古代醫案中小柴胡湯類方癥與藥關系的文獻研究

胡雅凌，游強華

(川北醫學院文獻檢索教研室， 四川 南充 637000)

古代醫案中小柴胡湯類方癥與藥關系的文獻研究

胡雅凌，游強華

(川北醫學院文獻檢索教研室， 四川 南充 637000)

目的：應用數據挖掘中關聯規則方法分析小柴胡湯類方古代醫案中癥與藥之間的關系。方法：收集有關小柴胡湯類方古代醫案，應用關聯規則尋找"癥狀與藥對、癥狀與藥組之間的關系。結果：來源于221種古籍的509首小柴胡湯類方古代醫案，符合支持度>0.08且置信度>0.4的“癥-藥”關聯規則為與“發熱”及“不欲飲食”關聯的藥物是柴胡、甘草、黃芩、半夏、人參；與“嘔”關聯的藥物是柴胡、甘草、半夏、黃芩、生姜；與“胸滿”關聯的藥物是柴胡、黃芩、陳皮、半夏；與“煩”關聯的藥物是柴胡、甘草、梔子；與“咽干”關聯的藥物是柴胡、甘草、白芍；與“脅痛”關聯的藥物是柴胡、甘草、白芍、陳皮；與“小便不利”關聯的藥物是柴胡、甘草、茯苓；與“發黃”關聯的藥物是柴胡、黃芩、梔子、大黃；與“經水適斷”關聯的藥物是柴胡、當歸、川芎；與“腹痛”關聯的藥物是柴胡、甘草、枳殼、白芍。結論：數據挖掘方法能夠為小柴胡湯類方的基礎理論和臨床用藥提供新的支持和依據。

小柴胡湯類方；數據挖掘；關聯規則；配伍規律；癥藥關系

數據挖掘方法可分為描述型數據挖掘和預測型數據挖掘兩種：描述型數據挖掘包括數據總結、關聯規則及聚類分析等；預測型數據挖掘包括分類、回歸及時間序列分析等。其中，關聯規則是數據挖掘方法中極為重要的一種，由R.Agrawal和R.Srikant于1993年提出，用于從大量數據中發現滿足一定條件的項集之間隱藏的關聯，根據顯示的結果進行分析，尋找其中的規律[1-3]。楊洪波對《傅青主女科》中的當歸類方進行藥證關聯規則分析，剖析相關癥狀及藥物的頻繁項集及癥藥關系[4]。陳明等應用關聯規則算法，研究《傷寒論》、《金匱要略》中桂枝湯類方, 通過桂枝湯類方相關指征頻數統計表、桂枝湯類方相關因素關聯度表等說明桂枝湯類方的病證、方、藥之間的關系[5]。

小柴胡湯是張仲景《傷寒論》中和解少陽的經典方，后世醫家對其應用有廣泛的擴展。現今對小柴胡湯類方的研究，從文獻、臨床應用、實驗等方面對小柴胡湯及其類方進行了廣泛深入地研究[6-7]，課題組在前期研究中已統計出小柴胡湯類方癥狀、藥物的頻數及藥物之間的關聯規則[8-10]，本研究在前期研究工作的基礎上，對小柴胡湯類方癥與藥對、癥與藥組關系進行關聯規則的數據挖掘。

1 資料與方法

1.1 小柴胡湯類方醫案納入標準

本研究以《中醫大辭典·方劑分冊》為基礎，類方的納入標準設定為：(1)醫案中標明使用小柴胡湯；(2)使用加減小柴胡湯的醫案；(3)后世衍生方，如柴胡合葛根湯等方；(4)在按語中注明選用小柴胡湯的醫案；(5)證見小柴胡湯四大主證之一，及少陽病三大提綱證一類的方劑。通過篩選，共收集509首小柴胡湯類方的方劑。

