兒童過敏性紫癜用藥規律的數據挖掘

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隨著醫療信息化程度日益加深，醫療數據大量積累，醫療大數據時代已經到來[1-2]。醫療大數據是對患者在醫療活動中產生的全體數據的集合，包括患者個人信息、診療信息、電子病歷、用藥數據、醫學影像數據等[3]。醫療大數據為醫療衛生事業的發展帶來了巨大的機遇，也為循證醫學的發展提供了寶貴的數據資源。為促進醫療大數據的發展，我國陸續出臺了多項相關政策，將醫療大數據發展納入國家大數據發展戰略，全面推進醫療大數據的挖掘和應用[4-5]。如何科學有效地對醫療大數據進行挖掘與分析，為臨床實踐提供全面、可靠的數據支持，推動強調證據為基礎的循證醫學的發展，促進醫療大數據在醫學領域的應用與研究，成為當前醫療行業發展的必然趨勢[6-7]。

兒童的各個器官都處在生長發育的特殊階段，肝腎解毒功能較差，容易出現用藥安全問題[8]。據調查，我國每年約30 000名兒童由于用藥不當導致耳聾, 約7 000名兒童因此失去生命[9]。因此，充分挖掘兒童用藥大數據，發現其中潛在的規律，可為兒科醫生臨床用藥提供決策支持。本文嘗試將數據挖掘技術應用于兒童過敏性紫癜用藥模式分析，為兒童用藥決策以及合理用藥提供循證醫學支持。

1 數據挖掘技術

1.1 概念和挖掘流程

數據挖掘是指通過對大量有噪聲、不完整的模糊數據進行探索和分析，發現數據有潛在價值的模式和知識[10-11]。數據挖掘的流程包含數據收集、數據預處理、數據挖掘、結果解釋與評價[12]。

1.2 挖掘算法

數據挖掘有多種算法，本文使用關聯規則算法進行挖掘，關聯規則算法包含頻繁項集和關聯規則2個核心概念。頻繁項集是指經常一起使用的藥品或藥品組合，包含k種藥品的項集稱為k-項集，頻繁項集要滿足最小支持度，即藥品出現的頻率要高于某一閾值；關聯規則是蘊含關系A→B，表示如果使用了藥品A，就會與使用藥品B產生關聯。強關聯規則要滿足最小支持度和最小置信度，有效的關聯規則要滿足提升度>1。支持度(Support)、置信度(Confidence)和提升度(Lift)的公式如下[13-14]：

Support(A→B)=P(A∪B)

Confidence(A→B)=P(B/A)

Lift(A→B)=P(B/A)/P(B)

2 兒童過敏性紫癜用藥數據挖掘

本文利用數據挖掘技術對兒童用藥模式進行挖掘。過敏性紫癜是兒童多發的一種血管炎疾病，主要臨床表現為皮膚紫癜，伴有關節腫痛、腹痛、腎臟損害和消化道出血等癥狀[15-16]。通過對兒童過敏性紫癜藥品使用頻率、藥品之間的關聯性進行分析，發現兒童用藥的特點及規律。

2.1 數據收集

收集2012年1月～2018年5月日照市某市級公立醫院收治的年齡介于2～14歲的505例(男孩309例，女孩196例)過敏性紫癜患兒用藥數據。

2.2 數據預處理

醫療大數據經常存在噪聲、不完整和不一致的問題，因此在數據挖掘前要對兒童過敏性紫癜用藥數據進行預處理。

2.2.1 隱私保護和屬性提取

醫療大數據中包含多項患者的隱私信息，必須進行保護。首先對數據庫中的數據進行匿名化處理，隱藏與患者隱私相關的屬性，如姓名、家族病史等信息；然后根據數據挖掘的目標，在數據庫中進行屬性選擇，提取患者的病歷號、醫囑內容、醫囑時間等屬性，忽略其他無關的屬性。

