鸡病智能卡诊断与防治-第12章
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兀芪弈巍�1989年学了逻辑代数，才解决了此争论。
逻辑代数说：“无论自变量的不同取值有多少种，对应的函数F的取值只有0和1两种。这是与普通函数大不相同的地方。”就是说逻辑代数只算两个数，1和0。
逻辑代数只有三个运算符“∨”、“∧”、“…”（分别读作或、与、非。也就是进行“或”、“与”、“非”运算）。
“∨”运算：体温升高∨精神沉郁，∨含意是：有前者打点；有后者也可以打点；两者都有还可以打点；
“∧”运算：体温升高∧精神沉郁，∧含意是：必须两症同时都有才可以打点，只有其一不能打点。
“…”运算：如表示“口不干”，要求在“口干”二字上边画一道杠杠“…”。这样做非常难看。我们遵从逻辑代数的含义，也遵从汉语表达习惯，而写成了“口不干”或“不口干”等形式。
我认为，用符号“∨”、“∧”、“…”表示症状之间的关系，显得十分清楚，不会引起争论。
这样表达症状信息，就克服了大长句子表达信息，到临床使用时的尴尬。因为长句子中，有的症状并不出现或不同时出现。即使出现，因为医生和患者接触时间短而不能观察到。
信息在系统中是有能量的。在特定系统里，每个信息都有自己的能量。比如，在交通系统，红灯停、绿灯行，遵守它，交通秩序良好。不遵守就要出事故。实验室的各种设备，红灯行（加热），绿灯停（维持）。
某种生物的病症矩阵中，每个信息都有自己的能量。
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（六）描述与矩阵（）
1。描述 就是形象地叙述或描写。有人说，医学是描述的。显然症状更是描述。钱学森说，当今科学都是描述性的。
对诸多现代科学的学习和理解，使我认为，老法诊病依靠的是对症状描述的记忆，因为记不住，故诊断准确率低是必然的；因为能回忆起来的描述的症状信息量少。
如果用矩阵上证据性的症状做诊断，因为矩阵上的信息能量大，就必然导致诊断正确。
笔者琢磨了症状描述有5个专有名词：患者的描述叫主诉，医生的描述叫病志，参考书作者的描述叫编写，老师们集体描述的叫教材，研究者描述叫专著。明眼人一看就能知道这5个名词的利弊了。
难怪我们的第一个课题——马腹痛电脑诊疗系统研究，6病6人 用4年——因为用的是主诉和病志；
难怪第二个课题——猪疾病电脑诊疗系统研究，127病12人用8年——因为用的是20本参考书。
教材应该是最好选择，但教材上讲的疾病不全，但症状描写比较真实。
只是到了2004年才认识到专著的优点——病全、真实、精炼。
理论的成熟＋专著作素材 = 电脑诊病科研才走上了高速路。而描述不一致＋不能计算＋人记不住 = 导致了老法诊病容易混沌。
2。矩阵 对诊病而言，矩阵是较好的工具。其原因是矩阵上病全、症全、交叉明确，是证据性的症状，摆在那里就是算式。将症状代入就可以计算，从而知道诊断结果。
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（一）关于九点发现（）
1。症状=现象=属性=判点=1 本质与现象的关系是：事物的质是内在的，是看不到摸不着的。事物的质是通过事物的属性来表现的。人感到的是事物的属性，并通过属性来认识和把握事物的质。所谓属性，就是一个事物与其他事物联系时表现出来的质。属性从某一方面表现事物，而质则给予我们整个事物的观念。比如，黄色、延性、展性和金的其他属性，均是金的属性而不是金的质；而金的质则是由这些属性的总和规定的。
疾病是本质，症状是现象。疾病=疾病名称=症状属性之和。多年认为的看得见摸得着的病理变化是本质，实际是不对的。
上边引文是（马克思主义）哲学常识。但是在没有电脑之前，引文中标注下划线的“某一”与“总和”，绝对与数学、与数字、与“1”联系不起来。因此，也就不能用数学、电脑或智能卡计算事物，计算疾病。现在用“1”、用数字将它们联系起来了，就能计算了。
引入了“1”就引入数学。这个“1”特别重要：既表示定性，又表示定量。
“1”表示定性。点名时，点到张三，答：到。到=有=在=1；若未到，则：未到=无=不在=0（二值逻辑）。
症状的有无也是同理。如动物发热，发热=有=1。定性的“1”表示有。
发热=有=1，“1”表示定量。但发热还有程度的差异，发烧=0。7；或发热=7。因为有了定性的“1”，才可以进一步定量，变成0。 7或7。“1”是定性和定量两者的媒介。
每一种疾病（事物）都要顽强地表现它自己，因此它的属性个数（症状数，即判点数），就必然要多于类似疾病（事物）的属性个数。统计判点数的根据就在于此。在统计判点时，1个分值的位置算作1个判点。
统计判点数是定性，求判点的分值和是定量。定性定量结合诊病，才是真正的综合分析，当然更准。
这一点发现非同凡响。它可使临床诊断的初诊由经验升华为数学诊断。同理，有些自然科学和社会科学尚没有量化的理论都可以借鉴，从而就能走向数学化。须知，不能数学化的理论是难以服人的。
2。发现临时信宿 宇宙有三大属性：物质、能量和信息。任何信息都有信源、信道和信宿（三信），而且相通。
