血液循環共振理論（一）：王唯工的假說、實驗與臨床數據

血液循環共振理論系列 ｜ 第一篇・理論基礎與臨床驗證

這是「血液循環共振理論」系列的第一篇。這個系列要回答一個問題：王唯工提出的理論，經過三十五年的實驗和臨床研究，走到了哪裡？

王唯工（1944–2017）在 1991 年 Circulation Research 上發表了一篇標題野心十足的論文：「Resonance: The Missing Phenomenon in Hemodynamics」——共振：血流動力學中缺失的現象。他主張心臟與動脈系統構成一個共振系統，橈動脈脈波的 FFT 諧波能一對一反映各臟腑的共振能量。這個理論在動物實驗中確實有真實的基礎。但他的後繼者——其妻王林玉英和其子王晋中——發表的六篇臨床論文，揭示了一個理論自身無法迴避的矛盾：C2（理論上的「腎諧波」）預測的是心臟疾病，不是腎臟疾病。

這篇文章要做三件事：先說清楚理論在主張什麼、Cₙ 到底量的是什麼；然後看動物實驗支持到什麼程度；最後逐篇讀臨床論文，讓數據自己說話。

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理論在主張什麼

傳統血流動力學把動脈壓力波視為血液在壓力梯度下的軸向流動，用 Navier-Stokes 方程式描述。王唯工與其妻王林玉英（Lin Wang YY，台師大物理系）提出了一個替代框架：動脈壁的徑向彈性振動（他們稱為 PS wave）才是能量傳遞的主導模式，而不是血液的軸向流動。

核心機制是共振——心臟的驅動頻率在不同整數倍（諧波）上，與特定器官血管床的自然頻率匹配時，能量以最低阻力傳遞。每個器官因為血管床的長度、彈性和附著位置不同，有其特定的共振頻率。

在這個框架下，用 FFT 分解橈動脈脈波所得的 C0–C10 被詮釋為各臟腑的共振能量指標：

Cₙ 到底量的是什麼

在進入實驗數據之前，必須先搞清楚一件事：臨床論文裡的 C1、C2 這些數字，到底代表什麼物理量？

CRP 2018 論文的公式 (1) 寫得很明確：

C1 = A₁ / A₀

其中 A₀ 是脈波的平均值（DC 分量，也就是平均動脈壓的代理），A₁ 是第一諧波的 FFT 振幅。IEEE 2018 的定義更完整：

Cₙ = (1/M) Σ (Aₙ,ₘ / A₀,ₘ)

每一拍脈搏做一次 FFT，取第 n 諧波振幅除以該拍的 DC 分量，然後對 M 拍取平均。

所以 Cₙ 是一個無因次比值——第 n 諧波的能量佔整體脈波能量的比例。它不是絕對振幅，不是與某個基準的差值，也不是與 20 歲年輕人的比較。它就是「你這段脈波裡，第 n 個頻率成分有多強」。

設備方面：所有六篇臨床論文都使用同一台 TD01C 壓阻式脈波分析儀（米安科技 MII-ANN Technology），400 Hz 採樣，12 秒錄製，左手橈動脈關位。

動物實驗：理論最強的環節

動物結紮實驗是整個理論中證據強度最高的部分。

器官選擇性

Young 等人（Cardiovasc Res, 1989）在大鼠模型中結紮不同器官的動脈，同步記錄尾動脈脈波的諧波變化：

• 結紮腎動脈 → C2（第二諧波）以上成分下降 40% 以上
• 結紮腸系膜上動脈 → C3 起反而上升 17–28%（反射效應，非共振）
• 結紮脾動脈 → C3 起下降

不同器官的結紮確實產生了不同的頻譜特徵。這不是猜測，這是受控實驗的直接觀察。

線性可疊加

Hsu 等人（Exp Physiol, 2006）進一步確認：同時結紮兩條動脈，頻譜變化大致等於各自單獨結紮之和。Wang 等人（1995, Am J Chin Med）發現中藥複方「小建中湯」的頻譜效應，也等於各單味藥效應的線性加總。

