數據挖掘技術在中醫藥研究中的應用進展

徐靜雯，夏 菁 ，邸若虹，卜建宏※

(1.上海中醫藥大學附屬市中醫醫院急診科，上海 200071； 2.上海市普陀區人民醫院康復科，上海200060；3.上海中醫藥大學，上海 201203)

中醫藥事業為人類健康做出了巨大貢獻，但其仍具有一定的局限性，如中醫診斷會受醫者主觀影響出現偏差；中醫方劑配伍規律數據極其復雜靠人工分析很難完成；中藥藥性通過傳統實驗研究準確性較差且損耗較大；名中醫經驗通過師帶徒、院校授課等方式很難全面地傳承與發展，從而使得中醫藥的發展缺乏客觀性、全面性、創新性。數據挖掘(data mining，DM)作為一門融合了機器學習、人工智能和數理統計等的新型學科技術，它彌補了人類思維認識與計算的不足，人們利用不同的DM方法對不同領域的數據進行挖掘分析，可發現各領域內的新知識[1]。目前，常用的DM技術有貝葉斯網絡、人工神經網絡、關聯分析、聚類分析、判別分析、隨機森林等。通過DM技術可以預測未來的行為和趨勢，發現隱含、有潛在價值的知識，使社會更好地發展。在中醫藥領域內引入DM技術，可以使其發展更規范、更科學，也為中醫藥事業的發展帶來新活力。現就DM技術在中醫藥研究中的應用進展予以綜述。

1 DM技術在中醫方面的應用

1.1中醫診斷的研究 中醫診斷所收集的臨床數據既復雜又無序，易受各種主觀因素(認知水平、思維方式、研究方法等)影響，故缺乏系統又規范地總結與分析。目前，DM技術在中醫證候、中醫四診等方面應用較為廣泛，其可規范中醫診斷，使中醫診斷更為準確、客觀。

1.1.1中醫證候的歸納 中醫證候是運用中醫望、聞、問、切四診采集臨床資料，結合中醫基礎理論，對疾病進行分析、認識疾病的病理狀態，因此中醫證候欠缺規范。而運用DM技術對中醫證候進行分析，總結疾病證候要素的分布特點、明確證候分類方法、研究疾病的證候學規律，可規范、量化證候診斷。王一戰等[2]收集了感染性腹瀉中醫證治文獻171篇、醫案243例，運用聚類分析的方法對感染性腹瀉的證候分布特點進行分析，結果發現在不同時間點感染性腹瀉呈不同的證候要素，這為其中醫診治提供了一定參考。Chen等[3]運用頻數統計、關聯規則等DM技術對氣虛證的特征譜(包括其影響因素、臨床表現等)進行探究發現，DM技術對規范臨床診斷具有一定的指導。方朝暉等[4]運用頻數和構成比分析了不同年齡2型糖尿病患者的中醫證候分布特點，結果發現2型糖尿病患者的中醫證候以氣陰兩虛夾瘀證最多見，其中0～40歲以氣陰兩虛證居多，40歲后以氣陰兩虛夾瘀證為主。王一戰等[5]收集了142例急性腦卒中患者，運用關聯規則、聚類算法等對其證候規律進行分析，不僅明確了腦卒中先兆證臨床表征的頻次及癥狀間關聯規律，還總結了腦卒中先兆證發病的證候規律。因此，DM技術不僅可以分類識別不同的證候規律，證候與疾病、癥狀間的關系，還在中醫證候模型、證候診斷標準方面也有一定的研究。

1.1.2規范中醫四診 中醫四診是中醫診斷的基礎，如脈診、舌診常帶有醫者的主觀意識，其結果會有所偏差，而使用DM技術可以克服傳統診斷方法的不足，提高中醫舌象、脈象的準確率，促進脈象、舌象辨識的信息化。劉旺華等[6]利用脈搏波動圖譜所獲得的特征參數構建神經網絡，選取一定數量的特征參數作為人工神經網絡系統的輸入值，對應神經網絡的輸入節點，以具體脈名為輸出節點，取得了較滿意的效果，其識別準確率為70%，從而促進了脈象辨識的信息化。唐俊安等[7]以“寒濕證”和“濕熱證”兩種舌象信息為標本，運用snake模型對這兩種證型的舌象進行檢測與對比，結果發現此模型對舌象檢測效果極佳，其可使舌象診斷趨于客觀化。賀宏波[8]運用DM方法探究了2型糖尿病患者的舌象，并運用復雜網絡Liquorice軟件及點式互信息法計算舌象與中藥的相關性，總結了不同舌象關聯頻次前十的中藥，為臨床診治糖尿病提供了幫助?？梢?，運用DM技術對中醫舌象、脈象進行研究，不僅可以提高舌脈診的準確率，還可以指導臨床診斷及用藥，但該技術在問診、聞診方面操作不易，研究甚少，今后需進一步研究。

