中医藏象辨证学
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

第二节 研究方法

藏象辨证学的研究以中医藏象理论为基础,借助中医文献、临床病档、专家意见等资料,综合运用数据挖掘和信息处理等现代科学技术,其主要研究方法可概括为文献研究法、抽样调查法、计算科学法三大内容。

(一)文献研究法

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献,并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。文献研究法是一种古老而又富有生命力的科学研究方法,更是中医学科研的基本方法。

1.精读元典文献,深究文本奥旨

《伤寒杂病论》是中医辨证学领域的元典著作,创辨证论治之先河。该书条文简明、方药精当,蕴涵了方证相应、方随证转的圆机活法,至今仍是医家临床思维的源头活水。对于这本最能体现中医学辨证思维的元典著作,我们采用文本细读与文本对照的研究方法。对条文逐一细读分析,探析、总结其辨证规律。

2.会通辨证理论,撮要凝炼原理

对《伤寒杂病论》进行精读的同时,我们还采取“精读”与“泛读”相结合的方法,泛览涉及辨证理论的大量中医文献,并使用摘要卡片等工具,进行分类撮要整理。充分利用图书馆文献资源,博览《诸病源候论》《医宗金鉴》及《古今图书集成·医部全录》中有关辨证理论的部分,旁及内外妇儿各科。

3.利用类书丛书,探研古今医案

医案以文本的形式承载了中医学的临床经验,具有特殊价值。我们充分利用前人的文献整理成果,重点利用如《名医类案》等类书研读古代名家医案,利用如《中国百年百名中医临床家丛书》等研读近现代名家医案,去粗取精,选择记录详尽完整者,从中提取医家辨证思维的共同内核。

4.检索数字资源,融汇专家经验

在规范证候术语的过程中,我们通过检索数字资源《中华医典》光盘,遍阅了历代中医典籍中藏系统相关疾病的症状描述,并据国家标准《中医临床诊疗术语证候部分》,组织专家结合理论与临床经验进行学术探讨。通过组织具有高级、中级职称的中医诊断学专家带领团队进行讨论分析,对各症状进行了合并、修改、删除等规范处理,保留表达准确、使用广泛者,形成“中医藏系统症状条目池”,并在此基础上对藏系统的病位特征与病性特征进行了厘定、规范。

(二)抽样调查法

抽样调查法指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析,并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。我们在藏象辨证学的研究过程中,根据中医学的特点,主要运用了病档抽样调查与专家问卷调查两种方法,并结合统计学方法对抽样结果进行了研究。

1.病档抽样调查,统计提取特征

根据藏系统常见证候及基础证,制定各系统的临床信息调查表(附录2)。确定各系统病证的研究对象,利用医院进行病档抽样调查(以江苏省中医院为主体,兼及南京市胸科医院、南京空军机关医院等)。研究抽取21 206例藏系统病证病档资料,建立数据库,运用SPSS统计软件,采用描述性统计、因子分析、聚类分析等方法,对藏系统常见证候进行分析,根据中医理论归纳提取藏系统各藏象基础证的特征信息。

2.专家问卷调查,统计分析评估

在全国范围内选择了中医诊断学领域20余位长期从事教学、科研与临床的知名专家进行问卷调查。所选专家均为中华中医药学会中医诊断学分会委员,具有高级职称。遴选时考虑专家的地域分布,覆盖东西南北中各方位,具有代表性。将“藏系统病位特征与藏系统基础证专家意见征询表”(附录3)面呈各位专家。请专家先针对藏系统病位与各藏象基础证的证名进行判断,再对藏系统病位特征与证型中各证候作出重要性评价。专家依据各证候(包括舌象、脉象)在证诊断中的重要程度5级计分,还可根据自己的认识增减病位特征、证型、证候。最后建立数据库,运用SPSS统计软件进行内容效度和系统聚类分析。

(三)计算科学法

中医辨证数字化和智能化是中医诊断领域一项极具挑战性的研究,其核心和关键是建立科学规范的量化诊断数学模型。在中医诊断数字化的过程中,由于证候描述具有模糊性,证候与病位、病性之间具有非线性映射关系,病位、病性与证型又有着复杂的组合逻辑。采用常规的数理统计、数据挖掘方法难以深入挖掘病位、病性特征与基础证之间的关系。

计算智能1,是计算科学的一个分支,也是近代新型的人工智能技术之一,主要是模拟自然界中智能系统的生化过程(人的感知、脑结构、进化和免疫等)而设计的问题求解方法,它以模型(计算模型、数学模型)为基础,强调自组织、自学习与自适应。主要包括几种计算模式:模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法和进化算法等。这些方法彼此互补、相互配合,可以实现对复杂模糊信息的量化、识别与计算。应用计算智能方法开展藏象辨证体系的研究,可以弥补传统方法的不足。

1 张雷,范波.计算智能理论及方法[M].北京:科学出版社,2013.

在国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等多项课题的资助下,联合多家高校和科研院所开展了藏象辨证智能系统研究,利用多计算智能方法协同建立心系基础证诊断数学模型,利用模型对心系病案进行自主学习,形成心系基础证诊断的知识库,并建立符合“以象测藏,从症辨证”的知识推理逻辑。之后,利用面向对象的软件开发技术设计心系基础证智能辨证诊断系统,在心系病证智能诊断方面做了示范应用,为建立藏象辨证的信息化和智能化打下了基础。