基于Python語言的冠心病證候與用藥規律挖掘研究

陳善達 梁 昊 李 亮

(1 湖南中醫藥大學，長沙，410208； 2 湖南中醫藥大學中醫診斷學湖南省重點實驗室，長沙，410208； 3 湖南中醫藥大學中醫心肺病證辨證與藥膳食療重點研究室，長沙，410208)

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(冠心病)是冠狀動脈發生粥樣硬化引起管腔狹窄或閉塞，導致心肌缺血、缺氧或壞死而引起的心臟病，屬于中醫學“胸痹”范疇。冠心病嚴重危害著人們的生命健康，2018年我國冠心病患者已達1 100萬，近年來發病呈上升、年輕化的趨勢[1]。中醫藥在冠心病防治中有獨到的優勢，因此深入挖掘中醫藥治療冠心病的證候與用藥規律有重要意義。本文通過運用Python語言編寫程序腳本對從3個學術數據庫收集到的冠心病中醫病案進行數據挖掘，以期為Python語言在中醫藥領域的運用提供思路與方法。

1 資料與方法

1.1 文獻來源 所有病案數據來源于國家知識基礎設施數據庫(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)、中國學術期刊數據庫(China Science Periodical Database，CSPD)、中文科技期刊數據庫(Chinese Citation Database，CCD)等數據庫。

1.2 檢索策略 運用CNKI、CSPD、CCD數據庫，以“冠心病驗案”“冠心病舉隅”或“胸痹驗案”“胸痹舉隅”為檢索式，檢索2010年1月1日至2020年1月1日的所有期刊文獻，共檢索出610篇；篩選并剔除重復文獻，最終納入222篇，共計醫案343個。

1.3 納入標準 1)符合西醫“冠心病”或中醫“胸痹”診斷標準且證候、證型、方藥完整的中醫診治文獻，診斷標準參照《內科學》以及《中醫內科學》[2-3]；2)使用中藥內服法治療。

1.4 排除標準 1)學術思想探討與綜述類的文獻；2)單味藥、藥對及復診處方。

1.5 數據規范與數據庫建立

1.5.1 數據庫的建立 運用Excel 2019收集每個病案的證型和用藥構建冠心病用藥數據庫，采用雙人分別錄入模式，錄入完成后進行雙人交叉核對，若存在不一致處則協商解決，以確保數據的準確性和規范性。

1.5.2 數據規范 參照中國中醫藥出版社出版的新世紀第4版《中藥學》以及朱文鋒教授主編的《證素辨證學》[4-5]，對其中涉及的證候、證型、藥物的名稱進行規范化處理并將證型中包含的病性證素提取出來，例如，心慌→心悸，大便干結→便秘，炙甘草→甘草，山萸→山茱萸，氣虛夾瘀→氣虛血瘀→氣虛+血瘀等。見表1。

表1 部分證素、中藥規范

1.6 數據分析 運用Excel 2019分別對證候、證素和用藥進行頻數統計，按降序處理并計算相應的頻率。提取頻率≥10%的所有證素、證候、中藥以及頻次≥10的證素組合。在PyCharm Community Edition 2020.1.1中運行Python 3.8.3，運用xlwings工具包將Excel文件內容提取到TXT文件中，運用Python內置函數對數據進行處理，運用itertools工具包對所有高頻證素組合的高頻證候或高頻用藥進行排列組合，設置最小組合數為2，最大組合數為6，其中包含證素與證候或中藥的組合，也包含沒有證素只有證候或中藥的組合，篩選出既包含證素組合又包含證候或中藥的所有組合，進行頻數分析，篩選出頻率≥7%的“證素-證候”以及“證素-中藥”組合，并計算各組合的權值。根據朱文鋒教授的雙層頻權剪叉算法確定的權值計算方式為：某一“證素-證候”或“證素-中藥”組合的頻數/出現該證候或使用該中藥組合的所有“證素-證候”或“證素-中藥”組合的頻數[6-10]。例如，“氣虛+血瘀，苔白，乏力”這一“證素-證候”組合的權值=“氣虛+血瘀，苔白，乏力”這一“證素-證候”組合的頻次/所有包含“苔白，乏力”這一證候組合的“證素-證候”組合的頻次。權值越高則說明特異性越強。篩選出所有權值≥0.8的組合，再將篩選的結果取并集得出每一證素組合的高頻證候或高頻用藥，并用Python繪圖工具包Pyecharts繪制關聯圖。