1.2中醫方劑的研究 方劑是理法方藥的數據集合，有其獨特的配伍規律及方證關系。方劑中藥物的劑量、藥味的隨證加減也有一定規范，但因涉及的數據龐大，靠傳統研究方法很難對其進行全面又系統的分析，而運用DM技術對中醫方劑的數據信息進行分析，挖掘出常用藥物及高頻藥對，總結其配伍規律，不僅為新處方的研究奠定基礎，也為臨床疾病診治提供一定幫助。

1.2.1方劑配伍規律 方劑是不同中藥遵循特定配伍原則的有效結合，其中藥物的配伍選擇、藥物劑量的加減、君臣佐使的組方關系等均會影響臨床療效，而通過DM技術分析各臨床方劑的配伍特點、核心處方等，可使方劑的應用更科學、更全面。王倩等[9]運用關聯規則、改進的互信息算法、復雜系統熵聚類等方法對慢性心力衰竭氣虛血瘀證的處方進行分析，總結出了高頻度的中草藥及核心方劑，這為臨床治療慢性心力衰竭各種伴隨癥狀提供了參考?？党康萚10]運用頻數分析和關聯原則方法對催乳復方的配伍規律進行研究，分析了催乳復方配伍的特點，挖掘治療產后缺乳的整體用藥規律和核心處方。Ou- Yan等[11]運用貝葉斯方法和關聯規則對治療史蒂文斯約翰遜綜合征處方中的藥物進行分析，總結了其中最可能有效的藥對，結合臨床治療結果一起分析，為治療該病的新藥研究奠定了基礎。謝輝等[12]使用中醫傳承輔助平臺軟件對中醫治療神經根型頸椎病的處方進行關聯規則分析、藥物頻次統計等發現，治療神經根型頸椎病各藥物的用藥頻次、常用藥對及新處方，對臨床治療該病具有一定的指導意義。Yu等[13]對212個中醫治療腎臟病的相關處方利用優化算法進行數據分析，有效分析了不同腎臟疾病相關處方藥物劑量的參考值，最大限度地提高處方的藥效和盡量減少藥物不良反應，從而為臨床醫師合理用藥提供參考。

1.2.2方- 病- 證關系 不同方劑有其所對應的證候，所適應的癥狀，臨床治療的高頻疾病，因此實現方- 病- 證的有效結合，是臨床診療的基礎。湯爾群等[14]通過中醫處方智能分析系統對《傷寒論》中的方劑進行量化表達，總結出了方劑的氣、味、歸經及方- 證間的關系等。Huang等[15]對40例失眠患者的臨床表現及方劑進行關聯分析，總結出了12種證候- 藥物關聯規則，如 “口渴、稀便- 茯苓”“口渴、稀便- 白術”等，他們認為關聯規則法是分析中醫方證關系的有效算法。徐建虎等[16]整理了散見于古今醫案專著、臨床經驗專著及期刊中的2 898例小柴胡湯醫案，運用頻數分析的方法對小柴胡湯的臨床病證規律進行挖掘分析，推測出小柴胡湯所治的四大主要癥狀(往來寒熱、胸脅苦滿、不欲飲食、心煩喜嘔)、高頻疾病(感冒、咳嗽等)及主要證候(少陽證)，實現了方- 病- 證之間的有效結合，從而可更好地診治疾病。蔣萃等[17]對運用五苓散治療的112則醫案進行挖掘分析，總結出該方治療以“蓄水證”為主，高頻疾病以水腫、泄瀉、癃閉多見，實現了方- 病- 證的有效關聯，從而為臨床合理運用五苓散診治疾病提供參考。方劑是中醫藥的重要組成部分，是人類防治疾病的重要手段。通過DM技術可以解決方劑配伍關系、方- 病- 證關系等不同方面的問題，使其更好地運用于臨床，但目前研究還處于萌芽階段，它的使用價值及可行性還有待進一步證實。

