蘇教授說：讓中、西醫知識與大數據結合，提供創新方劑的可能。
圖為亞大傑出講座系列，邀請清大資工系教授蘇豐文主講「AI如何學習中醫的對症下藥」。
中醫診療，強調望、聞、問、切，AI是不是能夠學習？亞洲大學傑出講座系列，邀請清大資工系教授蘇豐文主講「AI如何學習中醫的對症下藥」，蘇教授說，透過本草綱目、TCMID傳統中醫資料庫等建立大數據中心，再利用生物網路知識的推理，能夠排列組合成可能的中藥方，將能提供創新方劑的可能性。
圖為亞大校長蔡進發(右)，與清大教授蘇豐文討論AI在中醫上的運用。
蘇教授表示，中醫和西醫的最大差別就是，西醫強調精準醫學，中醫很多時候則是在做藥材的作用，因而AI運用在中醫，最大的挑戰就是對於症狀、疾病、知識本體、藥物觀念完全不同，透過現代西醫與AI的方法，擷取出症狀與中藥藥材成分間的對應關係，是了解傳統中醫的必經之道，中醫講究的「適應症」如何轉換成西醫裡的標準化，是重要課題。
蘇教授說，傳統中藥的知識很多，但是很多數據不完整，也有很多模糊的地方，他們採用本草綱目裡的中藥歸經分類，將裡面的1892種方劑(也就是針對適應症的藥方)建立大數據資料庫，同時也加入TCMID傳統中醫資料庫近10萬筆處方、神農本草經、台灣中藥司近200萬筆既有方劑全部納入，建立同質、異質網路的資料庫。
之後，再利用生物網路知識的推理，研究藥物與適應症之間的關聯性，將藥材不同的排列組合，來判斷是否為適宜的處方劑。蘇教授說，目前測試的準確率達到8成以上，大數據的資料也在累計中。
蘇教授指出，雖然預測出的方劑，多數未必與傳統已經使用的方劑相同，而且尚未加入方劑中藥量比例與各藥材處理方式的知識；未經臨床實驗驗證，未必能直接用於臨床使用，但透過AI的隨機走路與深度學習模式，讓中醫和西醫知識與大數據結合，可以探究症狀與方劑之間的關聯，提供一個可能創新方劑的方法。
圖為亞大傑出講座系列，亞大校長蔡進發(前排左)、與主講人清大資工系教授蘇豐文(前排右)、參與亞大師生合影。