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脉诊是中医的标识性技术，中医历来重视脉诊，早在《素问·脉要精微论》就有：“微妙在脉，不可不察。”[1]由于脉象极为微妙，各种脉象之间的差别不易区分，王叔和本人也曾感叹“脉理精微，其体难辨”[2]，可见，要准确掌握脉诊技术并非易事，“工欲善其事，必先利其器”，符合脉诊认知规律的阐释思维无疑是学习脉学的利器。脉学阐释是为了让初学者更好地理解和学习脉诊。为解决“脉理难辨”的困境，中医脉诊的客观化、可视化逐渐成为行业的热点。脉象信号分析处理机、压力传感器等仪器日益精进，以人工智能（artificial intelligence，AI）为代表的新一代脉诊诊疗技术蓬勃发展。近年来，借助AI手段建立AI脉诊技术已是大势所趋，AI脉诊技术的出现在一定程度上助力了脉诊技术的发展，然而，借助AI阐释脉学的正确性还有待考量，医师与AI在脉诊过程中发挥的作用仍值得深入探讨。

传统的脉诊技术基于中国传统的认识论，多维度辨证分析脉象，对学习脉诊有重要的价值，例如，被誉为中医四小经典之一的脉学经典著作《濒湖脉学》，借立象、运数和度势的3个维度阐释和理解脉象，对于学习诊脉技术颇具帮助。本文以《濒湖脉学》作为传统阐释脉学的代表，探讨AI诊断技术与传统脉诊技术对脉象认识的价值与不足，以期能为现代学习和研究脉学提供参考。

1 立象阐释脉学

1.1 传统象思维阐释脉学的基本原理

“圣人立象以尽意”[3]，象思维是一种以物象为基础，通过类比和象征等手段把握认知的思维。象是真实存在的，但又不拘泥于实物中，是一种具象与抽象并存的思维模式。《周易·系辞下》讲：“古之包牺氏之王天下，仰则观象于天，俯则观法于地，观鸟兽之文与地之宜，近取诸身，远取诸物，于是始作八卦，以通神明之德，以类万物之情。”[3]这是对象思维最早的描述。王弼在《周易略例·明象》中写道：“夫象者，出意者也。言者，明象者也。”[4]在象思维中，“象”本身具有“转化”和“流动”的特点，在流转过程中，逐渐超出了事物的外在形象，并无限趋近于事物的本原之意[5]，这是文字描述所无法达到的，于是古人借象思维来延伸文不可表达之意。象思维是极为重要的思维方式，故有云：《内经》玄奥，“未有比物立象以详说者也”[6]。

传统中医脉诊过程中，医师通过手指触摸患者的脉搏，感知脉象的强弱、快慢、深浅等特征，这些脉象特征在医师头脑中形成“象”，脉学中的象思维本质是医者运用触觉、经验直觉和隐喻联想综合分析的独特的思维模式，在《濒湖脉学》中，李时珍用的阐释脉学的象思维，主要可以分为三类，一种是形象思维，如关于芤脉，《濒湖脉学》阐释为“芤形浮大软如葱，按之旁有中央空。”直观形象地描述了芤脉的脉象特征；一种是意象思维，如《濒湖脉学》阐释缓脉为“柳梢袅袅飐轻风”，阐释涩脉为“病蚕食叶慢而艰”，用想象出的事物来象征某种脉象；此外，《濒湖脉学》还运用了应象思维来描述脉象体现的身体健康状态，如浮脉应秋之象，故《濒湖脉学》描述浮脉“三秋得令知无恙”；实脉应火热之象，故《濒湖脉学》描述实脉对应“热蕴三焦成壮火”的病证。《濒湖脉学》通过象思维，将《脉经》中难以理解的脉象，用日常生活中熟悉的事物进行比喻，从而让脉学相关内容变得生动形象，易于理解。《濒湖脉学》象思维阐释脉学见表1。

1.2 AI以图像思维阐释脉象

钱学森指出：“发展中医只有一条路，要用强大的科学体系来使中医药从古代的自然哲学式的思辨式的论述中解脱出来”。这一论断为中医现代化指明了方向。在脉诊数字化领域，这一理念已得到充分体现。脉诊数字化的研究最早可追溯到19世纪60年代初英国研发的弹簧杠杆式脉搏描记器[7]，自此，不同种类的脉搏传感器层出不穷。到目前为止，中医仿生脉诊仪对于临床应用颇具价值，其原理是首先采用高灵敏度传感器进行脉象采集，获取脉位的深浅、脉势的强弱、脉率的快慢等三维动态信息；其次通过先进的信息处理系统对采集的脉象特征进行数字化解析；最后依托云服务平台的AI辅助诊断系统完成综合判断。AI阐释脉象时的象思维主要体现在通过传感器取动态图象，实时监测脉象的三维动态图像并完成脉象比对，是对中医思维“取象比类”的高度复刻，AI能够阅读并录入大量古籍医案，收录脉象类型已远远突破传统24种的范畴，AI可进行多维度比对分析，不仅能够识别典型脉象，还能量化不同脉象之间的相似度，这是人类难以望其项背的学习及诊断能力。

