第327章 AI辅助辨证·标准化的突破(第2页)

“太厉害了！”小吕指着其中一个糖尿病患者的分析报告，语气里满是佩服，“苏老师您看，它连‘舌苔根部比中部更腻’这种细微的差别都能识别出来，还标注了‘提示下焦湿浊较重’。更难得的是，它还能结合患者的年龄、性别、基础疾病给出参考建议，比如这个患者，系统写着‘该患者有高血压病史，痰湿体质易致血压升高，建议重点监测血压变化，饮食忌肥甘厚味’，这比我考虑得周全多了！”

苏怀瑾笑着点了点头，走到下一个患者面前，示意他伸出舌头。这次，Ai系统给出的结论是“湿热体质”，并推荐了茵陈蒿汤作为基础方。

“但它也有它的局限性，不能完全依赖它，”苏怀瑾指着电脑屏幕上的舌象图片，耐心地对小吕说，“你看，系统判断是‘湿热体质’，这个大方向没错。但你仔细观察患者的舌体，他在伸舌的时候，舌尖有轻微的颤动，幅度很小，不仔细看很容易忽略。”

她让患者再伸一次舌头，特意提醒小吕：“注意看舌尖，是不是像被风吹动的树叶一样，有细微的抖动？”

小吕凑近了些，凝神观察，果然发现了那不易察觉的颤动，他恍然大悟：“这是‘肝风内动’的迹象！”

“对，”苏怀瑾赞许地看了他一眼，“这就是系统没识别出来的地方，因为它目前还只能识别静态的图像和颜色纹理，无法捕捉这种动态的细微变化。这时候就需要我们医生进行人工微调，结合‘望闻问切’四诊合参——比如这个患者，除了舌颤，脉象也偏弦数，还有头晕目眩的症状，这些都需要综合考虑，才能做出更精准的判断。”

她在系统推荐的“茵陈蒿汤”基础上，提笔在电子处方上添了两味药：钩藤、天麻。“加上这两味，平肝息风，才能更好地应对他的肝风内动之象。这样调整后，方案才更精准，更符合患者的实际情况，也更能体现我们中医辨证论治的灵活性。”

陆则衍一直在旁边调试着系统参数，闻言也凑了过来，补充道：“这个Ai系统的优势在于数据积累和分析速度。它整合了我们中心过去3年的近万份病例数据，还关联了对应的西医检测指标，形成了一个庞大的数据库。比如它发现痰湿体质常常伴随血脂异常，就会自动标注‘建议检查血脂’，提醒我们进一步完善检查，提高诊断的全面性。”