1.2 小柴胡湯類方醫案來源

509首小柴胡湯類方古代醫案來源于221種古籍，如《傷寒論》《金匱要略》《圣濟總錄》《傷寒大白》《太平圣惠方》《千金翼方》《傷寒圖歌活人指掌》《明醫雜著》《重訂通俗傷寒論》《明醫雜著》《蘭室秘藏》《治疹全書》《溫病條辨》《婦人大全良方》《云歧子保命集》《醫學衷中參西錄》等。其中記錄小柴胡湯類方醫案超過10首的古籍，《圣濟總錄》《太平圣惠方》《癥因脈治》中小柴胡湯類方醫案記載最多，見表1。

1.3 數據預處理

(1)藥名、藥物功效依據《中藥學》進行規范化處理，如“芎藭”“芎”“川芎”“芎”，統一為“川芎”。(2)癥候、疾病依據《中醫診斷學》[11]進行規范化處理，如將“胸滿脅痛”拆分為“胸滿”“脅痛”。(3)方劑藥物組成拆分。如“小柴胡去半夏加栝樓湯”，則其組成應為：柴胡、黃芩、生姜、人參、大棗、甘草、栝樓根。預處理后共涉及151種癥狀，178味藥物。

1.4 建立數據庫

應用Microsoft SQL SERVER 2005數據庫平臺，輸入預處理后的數據，字段包括方名、癥狀、藥物等，建立小柴胡湯類方癥狀及藥物配伍數據庫。

表1 小柴胡湯類方醫案來源

1.5 統計學分析

本研究選用挖掘關聯規則頻繁項集的Apriori算法[8]。關聯規則表達形式為癥狀A→藥物B，本研究參照以往研究閾值設定[12]，設定最小支持度為0.08，最小置信度為0.4。

2 結果

由于柴胡頻數為509，“癥狀→柴胡”的支持度皆等于該癥狀出現概率比，且置信度為1，在以下所展現的分析表中，故將所有柴胡相關的關聯規則隱去。

2.1 小柴胡湯類方癥狀與藥對關聯規則分析

小柴胡湯類方癥狀與藥對，符合支持度>0.08且置信度>0.4的關聯規則結果見表2。共涉及11種癥狀，13種藥物(不包括柴胡)。

2.2 小柴胡湯類方癥狀與3味藥組關聯規則分析

小柴胡湯類方癥狀與3味藥組，符合支持度>0.08且置信度>0.4的關聯規則結果見表3。共涉及7種癥狀，10種藥物(不包括柴胡)。

2.3 小柴胡湯類方癥狀與4味藥組關聯規則分析

小柴胡湯類方癥狀與4味藥組，符合支持度>0.08且置信度>0.4的關聯規則結果見表4。共涉及3種癥狀，5種藥物(不包括柴胡)。

表2 小柴胡湯類方癥狀與藥對關聯規則表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

規則頻數支持度置信度發熱→黃芩+甘草2460．48330．6872不欲飲食→甘草+半夏1730．33990．5440發熱→人參+甘草1650．32420．4609發熱→人參+黃芩1620．31830．4525不欲飲食→黃芩+半夏1580．31040．4969發熱→甘草+半夏1510．29670．4218嘔→甘草+半夏1370．26920．7062不欲飲食→人參+半夏1350．26520．4245脅痛→甘草+白芍910．17880．8053胸滿→黃芩+半夏830．16310．6336嘔→生姜+黃芩810．15910．4175嘔→生姜+半夏780．15320．4021煩→梔子+甘草760．14930．4043胸滿→黃芩+陳皮760．14930．5802咽干→甘草+白芍690．13560．4395胸滿→陳皮+半夏680．13360．5191脅痛→陳皮+白芍610．11980．5398小便不利→甘草+茯苓570．11200．6552腹痛→白芍+甘草510．10020．6000經水適斷→當歸+川芎500．09820．5882腹痛→枳殼+甘草490．09630．5765發黃→黃芩+大黃490．09630．5568發黃→黃芩+梔子470．09230．5341腹痛→白芍+枳殼450．08840．5294發黃→梔子+大黃440．08640．5000