1.3 传统脉诊与AI在象思维阐释脉学中的差异

在传统脉诊中，象思维的本意是通过具体的“象”来表达“言”所不能表达的微妙的“意”。如《诊家枢要》对脉诊中运用象思维的价值总结道：“观《素问》、仲景书中论脉处，尤可见取象之义。今之为脉者，能以是观之，思过半矣。于乎，脉之道大矣，而欲以是该之，不几于举一而废百欤。殊不知至微者理也，至著者象也。体用一源，显微无间，得其理，则象可得而推矣。是脉也，求之于阴阳对待统系之间，则启源而达流，因此（象）而识彼（脉），无遗策矣。”[8]AI脉诊继承了传统中医脉诊无创化诊断的优势，结合机械结构装置和高精度传感器，实现了对脉象数字化信息采集和分析，并进一步通过与数据库中的脉象图像信息一一比对，得出诊断结果，与中医理论中“观物取象”意味相近。然而，不可忽视的是，象与意的对应没有固定准则，在临床中往往会受到疾病类型、发病时间、患者体质、当地环境、医师个人理解等许多因素的综合影响。医师通过发挥整体观念，将患者自身、人与自然及人与社会视为一个整体从而得出结论，运用象思维阐释脉学，通过认识脉之“象”，理解脉象之“理”。尽管AI已经不断试图以人的思维模式来分析问题，但是，由于象思维本身没有客观统一的标准可言，这一特性与AI基于数据的客观量化分析范式将产生内在冲突。形上者谓之道，形下者谓之器，AI将脉象简化为压力波形、频谱等参数，仅仅停留在对脉形的复刻，而并非将象的原意作为第一性，丢失了中医“以象喻脉”的整体性思维，故目前AI的象思维仅仅停留在作为一个“取象”之器，而并非实现真正“象思维”之道，那么其诊断结果也必然有待验证。

2 运数阐释脉学

2.1 数思维阐释脉学的理论基础

数思维也是中国传统哲学中极为重要的思维方式。“数”的思维早在《周易》就有所涉及，如《易·说卦》云：“数往者顺。”[3]《系辞》云：“极数知来之谓占。”[3]二者均是用“数”来反映或预测事物的发展规律。数思维中的“数”，一是指实测的、定量的数；二是侧重于定性表象，实际上也是一种特殊的“数”[9]。

古人将数思维作为格物明理致知的重要手段，数思维也深刻影响着中医学的发展。如《黄帝内经》所言“法于阴阳，和于术数”[1]，这里的“术数”以阴阳五行学说为核心框架，融合了定量化、符号化的数理模型进行进一步推演，是数思维的综合性体现。由于各种脉搏常常似是而非，故脉诊极为微妙。中医脉诊中运用数思维是对脉象特征的一种判断，涉及对脉搏特征进行相对客观、具体的测量和分析，以确定该脉为何种脉象。在中医脉诊中，“定量”脉诊是医者通过感知和分析脉象的强弱、快慢、深浅、粗细等特征，从而让医者与相似脉象进行区分，进而精准确定脉搏为何种脉象。《脉经》在“分别三关境界脉候所主”[2]和“辨尺寸阴阳荣卫度数”[2]中，对寸关尺的位置进行了定量描述，在“持脉轻重法”中对于切脉的力度和对应的层次有完整的定量描述，将切脉时的指压力度分为三菽之重、六菽之重、九菽之重、十二菽之重，按之至骨，分别定量对应于皮、脉、肉、筋、骨五个层次，这些本质上都是数思维。

