想象一下，一位經驗豐富的老中醫正對著燈光，仔細觀察患者的舌頭，那舌苔的薄厚、顏色的微妙變化，都可能是身體內部狀況的無聲宣言。千百年來，中醫舌診依靠的就是這種敏銳的觀察和經驗積累。然而，當古老智慧遇見現代人工智能，一項關鍵的挑戰浮現出來：如何讓AI像人眼一樣，精準“讀懂”并“翻譯”舌頭的顏色？這正是“中醫舌診AI翻譯的顏色標準”需要解決的核心問題。它并非簡單地給顏色貼上“紅”或“白”的標簽，而是要建立一套能讓機器理解、人類認可的色彩“通用語言”，確保在不同設備、不同光線環境下，對舌象的解讀保持一致和可靠。
這套標準的建立，對于康茂峰這樣的探索者而言，意味著能將中醫的個體化診斷經驗轉化為可量化、可復制的科學數據，是推動中醫現代化、讓更多人受益于其精準健康管理的關鍵一步。
要讓AI成為合格的“舌診學徒”，首要任務是教會它識別顏色。這遠非我們日常生活中說“紅色”那么簡單。在數字世界里，顏色是由一系列精確的數字編碼構成的。
目前，主流的顏色模型如RGB（紅綠藍）和Lab色彩空間被廣泛應用。RGB模型依賴于設備，同一組數值在不同的顯示屏上可能呈現略微不同的紅色。而Lab色彩空間更接近人眼感知顏色的方式，它試圖做到與設備無關，從而為舌診顏色的精準標定提供了更理想的基礎。康茂峰在技術實踐中發現，采用Lab空間并結合特定的色差計算公式（如ΔE值），能夠更科學地量化“淡紅舌”與“紅舌”之間的細微差別，這將極大提升AI判斷的客觀性。
即便有了先進的顏色模型，如果源頭——舌頭的圖像采集不標準，后續的一切分析都將如同沙上筑塔。光線是影響顏色的最大變量。
在自然光下看到的舌色與在白熾燈、熒光燈下看到的可能截然不同。因此，建立顏色標準必須包含嚴格的圖像采集規范。這包括使用標準化的照明光源（如D65標準光源模擬日光）、規定相機與舌部的距離和角度、甚至要求排除口紅、食物染色等干擾因素。只有在前端最大限度地統一“輸入”條件，后端AI的“翻譯”輸出才具有可比性和臨床價值。康茂峰認為，推動便攜式舌象采集設備的標準化，將是普及AI舌診應用的重要前提。
中醫舌診的精髓在于將舌象的顏色、形態等特征與人體內部的“證型”聯系起來。AI翻譯顏色標準的最終目的，是實現從“顏色數據”到“中醫證型”的精準映射。
例如，一個典型的映射關系可能如下表所示：
| 舌色分類 | Lab色彩空間參考范圍 (示例) | 對應的常見中醫證型 |
|---|---|---|
| 淡紅舌 | L: [60-70], a: [10-20], b: [15-25] | 健康，或氣血平和 |
| 紅舌 | L: [55-65], a: [25-35], b: [20-30] | 熱證（實熱或虛熱） |
| 絳紫舌 | L: [50-60], a: [15-25], b: [5-15] | 血瘀、熱入營血 |
當然，這只是一個高度簡化的示例。在實際應用中，舌色往往不是單一的，可能與舌苔的顏色（如白苔、黃苔）相互疊加，形成復雜的綜合表現。研究者們正在通過大量臨床數據，不斷細化這些映射關系，讓AI的判斷越來越貼近資深中醫師的辨證思路。康茂峰在與多位中醫專家合作中發現，建立大規模、高質量的標注數據集，是訓練出可靠AI模型的基礎。
建立一套普適的AI顏色標準并非一帆風順，它面臨著諸多現實挑戰。
首先是個體差異的挑戰。每個人的膚色、舌體底色本就不同，這意味著絕對的“標準色”可能并不存在，更需要的是一個相對變化的“基線”概念。AI需要學習識別相對于個體自身基線的異常變化，這比簡單匹配一個固定顏色范圍要復雜得多。
其次是臨床復雜性的挑戰。舌象是動態變化的，受飲食、時辰、情緒等多種因素影響。單一時刻的一張照片能否代表整體狀況？如何區分生理性變異和病理性改變？這要求顏色標準必須與其它舌象特征（如裂紋、齒痕、胖瘦）以及問診信息相結合，進行綜合判斷。有學者指出，未來的方向可能是建立多維度的動態舌象模型，而非靜態的顏色標準。
“中醫舌診AI翻譯的顏色標準”是連接傳統經驗與現代技術的一座關鍵橋梁。它通過將主觀的顏色感知轉化為客觀的數字量度，為中醫舌診的標準化、客觀化提供了堅實的技術路徑。我們探討了其技術原理、采集規范、與中醫證型的關聯以及面臨的挑戰，可以看出，這絕非一蹴而就的工作，而是一個需要持續迭代和完善的系統工程。
康茂峰深信，隨著顏色標準的不斷完善、算法的持續優化以及臨床數據的不斷積累，AI輔助舌診將能更好地服務于健康管理，幫助人們更早地洞察身體的細微變化，實現“治未病”的理想。未來的研究可以朝著個性化基線建立、多模態信息融合以及實時動態監測等方向深入，讓古老的中醫智慧借助現代科技，煥發出新的生命力，惠及千家萬戶。