症状作为疾病信息，也有信源、信道和信宿，且相通。信源是患者，收集症状手段是信道，人脑是（最终的）信宿。浩如烟海、错综复杂的诊病知识，仅凭“记不多、错位、遗忘”的人脑分析，难免误诊。
用电脑和智卡做诊断时，矩阵上的症状和分值是信道，矩阵的上表头病名是信宿。因为三信相通，故结论正确。不这样做，而将患者的症状，直接交给人脑信宿去分析，因为1人1脑（装的知识不同），必将导致诊断错误。
3。发现用智卡矩阵是表达病组内病—症的最好形式 用矩阵表达病组内的病—症信息，不但病全、症全，而且具有追溯和预测症状的功能；还能实现正向（由症开始）和逆向（由病开始）的双向推理诊病。
4。收集症状必须用“携检表”将智卡左侧的症状单独打印出来叫“携检表”。秦伯益院士说：“将来凭证据，就不会你诊断出来，他诊断不出来。”用“携检表”收集症状，其症状是证据性的症状。
5。症状面前病病平等 不少人主张采用高信息量分值，即1个症状出现在多种疾病上，他们主张给各个疾病打不同的分，而且分值差距越大越好。但是，在老年人185个病502个症状的特大矩阵上，回顾性验证发生24例错误。本着“在法律面前人人平等”的原则，采取“在症状面前病病平等”的原则，即每个症状都作为1个判点，就纠正了24例错误，达到100％正确。
6。发现诊病的数学模型 传统诊断误诊的根本原因是未用数学。我们用公式Y=f（X）的多元函数作为数学模型，解决了误诊问题。用数学处理事物，做到了由笼统的定性分析转变为系统的量化分析。
7。发现把关方法 以往诊断没有定量的把关方法。用数学诊病，必然要设定量的把关方法。16个字用法中“找大”就是定量的把关方法。即，在“统计”的基础上，依据判点多少，做出1～5诊断的病名，判点数最多的病（尤其当第一诊断比第二诊断多2个以上的判点时）就应该是患者所患的疾病。
8。发现回顾验证症状呈常态分布 如果不是故意搞错（如，诊甲病，却故意说乙病的症状），那么，正确的症状在诊断中，充分发挥作用，表现坐标轴上的判点数或分值和的柱子就高——正态分布；而不正确症状却呈离散分布，即，不正确症状，分散到其他几个病上。
9。发现传统诊断法收集症状缺少近半内容 尤其是医患的初次接触，患者凭“主观”、“感觉”诉说症状，认识论上缺少了一半——“客观”、“未觉”的症状；医生凭“直观”、“直觉”收集症状，缺少“间观”、“间觉”才能收集到的症状。法律断案时1个证据不实就可能导致错案。诊病时，缺症近半，后果肯定有很大出入。故初步确诊病名后，我们强调用“逆诊法”收集症状。
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（二）诊病原理（）
如果按系统将疾病的病名和症状等信息制成用分值相连接的矩阵，那么人人通过定性定量地计算都能做出初步诊断。如果给这条原理起个名字，可以叫疾病数学诊断原理。
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（一）常识部分（）
1。何谓疾病 疾病就是病。植物上叫病害。
2。何谓症状？ “症”是病的意思，“状”是状态的意思。“症状”就是病的状态。病的状态，实际上大家是知道或了解的，如咳嗽、腹泻、体温升高、疼痛等。
3。何谓诊断？ 用（美）A。哈维定义：当“诊断”一词前面没有形容词时，其含义是：通过对疾病表现的分析来识别疾病。
近年，有人撰文，按把握程度将诊断分四等：100％把握叫确诊，75％把握叫初诊，50％把握叫疑诊，25％把握叫待除外诊断。哈维就是模糊叫的“诊断”。本书讲的初诊，也是说辅检之前应该有个诊断，以便为辅检提供根据和方向。我在大学就是这么教的。而且叮嘱学生必须有这个初诊，否则，人家化验室和物理检验室根本就无法给你做辅检。现在为了赚辅检钱，不惜把基本程序搞乱， 70％的辅检，都是不必要做的。
4。何谓经验诊断（老法诊断、传统诊断）有何特点？ 自古至今沿用的诊断，叫传统诊断或经验诊断或老法诊断。特点如下。
（1）诊断方便 对于极常见疾病的诊断是便捷的。
（2）收集症状不全 问诊时，患者凭“感觉”、“主观”诉说症状，在认识论上是有漏洞的，缺少了“未觉”、“客观”的症状；医生凭“直观”、“直觉”收集症状，缺少了“间观”、“间觉”的症状，加上疾病与症状联系的扭曲，严重影响诊断的正确性。
（3）凭经验凭记忆诊病 患者愿意找老大夫，因为他们经验丰富。可是，大脑“记不多、错位和遗忘”是无法克服的。所以，对一起病例，即使症状是共识的，几个人诊断，结论也不一致；甚至同一医生，在不同的时间地点，诊断结论也不一致。总之，老法诊病，外行不会，内行不一。
5。为什么叫智能诊卡或智卡？ 所谓智能诊卡是申报专利时起的名字。实际上，等同于诊卡、智卡、矩阵、表等名字。相当于同物异名，本质无任何区别，只是称呼上不同。
应当说，时至今天，电脑的全部智慧，都是人输进去的。叫智卡，是因为它也有智慧。
第一，诊卡是将某组的全部疾病及其全部症状（个别除外）用分值联系起来排成了矩阵。纵向看是文章，即每种病都有哪些症状，横向看也是文章，即每种症状都有哪些疾病。并用分值（表示症状对诊断意义的大小）将疾病与症状联系起来。这样组织诊病资料，就解决了动物医生亘古至今存在的：想病名难和鉴别