三種不同介入——物理性（結紮）、化學性（血管收縮劑）、藥理學（中藥）——都收斂到同一個結論：各器官的頻譜效應是線性可疊加的。

但邊界也很清楚

結紮實驗展示的是「阻斷器官血流 → 特定諧波下降」的敏感性。在受控環境中，每次只改變一個變數，同一隻動物前後比較（within-subject 設計）。人體的自然生理變異——體液平衡、多器官同時變化、心率波動——會不會也影響 C2？

從「結紮腎動脈 → C2 下降」到「C2 反映腎臟功能」，中間隔著一個從受控干預到自然變異的巨大跳躍。

接下來的臨床數據，恰好測試了這個跳躍能不能成立。

線性疊加的內部矛盾

在進入臨床論文之前，王唯工自己的實驗數據裡已經埋了一個問題。

線性疊加意味著：每個量測到的 Cₙ，是所有器官對該頻率成分貢獻的加總。承認這一點，同時就帶出一個直接的矛盾——單一諧波無法唯一對應單一臟腑。

以 C3 為例：結紮脾動脈時 C3 下降（共振消失），但結紮腸系膜上動脈時 C3 反而上升（壓力波反射增強）。同一個諧波，兩個不同器官，效應方向相反。觀測到的 C3 是多種機制疊加後的淨結果，不是哪個單一器官的讀數。

王唯工團隊的處理方式是：承認各器官對所有頻率都有貢獻，但主張每個器官有其「主要影響的頻率」，臨床上以該頻率的諧波作為代理指標。這個處理在物理上是一種近似——前提是其他器官的貢獻相對小且穩定。一旦這個前提不成立，代理指標的精度就未知。

這裡有一個方法學上值得注意的結構：理論先預測「一對一對應」，實驗數據顯示「多對多疊加」，於是補充「但主要影響仍可區分」。這個補充本身沒有獨立的實驗驗證——它是為了讓理論在數據面前繼續成立而追加的。用科學哲學的語言說，這是一個事後特設修補（ad hoc modification）：不是新的預測，而是對已知結果的事後調和。

六篇臨床論文的逐篇拆解

王晋中（Wang GC，王唯工之子）與其研究團隊自 2018 年起發表了一系列臨床論文，全部基於臺北市立聯合醫院忠孝院區的同一個前瞻性研究（RPWT2DM, ISRCTN14306167），對象為第二型糖尿病（T2DM）患者。這是目前諧波假說在人體最大規模的數據集。

論文 1：CRP 2018 — C1 預測心血管事件

Chang CW et al. Cardiol Res Pract 2018;2018:5128626.

• 樣本：1,968 名 T2DM 患者
• 發現：C1 最高四分位 vs 最低，不良心臟事件（ACE）HR 2.29（P<0.001）

C1 理論上對應「肝」。但論文的終點指標是冠狀動脈疾病和心血管死亡——心血管事件，不是肝臟疾病。C1 是第一諧波，也就是心跳基頻本身的能量比例。一個更直接的解釋：它反映的是動脈順應性——血管越硬，基頻振幅佔比越高。這和「肝共振」無關，和動脈粥樣硬化有關。

論文 2：IEEE 2018 — C2 預測心肌缺血，不是腎臟疾病

Chang CW et al. IEEE J Transl Eng Health Med 2018;6:2900209.

• 樣本：195 名 T2DM 患者
• 發現：C2 對無症狀心肌缺血（SMI）的勝算比 OR 4.46（P<0.01）

這是整組文獻中最關鍵的一篇。C2 理論上對應「腎」。但它預測的是無症狀心肌缺血——一個心臟灌注不足的問題，跟腎臟功能無關。

把這個結果和郭育誠 2023 年的數據放在一起：

「腎諧波」預測心臟病但不預測腎臟病。 這不是外部批評，這是他們自己的數據。

論文 3：Physiol Rep 2019 — C4CV 與心血管風險

Liao KM et al. Physiol Rep 2019;7(19):e14252.