表3 小柴胡湯類方癥狀與3味藥組關聯規則表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

規則頻數支持度置信度發熱→人參+黃芩+甘草1570．30840．4385發熱→黃芩+甘草+半夏1510．29670．4218不欲飲食→人參+甘草+半夏1320．25930．4151不欲飲食→人參+黃芩+半夏1290．25340．4057不欲飲食→人參+黃芩+甘草1280．25150．4025嘔→生姜+黃芩+甘草800．15720．4124嘔→黃芩+甘草+半夏780．15320．4021脅痛→陳皮+甘草+白芍580．11390．5133胸滿→甘草+陳皮+半夏580．11390．4427胸滿→黃芩+陳皮+半夏550．10810．4198腹痛→白芍+枳殼+甘草420．08250．4941發黃→黃芩+梔子+大黃410．08060．4659

表4 小柴胡湯類方癥狀與4味藥組關聯規則表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

規則頻數支持度置信度發熱→人參+黃芩+甘草+半夏1490．29270．4162不欲飲食→人參+黃芩+甘草+半夏1280．25150．4025胸滿→黃芩+甘草+陳皮+半夏530．10410．4046

3 討論

醫案是中醫臨證的資料，它具體體現了中醫理法方藥的綜合應用。章太炎先生指出：“中醫之成績，醫案最著。欲求前人之經驗心得，醫案最有線索可尋，循此鉆研，事半功倍。”[13]因此，認真研究中醫醫案是非常重要的。然而，從古至今，無論名家還是普通醫家，其大部分醫案處方均為個人的臨床經驗用藥，從辨證分型到臨床用藥，觀點不一，帶有一定的主觀性和片面性，缺乏系統性、科學性。如何集各家所長，又能摒除個人用藥的偏倚，找到最佳治療效果的藥物組方，是個難題。中醫藥數據之間環環相扣、交相關聯，知識集約程度高，信息量特別巨大，傳統的統計方法不能進行深層次的信息發現。中醫講求辨證論治，多病因分析、多藥物組方、多靶點論治是其基本特點，多維度的思維是其精髓，中藥方劑最典型的體現了這一思維特征，如藥性涉及氣味、歸經、升降浮沉、潤燥剛柔、毒性等要素，方劑涉及到藥味、劑量、劑型、用法、主治、功用或治法等要素。由此可見，數據挖掘方法的特點非常適用于中醫藥其多維性、系統性、整體性、復雜性和非線性動態變化等特點，數據挖掘方法必將在探索中醫理論、組方規律和指導臨床用藥中發揮不可估量的作用。

病在少陽，故往來寒熱，膽氣不舒、木邪犯土，故不欲飲食心煩喜嘔、肝膽兩經循行胸脅少腹則胸滿脅痛腹痛等，研究結果顯示，所有小柴胡湯類方皆以柴胡為君藥，即柴胡頻數為509，故“發熱”“不欲飲食”“嘔”“煩”“咽干”“脅痛”等151種癥狀皆關聯柴胡，且置信度為1，研究結果與傳統中醫理論相符合。

藥對又叫對藥，是指兩味經常聯合使用的藥物，是配伍的最小單位。《神農本草經》記載“藥有陰陽配合”，指出藥對“有相須者，有相使者，有相惡者，有相反者，有相殺者”。藥組，是中醫臨床常用的多藥味的配伍組合，藥對藥組是中藥配伍應用中的基本形式。癥狀與藥對、癥狀與藥組之間的關聯規則是體現針對某一癥狀的藥物配伍應用。本文置信度表示在A癥狀出現的前提下B藥物出現的概率，顯示左側癥狀對右側藥物的依賴程度，置信度越高，依賴度越高。研究結果顯示：一方面，針對不同的癥狀使用不同的藥物群：(1)置信度>0.4的“癥-藥對”關聯規則：與“發熱”“不欲飲食”兩種癥狀關聯的藥物皆是甘草、黃芩、半夏、人參；與“嘔”關聯的藥物是甘草、半夏、黃芩、生姜；與“胸滿”關聯的藥物是黃芩、甘草、陳皮、半夏；與“煩”關聯的藥物是甘草、梔子；與“咽干”關聯的藥物是甘草、白芍；與“脅痛”關聯的藥物是甘草、白芍、陳皮；與“小便不利”關聯的藥物是甘草、茯苓；與“發黃”關聯的藥物是黃芩、梔子、大黃；與“經水適斷”關聯的藥物是當歸、川芎；與“腹痛”關聯的藥物是甘草、枳殼、白芍。(2)其中置信度>0.8為“癥-藥”強關聯規則[12]：與“脅痛”強關聯的甘草、白芍。