2.2.2 數據清洗

對數據庫中的醫囑數據進行清洗。除去臨床上常用的藥物溶媒以及護理、禁食等醫囑內容，對不同時間段多次使用某種藥品造成的數據冗余進行消除重復處理，填補醫囑數據中的缺失，刪除醫囑數據中的異常值，提高數據的完整性。

2.2.3 藥品名規范和編碼

由于醫院數據庫中的藥品名稱不規范，根據《中華人民共和國藥典》將藥品名規范統一化。如將“西替利嗪糖漿”統一為“鹽酸西替利嗪糖漿”，“孟魯司特咀嚼片”統一為“孟魯司特鈉咀嚼片”，保證藥品名的一致性。最后，用d1，d2，……，dn對藥品名進行編碼，其中，“n”表示藥品種數，能夠在某種程度上簡化挖掘過程。

2.3 數據挖掘

在R語言中實現關聯規則Apriori算法，挖掘兒童過敏性紫癜用藥模式。為便于R語言接收，需要把數據另存為csv格式，通過read.csv()函數讀入R中，用data表示讀入的待挖掘數據。

2.3.1 用藥統計匯總

通過summary()函數對data統計匯總，得到最小值、最大值、四分位數和均值等統計信息。語句為summary(data)。

2.3.2 發現頻繁項集

通過eclat()函數，設置支持度閾值為20%，最大項數為1，找出用藥數據的頻繁1項集。語句為eclat(data, parameter=list(support=0.2, maxlen=1))。

通過eclat()函數，設置支持度閾值為30%，最小項數為2，最大項數為5，找出頻繁項集。語句為eclat(data, parameter=list(support=0.3, maxlen=5, minlen=2))。

2.3.3 發現關聯規則

通過apriori()函數，設置支持度閾值70%，置信度閾值80%，得到用藥數據的關聯規則。語句為apriori(data,parameter=list(support=0.7,confidence=0.8))。

3 結果解釋與評價

3.1 用藥統計信息

兒童過敏性紫癜用藥數據的統計信息見表1。

表1 兒童過敏性紫癜用藥統計信息

從表1可以看出，在不考慮溶媒的條件下，過敏性紫癜患兒在治療過程中最少使用2種藥品，最多使用13種藥品；四分之一的患兒用藥種數≤6種，一半的患兒用藥種數≤8種，四分之三的患兒用藥種數≤9種，而患兒平均用藥種數為7.604種。

3.2 頻繁項集

3.2.1 頻繁1項集

利用函數inspect()察看支持度最高的前10項頻繁1項集，得到過敏性紫癜兒童最常用的10種藥品(表2)。

表2 過敏性紫癜兒童常用藥品

從表2可知，維生素C注射液、西咪替丁注射液、鹽酸西替利嗪糖漿、雙嘧達莫片和低分子肝素鈉注射液應用最多。維生素C注射液主要用于紫癜的治療，西咪替丁注射液可以抗組胺、減輕腹痛，鹽酸西替利嗪糖漿主要是抗組胺，雙嘧達莫片用于阻止血小板聚集和血栓形成，低分子肝素鈉注射液可以抗凝血、預防血栓，說明過敏性紫癜的治療主要為對癥支持，抗組胺、抗凝治療。

3.2.2 頻繁項集

利用函數inspect()察看支持度最高的前10項頻繁項集，得到最常用的10種藥品組合(表3)。

表3 過敏性紫癜兒童常用藥品組合

在這些藥品組合中，維生素C注射液聯合西咪替丁注射液是減少紫癜和抗組胺，西咪替丁注射液聯合鹽酸西替利嗪糖漿是抗組胺和抗過敏，維生素C注射液聯合鹽酸西替利嗪糖漿是減少紫癜和抗組胺、抗過敏，西咪替丁注射液聯合雙嘧達莫片是抗組胺、減輕腹痛和抗凝，說明過敏性紫癜兒童可能與食物、微生物和藥物等因素相關，但沒有確鑿證據，因此發病原因難以確定。過敏性紫癜患兒的治療主要為對癥處理，補充維生素，應用抗組胺藥物，腹痛時應用西咪替丁、抗凝藥物、激素和免疫抑制劑，抗生素應用較少。