1.3名中醫臨床經驗的研究 名中醫經驗傳承以往主要以中醫院校的教育、師帶徒言傳身教、紙質或電子文獻的總結等方式，但其均有一定的局限性，難以全面系統地傳承名中醫的學術思想及臨床經驗。而將各名中醫的處方數據采用不同DM方法分析研究，總結常用藥物、核心處方、臨床診治經驗，能使名中醫經驗及思想的總結與傳承更加完善、規范。陶鳳英和黃纓[18]對名老中醫劉云鵬治療不孕癥的中藥處方采用關聯原則、頻數分析方法進行挖掘分析，總結了高頻藥物及常用藥對、藥物組合、中醫證候與中藥之間的關系，為現代運用中醫手段治療不孕癥奠定了基礎。盧晨霞等[19]用醫院信息系統采集了吳壽善運用中藥治療肝硬化的894例處方數據，基于關聯原則對其用藥規律進行挖掘，并對其配伍規律和核心藥對挖掘分析，歸納總結出名中醫吳壽善的臨床用藥經驗。王慶等[20]挖掘分析了余國友治療胃腸功能衰竭的處方，著重分析了其使用中藥的類別、頻次等，總結其用藥規律、常用藥物和處方，對今后余國友特色處方的開發研究具有一定的指導意義。姜劼琳等[21]整理了名中醫胡珂治療胃食管反流病的100例醫案，關聯分析了胡珂治療該病強關聯的藥對、常用藥物，總結了他治療胃食管反流病的基礎方及其病、證、方、藥的規律，為今后臨床診治胃食管反流病提供了參考。目前，DM技術應用于名老中醫的臨床處方挖掘分析較為普遍，可大致了解各名老中醫的用藥規律及學術思想，促進其學術思想的傳承，同時對中醫藥的發展也有深遠意義，需要不斷創新及發揚。

2 DM技術在中藥方面的應用

2.1中藥藥性的研究 中藥藥性體系龐大且復雜，其研究多傾向于文獻和實驗研究。當代學者通過搜集考證文獻、經典書籍, 并整理分析文獻中的藥性研究成果, 進一步發掘和完善中藥藥性體系，但文獻研究的方法耗時、耗費人力，研究成果具有主觀性，需進一步完善；同時，研究者也可對藥性開展實驗研究，但得到的實驗數據時有偏差，而引入DM技術研究中藥藥性可減少損耗，提高準確性和研究價值。肖雨函等[22]運用關聯原則及頻數分析的方法對植物類的中藥進行研究，發現了其藥性、功效及靶點之間有關聯性，這為中藥進一步開發奠定了基礎。劉景亮等[23]以90味利水功效的中藥為研究對象，通過DM技術總結了該類藥物利水的藥性與藥物有效成分之間的關系，為中藥藥理研究提供了理論依據。楊文國等[24]運用頻數分析及變量交叉等DM方法對有揮發油透皮促成作用的中藥進行挖掘分析，揭示了中藥四氣五味與中藥揮發油的透皮促滲作用具有一定關聯，這對今后研究中藥揮發油透皮促滲劑具指導意義。中藥藥性研究是一項復雜的工程，引入DM技術可發現藥性與功效之間的關聯，提高研究的準確性，減少研究的損耗。

2.2中藥圖譜的研究 中藥圖譜非常復雜，傳統圖譜的研究缺乏多角度、全方位的特性，而DM技術，可以凸顯出中藥材指紋圖譜的多維多息特征，可以從不同角度展示中藥材的特征。趙慧輝等[25]建立黃芪藥材的反相高效液相指紋圖譜共有模型,通過聚類分析方法評定不同產地黃芪中化學物質的含量特點,為科學評價黃芪的內在質量提供參考。張曉帆等[26]以苦碟子注射液的特征參數建立中藥色譜指紋圖譜的決策樹和聚類分析的兩個數據挖掘模型，通過對數據模型進行分析得出了對中藥指紋圖譜評價影響較大的多維多息特征參數及分數，為今后確立中藥標準的指紋圖譜提供了理論參考。郝燕等[27]運用SPSS軟件對不同產地的當歸指紋圖譜的多維多息特征參數進行主成分分析，發現了4個主成分能反映中藥色譜指紋圖譜信息的規律。中藥圖譜是鑒定中藥的復雜手段，而運用DM方法對圖譜潛在的數據信息進行挖掘分析，能發現其潛在、有價值的信息。