• 樣本：2,324 名 T2DM 患者，追蹤 1.8 年
• 指標：C4CV = 第四諧波振幅的逐拍變異係數
• 發現：C4CV 最高四分位 vs 最低——大血管事件 HR 2.13、MACE HR 2.31、心血管死亡 HR 3.03、微血管事件 HR 2.08、腎臟不良事件 HR 2.37；但多發性神經病變不顯著（HR 1.47, P=0.65）

這篇在方法學上做了一件關鍵的事：把 C1 和 C4CV 放進同一個多變量模型。兩者都獨立顯著（P<0.001），但指向不同機制：

• C1 與 ankle-brachial index < 0.9 相關（P=0.005）→ 動脈硬度
• C4CV 與 ABI 無關（P=0.15）→ 論文作者自己的解讀：「動脈系統的自然頻率與心率不匹配」

C4 理論上對應「肺」。但論文自己的結論不談器官對應，談的是頻率失配——一個純粹的血流動力學概念。

論文 4：J Diabetes Complications 2019 — C1 預測大小血管事件

Liao KM et al. J Diabetes Complications 2019;33:107420.

• 樣本：同一個 RPWT2DM 研究，2,324 名 T2DM 患者
• 發現：C1 最高四分位 vs 最低，MACE HR 2.29（P<0.001），微血管事件 HR 1.59（P<0.01）

強化了 CRP 2018 的結果：C1 確實有預測力。但預測的仍然是心血管事件，不是肝臟疾病。

論文 5：PLoS ONE 2021 — 女性 T2DM 篩檢

Chen CY et al. PLoS ONE 2021;16(10):e0259269.

• 樣本：808 名女性（404 T2DM / 404 對照），年齡配對
• 發現：
  • C1 OR 1.055（P<0.001）、C2 OR 1.051（P=0.002）、C3 OR 0.972（P=0.013）
  • C4 和 C5 不顯著（C4 P=0.490, C5 P=0.135）
  • BMI + C1 + C2 + C3 → AUC 83.9%；單用 BMI → AUC 77.2%
  • 加入諧波改善 +6.7%，PPV 35.5%

這是對諧波臨床價值最誠實的定量評估：加入三個諧波，準確度只比單用 BMI 多 6.7 個百分點。PPV 35.5%——篩出來說「可能有糖尿病」的人，只有三分之一真的有。

C4（「肺」）和 C5（「胃」）對糖尿病完全沒有預測力。

論文 6 的補充細節

同樣來自 Physiol Rep 2019：C4CV 預測腎臟不良事件（HR 2.37），但 C4 理論上對應的不是腎臟。腎臟不良事件（肌酸酐倍增、末期腎病）本質上是微血管事件——腎絲球是微血管結構。C4CV 作為整體血管功能不穩定性的指標，預測的是所有與血管相關的併發症，不是「C4 對應的特定器官」。

數據的整體圖像

這張表說了三件事：

1. 諧波確實攜帶生理資訊——C1 和 C4CV 在 2,000+ 人的樣本中有穩健的心血管預測力
2. 但預測力來自血管物理學，不是器官對應——C1 追蹤的是血管硬度，C4CV 追蹤的是頻率穩定性
3. 器官對應假說的直接測試失敗了——「腎諧波」不預測腎病，「肺諧波」和「胃諧波」在代謝疾病中毫無貢獻

換句話說，諧波在血管物理學內部是有意義的發現（C1 追蹤動脈硬度、C4CV 追蹤頻率穩定性）。但從這些血流動力學的發現，到「驗證了中醫臟腑理論」，中間需要的不是更多統計——而是一個從物理量到中醫概念的嚴格推導。這個推導不存在。臨床數據做到的是把血流動力學的概念投射到中醫臟腑框架上，不是把中醫理論化約為血流動力學。投射可以產生有趣的對應，但投射不可逆推——「C2 和心臟病有關」不能反過來證明「中醫說的腎經是對的」。

一個研究群組的內循環

六篇論文的作者群高度重疊：Wang GC（金姆健康科技）出現在每一篇。臨床數據全部來自臺北市立聯合醫院忠孝院區的同一個前瞻性研究。設備 TD01C 由米安科技（MiiAnn）提供——Chen 2021 致謝欄明確寫著「MiiAnn Medical Research Center provided radial pulse measurement equipment」。