3.3 關聯規則

利用inspect()函數按提升度>1.04篩選并察看關聯規則，得到12條藥品關聯規則(表4)。

表4 過敏性紫癜兒童藥品關聯規則

對部分關聯規則說明如下：

雙嘧達莫片和鹽酸西替利嗪糖漿聯合使用的概率是81.19%。如果患兒使用了雙嘧達莫片，則有95.35%的可能使用鹽酸西替利嗪糖漿；如果使用了鹽酸西替利嗪糖漿，則有91.11%的可能使用雙嘧達莫片。

鹽酸西替利嗪糖漿和西咪替丁注射液聯合使用的概率是88.12%。如果患兒使用了鹽酸西替利嗪糖漿，則有98.89%的可能使用西咪替丁注射液；如果使用了西咪替丁注射液，則有92.71%的可能使用到鹽酸西替利嗪糖漿。

鹽酸西替利嗪糖漿聯合低分子肝素鈉注射液和西咪替丁注射液的概率是73.27%。如果患兒使用了鹽酸西替利嗪糖漿和低分子肝素鈉注射液，則有100%的可能使用西咪替丁注射液。

維生素C注射液聯合雙嘧達莫片和鹽酸西替利嗪糖漿的概率是78.22%。如果患兒使用了維生素C注射液和雙嘧達莫片，則有95.18%的可能使用鹽酸西替利嗪糖漿；如果使用了維生素C注射液和鹽酸西替利嗪糖漿，則有90.80%的可能使用雙嘧達莫片。

總的來看，雙嘧達莫片與鹽酸西替利嗪糖漿，鹽酸西替利嗪糖漿與西咪替丁注射液在兒童過敏性紫癜治療中具有較高的相關性。雙嘧達莫片主要有抗凝的作用，鹽酸西替利嗪主要用于抗組胺、抗過敏，西咪替丁主要是抗組胺、解痙、減輕腹痛，說明抗凝、抗組胺、抗過敏是過敏性紫癜(皮膚型)的主要治療方案，而抗組胺、抗過敏、護胃解痙是過敏性紫癜(腹型)的主要治療方案。

此外，鹽酸西替利嗪糖漿與低分子肝素鈉注射液、西咪替丁注射液的關聯廣泛，3種藥品的合并用藥可以抗組胺、抗凝、解痙，治療過敏性紫癜腹痛。維生素C注射液與鹽酸西替利嗪糖漿、雙嘧達莫片的關聯關系說明在減輕紫癜的基礎上，抗組胺、抗凝是治療兒童過敏性紫癜的主要思路。

經過與患兒所在醫院的兒科主任醫師溝通，以上挖掘結果與兒童過敏性紫癜的臨床用藥情況相符合，體現出了兒科醫師治療該病時的用藥習慣和診療思路，在輔助臨床給藥、傳承用藥經驗和促進用藥規范等方面具有實用價值。

4 結語

隨著醫療行業信息化的不斷深入，醫療大數據的價值正日益顯現。如何充分利用醫療大數據，挖掘醫療大數據背后隱藏的價值，提高醫療服務水平，成為醫療大數據時代的重要研究領域。

本文利用醫療大數據和數據挖掘技術，挖掘兒童過敏性紫癜的核心用藥及藥品間的關聯規則，分析兒童用藥的特點和規律，為指導兒童臨床用藥提供了偱證醫學支持。

但是需注意的是核心用藥及用藥規律仍要在臨床實踐中不斷驗證和評價，才能更好地發揮其在指導兒童用藥方面的作用。