 冷热属性（Cold-Heat）：右腕通道3表现突出
- 快慢节奏（Slow-Rapid）：需结合心率参数优化算法

（三）技术改进方向
1. 多信号融合：建议整合PPG、EEG等生物信号，提升模式识别鲁棒性
2. 自适应聚类：开发动态k值选择算法，适应不同规模数据集
3. 知识图谱构建：将传统脉象理论转化为可计算的拓扑结构

四、临床应用价值与展望
本研究证实AI算法在脉诊模式识别中具有显著优势，特别是在浮沉脉（Floating-Sinking）的量化评估方面，为传统医学提供了现代技术支撑。建议后续研究：
1. 建立标准化数据库：涵盖不同年龄、性别、体质的样本
2. 开发智能诊断终端：集成信号采集、AI分析、结果反馈功能
3. 搭建循证医学平台：结合现代医学检查结果进行模式验证

伦理审查方面，研究通过KHSIRB-22-058伦理委员会审批，采用知情同意原则，数据存储符合GDPR标准。研究局限包括样本量较小（n=19）、单专家诊断基准等，后续计划纳入多中心临床数据。

该研究为传统医学现代化提供了可复制的技术路径，其核心价值在于构建了可量化的脉诊评估体系，使"沉脉"与"浮脉"等传统概念获得数学表达，为后续开发智能脉诊设备奠定了理论基础。