王林玉英負責理論端，王晋中負責臨床端。2023 年 JOAIMS 回顧文章的作者是 Wang GC 與 Lin Wang YY——回顧自家研究的人，就是做研究的人。

這不代表數據是假的。但一個假說如果 35 年來只被提出者自己的實驗室測試過，它的可信度是有上限的——無論統計多漂亮。從 1991 年 Circ Res 到 2023 年的回顧，沒有任何獨立研究團隊複製過任何一項核心發現。

2006 年，政治大學哲學所的陳智豪在碩士論文中就已經指出脈診科學化的三個必要條件：可落實（理論預測能被具體實驗檢驗）、主體際性（不同實驗室能得到一致結果）、系統化（個別發現能串成可否證的理論體系）。用這三個標準衡量，王唯工的體系在「可落實」上有動物實驗的基礎，但在「主體際性」上——35 年零獨立複製——存在根本缺口。一個只在創始者實驗室裡成立的發現，不是科學知識，是實驗室內部的觀察報告。

小結

王唯工的動物實驗開啟了一個有價值的研究方向——諧波確實攜帶器官血流的資訊。但他的後繼者自己的臨床數據走向了一個不同的結論：諧波是有用的血管功能指標，它們反映的是動脈順應性、血管阻力分佈、心血管頻率穩定性——而不是「各臟腑的共振能量」。

這個結論引出下一個問題：如果臨床數據早在 2018–2021 年就已經指向這個方向，為什麼整個領域三十年來沒有在這個基礎上累積起共識？下一篇，我們看文獻全景。

引用文獻

1. Wang WK, et al. Resonance: the missing phenomenon in hemodynamics. Circ Res 1991;69:246–249.
2. Young ST, Wang WK, Chang LS, Kuo TS. Specific frequency properties of renal and superior mesenteric arterial beds in rats. Cardiovasc Res 1989;23:465–467.
3. Hsu TL, Chao PT, Hsiu H, et al. Organ-specific ligation-induced changes in harmonic components of the pulse spectrum and regional vasoconstrictor selectivity in Wistar rats. Exp Physiol 2006;91(1):163–170.
4. Lin Wang YY, Hsu TL, Jan MY, Wang WK. Theory and applications of the harmonic analysis of arterial pressure pulse waves. J Med Biol Eng 2010;30(3):125–131.
5. Wang GC, Lin Wang YY. Pulse diagnosis of traditional Chinese medicine and modern interpretations: an integrative review. J Artif Intell Med Sci 2023;4(1):3–11.
6. Chang CW, et al. The first harmonic of radial pulse as an early predictor of silent coronary artery disease and adverse cardiac events in type 2 diabetic patients. Cardiol Res Pract 2018;2018:5128626.
7. Chang CW, et al. Radial pulse spectrum analysis as risk markers to improve the risk stratification of silent myocardial ischemia in type 2 diabetic patients. IEEE J Transl Eng Health Med 2018;6:2900209.
8. Liao KM, et al. The first harmonic of radial pulse wave predicts major adverse cardiovascular and microvascular events in patients with type 2 diabetes. J Diabetes Complications 2019;33:107420.
9. Liao KM, et al. Risk assessment of macrovascular and microvascular events in patients with type 2 diabetes by analyzing the amplitude variation of the fourth harmonic component of radial pulse wave. Physiol Rep 2019;7(19):e14252.
10. Chen CY, et al. Non-invasive radial pressure wave analysis may digitally predict women’s risks of type 2 diabetes (T2DM). PLoS ONE 2021;16(10):e0259269.
11. Kuo YC, et al. Pulse harmonic analysis in patients with renal insufficiency. Am J Transl Res 2023;15(10):6015–6025.

延伸閱讀

• 本系列下一篇 → 血液循環共振理論（二）：三十年的文獻，為什麼沒有成為科學脈診的主軸？
• 金姆科技 PulseCheckUp——王唯工理論的 PPG 商業化路徑
• FFT 是什麼——理解頻域諧波分析的數學基礎
• 感測器原理——壓阻、壓電、PPG 的差異

本文為 TCMpulse「血液循環共振理論」系列第一篇。如有勘誤，歡迎透過 contact@tcmpulse.com 聯絡。