2 結果

2.1 頻數分析 本研究錄入的343個冠心病醫案處方中，涉及17個單一證素，累計頻次815次，頻率≥10%的有8個，分別為血瘀、痰、氣虛、氣滯、陽虛、陰虛、火(熱)、濕；涉及94種證素組合，累計頻次288次，頻次≥10次的組合有6個，分別為“氣虛+血瘀”“氣滯+血瘀”“痰+血瘀”等。見表2。涉及證候218個，累計頻次4 418次，出現頻率≥10%的證候共30個，分別為胸悶、胸痛、氣短、苔白、舌暗、乏力、脈弦、心悸、舌紅、脈細等。見表3。涉及313味中藥，累計頻次4 852次，使用頻率≥10%的中藥共37味，分別為丹參、甘草、川芎、半夏、茯苓、當歸、黃芪、薤白、赤芍、瓜蔞等。見表4。

表2 343個冠心病醫案處方高頻證素分布

表3 343個冠心病醫案高頻證候分布

表4 343個冠心病醫案高頻中藥分布

2.2 權值計算與篩選 對包含高頻證素的127個病案進行排列組合后，篩選出頻率≥7的組合，其中“證素-證候”組合共計377個，“證素-中藥”組合共計245個。對所有組合進行權值計算，其中權值≥0.8的“證素-證候”組合183個，權值≥0.8的“證素-中藥”組合153個。見表5～6。取交集后得到4個“證素-證候”組合，5個“證素-中藥”組合，其中中藥藥味≥5味的有3個。見表7～8。“證素-證候”與“證素-中藥”組合的關聯圖見圖1～2。