李时珍在《奇经八脉考》中讲“无数者同之，有数者异之。苟不明乎脉之法，则所同者多矣”[10]，说的就是可以通过脉诊中的数思维发现不同脉之间的差别，鉴别没有数思维则容易混淆相似的脉象，可见数思维的应用有助于提高脉诊的准确性。李时珍的《濒湖脉学》结合运用数思维则较为清晰明了地解释脉象的特征。《濒湖脉学》中的数思维可分为三类：①基于时间的绝对而言的数思维，如迟脉、数脉、结脉、代脉，促脉等。②基于手指切脉压力大小所达到的不同切脉层次，是相对而言的半定量的数思维，如切脉时手指压力所到的皮、肉、筋、骨、脉等不同部位层次。③根据脉搏的粗、细、长、短，相对而言的半定量的数思维，如将脉搏分为实、细、长、短等不同的脉象。《濒湖脉学》运用数思维阐释脉象见表2。

2.2 传统脉诊数思维与AI参数思维比较

中医脉诊中的数思维中的“定量”，是对脉象的一种相对具体、客观的评估方法，主要通过分析脉象的强弱、快慢、深浅、粗细等特征来实现，将这些脉象信息实现量化是AI的优势所在，其可采集脉率、位置、流速等信息并通过数值精准呈现脉象状态，这些数值一定程度上可反应病性与病位所在，可在临床上发挥较大的参考价值。以定性脉搏的迟数为例，传统脉诊以低于“一吸四至”为缓，高于“一吸五至”为数，但这种定性标准受患者生理状态和医师主观性影响较大，与此相对，AI可以将脉搏频率精准至毫秒，甚至可实现脉搏频率的全天监测以对患者进行更全面的分析，这是传统脉诊无法实现的。

但不容忽视的是，中医理论始终以整体观念为出发点，并不能将脉象绝对化来论治。同一病证，在不同的人脉象存在差异，如朱彝尊讲“人之赋形、修短、强弱、肥瘠之不同，则脉亦异也。今之医者，止凭切脉，而王叔和之诀，盖有不甚解者”[11]。又如偏胖和偏瘦的人，同一脉象，切脉的力度定量也应有所差别。因此医者在进行脉诊时需要结合患者的个体差异进行分析和判断。另外，由于脉象十分微妙，认识脉象常需要将象思维和数思维结合，如关于浮脉，《濒湖脉学》中“浮脉惟从肉上行”，讲的是浮脉的层次定位，是运数阐释，“如循榆荚似毛轻”是立象思维，二者结合有助于全面理解脉学有关浮脉的描述。中医脉学本质是现象学实践，而AI数思维源自对于参数数值的追求，对于“数”有着在人类之上的绝对优势，中医应当借助这些数值进行更精确的分析。但是过度依赖于以数值定脉性将会与初衷背道而驰，“数”与“意”的结合才是脉诊中数思维的本质，绝不能将“指下难明”的脉诊困境异化为参数明确但意义空洞的数据堆砌。AI数思维给临床带来的价值是毋庸置疑的，但其对于参数整体性意义的缺失也决定了其尚不能将其作为病情诊断的唯一支撑，目前只能作为诊断的重要参考指标以供医师明确诊断。

3 度势阐释脉学

3.1 势思维的基本原理

“势”在汉语中有多种解释，其中之一指的是趋势。“度势”是把握和判断形势、趋势或态势的过程。古人对势有深刻的认识。如宋元之际学者许衡认为，“命之所在，时也；时之所向，势也。势不可违，时不可犯，顺而处之，则进退出处，穷达得失，莫非义也”[12]。强调“势不可违”，要顺势而为。王夫之认为，“在势之必然处见理”[13]，“势既然而不得不然，则即此为理矣”、“势字精微，理字广大，合而名之曰天”[13]，提出理势合一的观点。势思维是主体对客观存在的一种综合性和系统性的认知活动，不仅是对已有信息的整合和解释，更是对未知领域的探索和预测。在势思维过程中，主体需发挥创造性思维能力，从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的线索和趋势。通过对形势的准确判断，主体可以制订出符合实际的行动计划，从而有效地指导实践。

脉势反映着病情的新旧进退，中医脉学典籍中对势思维也多有涉及，如《脉学正义》讲“洪兼形势横宽，而起伏又大也”[14]。《脉诀汇辨》也讲“足三阴从足入腹，脉来沉弦者，沉为在里，弦为主痛。然何以又兼浮象乎？乃沉弦者，中有泛泛欲上之势，因风厥阴所谓腰中如张弓弦者是也”[15]。《史记》中孙膑之言曰：“善战者，因其势而利导之”[16]，势思维是在全面分析病情的新久流转变化、正邪交争进退与疾病生死顺逆的基础上做出的综合判断，强调审势查变、因势利导、借势而为。脉势也可用于判断脉象趋势和阐释病势，是把握病情与确定治疗方向的重要提示。