3 DM技術在針灸方面的應用

3.1針灸取穴規律的研究 針灸腧穴的選擇及配伍對臨床治療疾病的療效影響甚大。傳統針灸治療中，針灸醫師憑借自身對疾病及腧穴的認識、自身臨床經驗等為患者選取腧穴，其治療欠缺規范，而使用DM技術，可以分析總結疾病的腧穴選取規律，使臨床治療更準確、規范。王坤等[28]對針灸治療蕁麻疹的取穴規律進行聚類分析、頻數分析等研究，總結了針灸治療該病的高頻穴位、穴位配伍組合，并進一步總結了取穴規律，為今后臨床治療蕁麻疹提供一定幫助。鄭麗麗等[29]收集了治療慢性盆腔炎的臨床研究，運用關聯分析、描述性分析等方法挖掘分析，總結了治療慢性盆腔炎的高頻腧穴、經外奇穴、特定穴，并通過對腧穴與經絡、部位的關聯分析，總結了治療該疾病的主要經絡和取穴部位。王坤等[30]運用DM方法對針灸治療慢性萎縮性胃炎的文獻進行挖掘分析，通過描述性分析總結了針灸治療該病的高頻腧穴、通過聚類分析總結了常用的核心穴對、通過關聯分析顯示了支持度最高的穴位組合，并對針灸治療慢性萎縮性胃炎的選穴規律和核心穴對進行了有效總結，為臨床治療提供參考。潘鴻等[31]運用規則分析、修訂互信息等DM方法對針灸治療糖尿病周圍神經病變進行分析，總結出了高頻穴位組合，且發現治療該病取穴要以陽明經絡和背俞穴為主，這對今后針灸治療糖尿病周圍神經病變具有一定指導意義?？梢姡ㄟ^運用DM技術對針灸腧穴有效地挖掘分析，總結出合理的腧穴及其配伍選擇，以及正確的配穴方法、選穴原則，能使其更好地應用于臨床。

3.2針灸方法選擇與應用的研究 臨床針灸治療可以選取刺灸法、頭針、刺絡放血等不同方法，通過DM技術分析其各自的適應證及臨床優勢，為今后臨床針灸方法的選取奠定了基礎。朱學亮等[32]整理了2 516篇關于灸法治療疾病的文獻，選取合適的DM方法，總結了不同灸法科屬應用頻次、痊愈率、臨床應用病種頻次以及優勢病種的療效，為今后臨床治療疾病能選取合適的灸法提供幫助。王瓊等[33]整理了自1970年起頭針治療疾病的文獻，挖掘分析頭針的臨床應用特點，且發現頭針在內科中應用最為廣泛，以中風后遺癥為主，并總結了頭針主要的進針、行針手法，以指導臨床應用。李柏英等[34]通過頻次統計的方法對自1960年以來使用灸法和火針治療的文獻進行研究分析，總結了灸法、火針法使用頻次最高的科屬、病種，并發現這兩種方法適應病種的差異性，為臨床提供參考。張曉旭[35]整理了1 848 篇關于刺絡放血療法治療疾病的文獻，運用遺傳算法、分類算法、關聯規則等分析總結出了刺絡放血療法適合的科屬、優勢疾種及證型，并有效總結了該方法的臨床治療的疾病譜，使其更好地服務于臨床。可見，不同疾病適宜選取不同的針灸方法，通過DM技術分析總結針灸各法的適應科屬、優勢病種等，可指導臨床。

4 小 結

DM技術在中醫方面的研究較為廣泛，利用該技術可研究中醫證候規律，規范中醫四診，總結臨床各醫家的辨證規律，使診斷更具客觀性、規范性。且該技術也可挖掘分析方劑中的配伍規律、方- 病- 證的關系，名中醫的臨床用藥規律及學術思想等，為今后臨床診治疾病奠定了一定的基礎。同時，該技術在中藥藥性與成分、功效之間的關系、中藥圖譜表達特征研究方面也有一定的應用，其使藥性的研究更簡便、準確，藥物圖譜表達的信息更多維全面，為今后新藥的開發、醫學科研提供了一定參考。此外，DM技術在針灸取穴規律方面的運用也日益廣泛，從而使針灸更好地服務于臨床。目前，DM技術還未被全面接受和應用，需要培養高技術的中醫藥人才來擴寬該技術在中醫藥領域的應用。未來，可將DM技術滲入到中醫藥信息學方面；也可將DM技術與中藥藥理相結合，為今后新藥的開發奠定基礎；可建立中醫診斷、方劑、中藥或針灸的研究模型等，提高DM技術的針對性和實用性，使中醫藥數據更加信息化、現代化，從而為今后中醫藥的發展帶來新機遇。