表5 343個冠心病醫案部分“證素-證候”權值分布

表6 343個冠心病醫案部分“證素-中藥”權值分布

表7 343個冠心病醫案高頻“證素-證候”組合

圖1 343個冠心病醫案“證素-證候”與“證素-中藥”關聯

表8 343個冠心病醫案高頻“證素-中藥”組合

圖2 343個冠心病醫案“氣虛+血瘀”與證候、中藥關聯

3 討論

冠心病屬于中醫學“胸痹”的范疇。中醫學認為胸痹的發生多與寒邪內侵、飲食失調、情志失節、勞倦內傷、年邁體虛等因素有關。其病機有虛實2方面，實性病機有寒凝、血瘀、氣滯、痰濁痹阻胸陽，阻滯心脈；虛性病機有氣虛、陰虛、陽虛，肺、脾、肝、腎虧虛，心脈失養。在本病證的形成和發展過程中，大多因實致虛，亦有因虛致實者。本研究通過對343個冠心病中醫病案頻數分析得出，與冠心病關聯度較高的實性證素為血瘀、痰、氣滯、濕、火(熱)，出現頻次總計531次，虛性證素為氣虛、陽虛、陰虛，出現頻次總計230次，可見冠心病發病主要以因實致虛為主。從頻次與頻率來看，病機主要與血瘀、痰濁、氣虛所致的心脈痹阻有關。通過對343個冠心病病案的挖掘分析發現，血瘀為冠心病的基本證素，多與氣虛、氣滯、痰、陰虛等證素相結合形成氣虛血瘀、氣滯血瘀、痰瘀互結、氣陰兩虛夾瘀、氣虛血瘀夾痰等證型。從“證候-證素”分布可以看出，4個證型的共同證候為胸悶、胸痛與舌暗，因瘀血痹阻心脈所致；心悸為氣虛血瘀、痰瘀互結與氣滯血瘀共有的證候，由于瘀血痹阻，心脈失養所致；失眠為氣虛血瘀、氣滯血瘀和氣陰兩虛夾瘀共有的證候，由于瘀血不去、心血不生、心神失養所致；脈細為氣虛血瘀與氣陰兩虛夾瘀共有的證候，由于體虛，運血無力所致；脈弦為痰瘀互結與氣滯血瘀共有的證候，是痰與氣滯的特征性證候；乏力為氣虛血瘀與痰瘀互結共有的證候，由于機體陽氣不運所致；氣虛血瘀特有的證候有苔白、舌淡、脈沉、汗出與氣短，由于血運不暢、宗氣不足、衛表不固所致；痰瘀互結特有的證候有苔膩、納呆、苔厚、脈滑與舌胖，由于痰濁內阻、脾胃運化失常、濁氣上泛所致；氣滯血瘀特有的證候有瘀點(斑)舌與苔黃，由于氣血運行不暢、郁而化熱所致。從“證素-中藥”分布可以看出，氣虛血瘀證用藥可歸納為補陽還五湯合八珍湯加減，具有益氣活血通絡的功效；氣滯血瘀證用藥可歸納為柴胡疏肝散合桃紅四物湯加減，具有疏肝解郁、理氣活血的功效；痰瘀互結證用藥可歸納為溫膽湯合瓜蔞薤白白酒湯加減，具有理氣化痰、通陽散結的功效。前3個組合中都用到了丹參和郁金，二味藥均為活血化瘀藥。丹參中的丹酚酸A、丹酚酸B、丹參素和丹參多酚酸鹽等主要水溶性成分可以通過保護血管內皮、舒張冠狀動脈、促進血管再生、抗血小板聚集、抑制炎癥反應、抗細胞凋亡和清除自由基等多角度對缺血性心臟病起防治作用[11-14]。郁金中的莪術二酮能夠提高cAMP水平，抑制胞內Ca2+調動，從而抑制血小板凝集，同時也能增強血管舒張能力以減少血栓的形成[15]。郁金中的柚皮素具有抗氧化、預防動脈粥樣硬化和降血脂的作用[16]。網絡藥理學研究表明，郁金能通過參與調節脂質代謝、氧化應激、免疫調節等來發揮清心涼血的功效[17]。

與傳統的運用軟件進行中醫藥數據挖掘比較，選擇編程語言可以根據自身的需求編寫代碼實現個性化的結果，使挖掘過程更具靈活性。例如，可以編寫程序腳本對TXT、Word或Excel等進行數據批量處理，根據需求設計算法，也可以進行個性化繪圖[18]。運用編程語言最大的特點是具有先進性，傳統的軟件維護更新較慢，許多功能比較落后，編程便可以彌補這一缺陷。與C語言、Java等代碼冗雜、格式繁瑣的編程語言比較，Python語言是目前最接近自然語言的高級語言，其代碼簡潔、可讀性高的特性適合初學者學習，并且學習投入與產出比高于其他語言[19-20]。Python還有許多開源免費、功能強大的工具包，在數據分析方面，Python有可以用于矩陣運算的NumPy包，用于數據處理的Pandas包，用于統計分析的SciPy包，用于機器學習的Scikit-Learn包，用于深度學習的Keras包、TensorFlow包和PyTorch包等，以及用于數據可視化的Matplotlib包和Pyecharts包等。

自2018年以來，Python的使用人數整體呈上升趨勢，在TIOBE發布的2020年11月編程語言排行榜中顯示，Python首次超越Java成為排名第2的編程語言。如今Python的發展勢頭強勁，日后在各大學科領域將會有諸多用武之地，同樣地，Python也將在中醫藥領域出現更多的創新與突破。