《濒湖脉学》中包含了大量度势阐释脉学的内容，其中对切脉的“度势”可以从两个层面来理解：①切脉时对脉象流利度和脉管紧张性等的评估，包括脉的上、下、去、来、至、止，突出脉象特征。如滑脉有“往来流利”之势，而涩脉有“往来难”之势。②通过切脉形成对疾病轻重程度和发展趋势的判断，如《濒湖脉学》讲“洪主阳盛阴虚之病”，且“脉大则病进”“形瘦脉大多气者死”“气血微兮脉亦微”。《濒湖脉学》用势思维阐释脉学见表3。

3.2 势思维阐释脉学的独特价值

势思维涉及感知体察、直观领悟、理性分析、逻辑推论，以及多维度比较与综合权衡等多个方面，中医脉诊过程中审度脉势，将生命理解为“气化流行”的连续过程，强调“脉随气转”的连续生成性，有利于形成对疾病轻重程度和发展趋势的判断。势思维对脉学的阐释具有不可替代的独特价值，其核心在于“模糊可判性”这一特殊认知方式。与现代医学追求精确量化的还原论思维不同，中医脉诊通过“立象尽意”的象征思维和“运数推演”的辨证逻辑，在保持一定模糊度的同时，准确捕捉脉象的总体态势。这种认知方式虽然具有一定的主观性，却恰恰适应了生命现象的复杂性和整体性特征，避免了过度量化可能造成的信息丢失。更重要的是，通过把握脉象之“势”，中医能够洞察疾病的演变趋向，这种前瞻性判断能力体现了中医思维中灵感与顿悟的智慧精髓，也是实现“未病先防、既病防变”治未病理念的关键所在。

3.3 传统势思维与AI“定势思维”对比

中医脉诊的精髓在于对脉象“态势”的整体把握，摒除了离散数据的简单叠加。《诊家直诀》讲“故审脉者,凝神于指下起伏去来头末之势,而脉之真象无遁,即病之升降敛散之真机亦迸露而无遁矣”[17]，深刻揭示脉诊之要在于把握脉象动态变化的整体趋势，这种“态势”并非碎片化信息的机械耦合，而是医者通过长期临床实践形成的对生命活动整体态势的直觉把握。刘禹锡讲数和势“附乎物而生，犹影响也”[18]，中医脉诊中的数思维和势思维不能脱离脉象（物）而存在，而是要紧密结合脉象和脉象对应的病证，脉学中的不少脉象，《濒湖脉学》都是采用“势”与“数”“象”3种思维结合的阐释方式，如关于虚脉的阐释：“举之迟大按之松，脉状无涯类谷空”，综合运用了象思维（脉有“无涯类谷”之象）、数势思维（脉量为“迟大”）和势思维（脉有“松”“空”之势），实现脉诊多维度的结合体悟，通过现象实现思维上的延伸而进一步靠近病情的本质，有助于脉诊进一步提升发展。

当前AI脉诊技术基于离散状态推演的“定势思维”，是在脉搏频率、流速、深浅等定量指标的基础上，精准确定脉象，但过度的量化也造成了整体观下信息的丢失，脱离了象、数、势相结合的整体思维，往往会陷入“看山是山，看水是水”的认知局限，放弃了中医因人、因地、因时制宜的诊疗特色，难以真正领会脉象所蕴含的整体生命信息，这种技术路径与中医“审时度势”的整体观念尚未完全契合，中医辨证论治应该在“因势利导”治则的直接指导下确定治法，可以说目前AI在度势这一关键维度上尚有待进一步深化与提升。

4 小结

中医脉学有三大难点：①脉学文本常存在“书不尽言，言不尽意”的书写特点；②脉学令初学者有“心中了了，指下难明”的认知困惑；③中医临床阐释脉学有“脉理精微，其体难辨”的临床迷茫。本文归纳了《濒湖脉学》对脉学阐释的3种思维：①通过象思维理解脉学文本，以明其未尽言之意；②运用数思维定量阐释脉学有关脉象，以明指下之脉；③用势思维阐释脉象内在特征和反映疾病的趋势，这种象、数、势多维度结合的思想有利于把握脉之神韵所在。不可否认的是，传统脉诊对于这3种思维的把握尽管有着思维的整体性与辨证灵活的突出优势，但由于受主观性影响较大，传统脉诊对脉象的判断有很大的不确定性，以至于脉诊长期成为学习中医的难点。

