数据挖掘技术在中医药领域应用

中图分类号：Ｒ —３ ２０
文献标识码 ：Ａ
文章编号：１０ —３ ４２ １）３０ ９ —２ ０ ５５ ０ （０ ２０ ．０ ９０ 湿热 的用药及配伍规律， 明清医家治疗脾 胃湿 热型黄疸 多用茵 陈蒿， 是清热 退黄 的主药 ； 而且， 茵陈蒿主要与利水渗湿药和行 气药配伍应用 。组方上 多在 “ 化湿 、健脾、清热、理气 ”中变 构 。张氏等 利用关联分析中医治疗肾病 用药得 出：人参与黄 芪在治疗 。 的方剂 中同时出现 的频数为 １ ．％ 在含 有人 参 肾病 １ １， 的治疗 肾病 的方剂 中， ． 含有黄芪 的占 ５ ． ％ Ｏ ５ ；同时， 从上述关联
方 向及 可 发 展 性 。 １ 数 据 挖 掘 技 术 应 用 于 中医 药 的 技 术 支持
中医证候系统庞大而复杂， 诊断系统 又是一个 非线性 的、
多 维 多 阶 的 、可 以无 限组 合 的复 杂 巨系 统 ， 线 性研 究 的方 法 用
数据挖掘就是从海量 的、不完全 的、有噪声的、模 糊的、 看似 随机的数据集合中， 提取 隐含其 中的、事先未预知 的、但 又有价值的知识和规律 的过程 。 目前， 数据挖 掘的主要算法 有聚类 分析、因子分析 、 主成分分析 、 关联规则分析、粗糙集 、 贝叶斯网络、神经网络 、人 工智能等 。这 些算法各 有特 点， 根 据 主题 的不同， 以采用不 同的算法 。如 中医方剂研究多用关 可 联规 则分析， 出复方 中的主要及配伍规律 ；中医定量诊断可 找
处 理 工 具 和 浅 层 的 、 验 性 的 中医 信 息 分 析 处 理 已不 能解 决 中 经
医现代化发 展的根本要求 ， 随着 用户需求 的不 断提高， 现有数 据库系统的模 式和 内容 已难 以满足需求 。 而数据挖掘技术 正适
用于复杂、 多维 的系 统 ， 能借 助 于 大 量 的数 据 ， 过 相 应 的算 法 通
关系， 为现代方剂的研究提供 了非常有力的研究工具 。当前在
中 医 领 域 ， 据 挖 掘 应 用 最 广 泛 的是 在 中 药 （ 方 ） 数 复 的研 究 中， 并 已经 取 得 了 一 定 的 进 展 。张 氏等 利 用 关联 规 则 ， 讨 了 古 探
要素进行标准 化处理， 再使用数据 挖掘技术 ， 分析 定性 变量对 病证的贡献度， 从而可掌握更 多、更客观的证候规则 。陈氏 通 过数据挖 掘技术中的关联规 则分析探 讨古代名 医中风 医案，
今哮 喘方的用药规律 ， 古今 治疗哮喘用 药进行对 比， 出治 对 得
得 到古代名 医治疗 中风 时经常使用 的中药有枸杞子、地黄、当 归、牛膝 、天麻 、石斛、肉苁蓉， 并找 出了治疗 中风常用的药
规 则 中可 以看 到 ， 治 疗 肾病 的 方 剂 中 ， 生 地 黄 配 伍 的 中 药 在 与
近年来， 运用新科技促进 中医药现代化 已成 为中医药 的发
展 趋 势 。 ２ 世 纪 ８ 代 至 今 已有 一 批 中 医 药 数据 库 较 好 地 从 ０ Ｏ年
解决了中医药信息资源索取的困难， 中医 药事业 的发展起到 为 了一定的推进作用。但是， 中医本身是一个非线性 、多维 、复 杂而庞大 的系统， 其中蕴藏着海 量的信息 与数 据， 单的数据 简
医 案 是 中 医 诊疗 活 动 的 记 录 ， 内容 纷 繁 复 杂 。若 先 对 各 其
中药方剂是 中医治疗 的主 要手段， 过辨证立 法， 通 以法统
方 ， 方遣 药 。在 方剂 中， 、药 、证 之 间存 在 着 错 综 复 杂 的对 以 方 应关系 。 由于数 据 挖 掘 技 术 可 以反 映 多 维 数 据 之 间 的 相 互 映射 ２１ ０源自年 ３ 第 １ 月 ９卷第 ３ 期
中国 中医药信 息 杂志
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数据 挖 掘技 术在 中医药 领 域 应 用
曾悦， 张君
辽 宁 中医 药 大 学 附 属 医 院 ， 宁 沈 阳 １０ ３ 辽 １０２
关键 词：数据 仓库 ；数据挖掘 ；中医药；综述
Ｄ ： １ ． ９ ９ ｊ ｉ ｌ １ ０ — ３ ４ ２ １ ． ３ ０ ９ ＯＪ ０ ３ ６ ／ ． Ｓ ． ０ ５ ５ ０ ． Ｏ ２ ０ ． ４ Ｓｑ
中一定有黄芪 。 该研究 的意义在于通过采用关联规则分析方 法， 可 以在宏观层次上认识 肾病复方配伍特点， 肾病 复方的配伍 对 规律在单味药层次上进行 了初步 的探索研究， 以期提取出反映 治疗 肾病的核心处方和整体用 药规律 。
２ ２ 中 医证 候 研 究 ．
寻找其中规律， 有可能突破中医药 “ 信息庞杂， 知识 匮乏 ”的局 限性。 笔者 以数据挖掘技术为主要 目标 ， 通过调研近 １ ０年相关 文献， 探讨数据挖掘技术在 中医药方面应用 的技术支持 、应用
以用 叶 贝斯 网络 ；对 中医 医 案 的 挖 掘 可 以 用聚 类 分 析等 。 ２ 数 据 挖 掘 技 术 在 中 医药 领 域 的 主要 应 用
２ １ 方 剂研 究 ．
则无法 真正进 行规范 ， 而数据 挖掘可通 过大量 的临床数 据， 发现证型和症状之 间的关系， 进而辅助临床诊断 。王 氏等 应 用贝叶斯 网络方法， 通过分析 ４ ４例血瘀证临床诊断数据进行 ７ 血瘀证定量诊断， 得到血瘀证的 ７个关键表现 是疼痛 、肢麻 、 舌青紫、舌体瘀斑、舌脉 曲张、 口唇黯红和脉涩， 并定量计算 其诊断贡献度 。吴 氏等ｍ以肾阳虚证量表为基础 ， 从定性 、定 量角度收集资料， 探讨 了肾阳虚证 的辨证 。用 定性评分计算各 辨证因子的出现频率， 用定 量评分进行分层聚类分析 。最后得 出恶寒、肢冷、夜尿、腰背冷等辨证因子， 聚类分析提示 肾阳 虚主证、舌象 、脉象分布较有规律 。根据 数理统计 结果对 肾阳 虚证的辨证因子进行初筛 ， 为肾阳虚证量化研 究奠 定了基础 。 ２ ３ 医案研究 ．