另一方面，同一藥物群也關聯多個癥狀：人參、黃芩、甘草、半夏關聯“發熱”“不欲飲食”；黃芩、甘草、半夏關聯“發熱”“嘔”“胸滿”；甘草、白芍關聯“脅痛”“腹痛”“咽干”；甘草、陳皮關聯“胸滿”“脅痛”。

由此可見，數據挖掘方法的特點非常適用于中醫藥其多維性、系統性、整體性、復雜性和非線性動態變化等特點，所以，通過基于數據挖掘方法的《傷寒論》經方及其類方的古代醫案文獻研究，找到數據挖掘方法與中醫藥文獻研究的契合點，是現今亟待解決的研究難題。數據挖掘方法必將在探索中醫理論、組方規律和指導臨床用藥中發揮不可估量的作用。

綜上所述，通過基于數據挖掘方法對《傷寒論》小柴胡湯類方的古代醫案文獻研究，構建中醫藥方劑特色數據庫，找到數據挖掘方法與中醫藥文獻研究的契合點，探索中藥復方配伍用藥規律，建立計算機數據挖掘方法應用于中醫藥的數據分析及知識發現的新模式，能為中醫藥的基礎理論和臨床用藥提供新的支持和新的依據。

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(學術編輯：雷梟)

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郵箱：xuebao@nsmc.edu.cn

A Study on the relationship between the symptoms and the associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang

HU Ya-ling,YOU Qiang-hua

(DepartmentofLiteratureSearch，NorthSichuanMedicalCollege,Nanchong637000,Sichuan,China)

Objective：This study aims to use the Association Rules to do the data mining of Xiao Chai Hu Tang and its associated prescriptions,and explore the internal relationship between the “disease symptoms and drugs” of these prescriptions.Methods：Putting the “Dictionary of Chinese Medicine·Volume prescriptions” as prescription sources,we collect associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang and deeply explore the relationship between “disease symptoms and drugs” with the Association Rules.Results:In the 509 collected associated prescriptions,221 ancient books，the Chinese herbs qualify the association rules with support >0.08 and confidence >0.4.Bupleurum,liquorice,baical skullcap root,pinellia tuber and ginseng are associated with “fever” and “loss of appetite”.Bupleurum,liquorice,pinellia tuber,baical skullcap root and ginger are associated with “vomit”.Bupleurum,baical skullcap root,dried tangerine peel and pinellia tuber are associated with “distension of the hypochondrium”.Bupleurum, liquorice and Fructus Gardeniae are associated with “fidgety”.Bupleurum,liquorice and radix paeoniae alba are associated with “dry pharynx”.Bupleurum,liquorice,radix paeoniae alba and dried tangerine peel are associated with “hypochondriac pain”.Bupleurum,liquorice and poria cocos are associated with “dysuria”.Bupleurum,baical skullcap root,fructus gardenia and rheum officinale are associated with “jaundice”.Bupleurum,angelica sinensis and ligusticum wallichii are associated with “menstrual disorder”.Bupleurum,liquorice,fructus aurantii and radix paeoniae alba are associated with “abdominal pain”.Conclusion:Association rules can objectively reflect the intrinsic association rules of associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang.

Associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang;Data mining;Association rule;relationship between “disease symptoms and drugs”

10.3969/j.issn.1005-3697.2017.03.020

川北醫學院科研發展計劃重點培育項目(CBY13-B-ZP01)

2016-09-18

胡雅凌(1982-)，女，碩士，講師。E-mail：hengwujun@163.com

時間：2017-6-21 18∶10 網絡出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1254.R.20170621.1810.040.html

1005-3697(2017)03-0387-04

R289.5

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