相比而言，AI脉诊的量化判断实现了脉象图像、参数、定势的客观可测，对于本文所提到的3种思维，AI在定量方面有着显著的优势，可辅助建立诊断标准，但仍然需要因人而异地明确脉象的特征和临床意义。在象与势的思维逻辑上，AI尚无法取代传统脉诊独立应用于临床，然而值得指出的是，尽管目前AI依然不能在逻辑算法的驱动下作为独立个体去应对脉搏跳动的“象思维”分析，但它的出现为医师提供不可忽视的辅助作用，对病情的诊断与分析提供了广泛而精准的资料以供参考。更重要的是，脉诊初学者借助AI搭建的语言、图像甚或智能脉诊设备直接建立起对“象”的理解与感知，站在AI的“肩膀”上客观具象化“脉象”的含义。正所谓“他山之石，可以攻玉”，AI在脉诊象思维领域的赋能，为中医学提供了与科学接轨的更广阔的研究平台。

展望未来，AI脉诊的深化发展应在“制器尚象”这一古老智慧的指导下，着力于原理层面的突破，推动AI与“象思维”实现更深层次的融合。其核心路径在于，不仅要让AI“看到”脉象的静态图像与参数，更要让它“理解”脉象背后动态演变的“势”。这要求医务工作者必须从海量、多源的数据基础入手，通过指数级增加高质量样本的数量与维度，来训练AI对“势思维”的领悟能力。具体而言，在构建算法模型时，输入的信息不应仅是如“涩脉”这一抽象标签及其对应的波形数据，更应发掘其“往来难”之势的参数，并关联其多重的临床成因，诸如因心肌缺血、血液黏稠度增高或脉道痰瘀阻滞等导致诊脉出现“往来难”之感的生理病理机制，通过这种多模态、强关联的数据投喂，不断扩展AI知识库的广度与深度，实现以算测“势”，使其逐渐内化对脉象从“形”到“势”的连贯认知。如此，AI方能超越简单的模式匹配，逐步优化其对复杂、动态的真实脉象的模拟与复现能力，从而更加精准、灵动地完成对“脉势”本质的把握，最终成为一种既能提供客观量化依据，又能深度契合中医辨证逻辑的、不可或缺的智能辅助。

无论AI脉诊如何发展，其目的都是为了更好地服务中医临床，而并非取代中医师。中医师是脉诊的主导者，君子善假于物而不役于物，中医脉诊的传承与发展始终应以患者为中心，AI脉诊的发展能更好地服务于中医临床，能辅助中医师从客观的维度看待脉诊，不断辅助提升脉诊技术。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

[1] 黄帝，岐伯. 黄帝内经[M]. 北京：人民卫生出版社，2013.

[2] 王叔和. 脉经[M]. 北京：人民卫生出版社，1956.

[3] 朱熹. 周易本义[M]. 北京：中华书局，2009.

[4] 王弼. 周易解集略例[M]. 北京：中华书局，1991：15.

[5] 王树人，喻柏林. 论“象”与“象思维”[J]. 中国社会科学，1998（4）：38-48.

[6] 刘完素. 素问玄机原病式[M]. 北京：中国中医药出版社，2007.

[7] 毕锐宇，赵云龙，朱枭龙，等. 中医脉诊数字化研究进展及发展趋势[J]. 传感技术学报，2021，34（4）：427-433.

[8] 滑寿. 诊家枢要[M]. 上海：上海卫生出版社，1958.

[9] 李俊. 中国古代哲学[M]. 北京：人民卫生出版社，2012.

[10] 李时珍. 濒湖脉学奇经八脉考脉诀考证[M]. 北京：人民卫生出版社，1956.

[11] 朱彝尊. 曝书亭全集[M]. 长春：吉林文史出版社，2009.

[12] 丁如明. 辽金元散文[M]. 上海：上海书店出版社，2000.

[13] 王夫之. 读四书大全说[M]. 北京：中华书局，1975.

[14] 张寿颐. 张山雷医集-上[M]. 北京：人民卫生出版社，1995.

[15] 李延昰. 脉诀汇辨校释[M]. 北京：中国中医药出版社，2012.

[16] 司马迁. 史记[M]. 北京：中华书局，1959:2164.

[17] 周学海. 重订诊家直诀[M]. 北京：中国中医药出版社，2015:5.

[18] 周海春. 中国哲学原著导读[M]. 武汉：湖北人民出版社，2010.

【作者机构】	奕高瑞鲛河北大学中医学院
【分类号】	R2-03
【基金】	河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2023GJJG021)。

人工智能在脉诊传承与创新中的考量

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