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1、基于关联规则挖掘肝脾不调证中药配伍规律研究作者：张润顺,周雪忠,姚乃礼,王映辉【关键词】肝脾不调证;关联规则;用药规律;数据挖掘肝脾不调证是由肝脾两脏功能失调形成的,以肝失疏泄、脾失健运为核心病机的临床常见证候,是临床常见证型。调和肝脾是名老中医的常用治法,一般多以逍遥散为主方。但由于本证兼证复杂,病机转化多端,临床用药加减变化十分灵活。笔者拟通过名老中医肝脾不调医案,应用关联规则等方法对其针对肝脾不调证的用药规律进行分析。 1资料 1.1病例纳入标准 纳入标准以名中医本人对证候的判断为主;同时参照《中华人民共和国国家标准·中医临床诊疗术语·证候部分》[1]：肝失疏泄,脾失健运,以胁胀作
2、痛,腹胀食少,情绪抑郁,便溏不爽,或腹痛欲便、泻后痛减,脉弦缓等为常见症;结合《中药新药临床研究指导原则(试行)》[2]纳入标准。7 1.2病例资料 病例资料来自北京市科技计划重大项目课题“基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验研究”形成的北京市当代名老中医医案[3],以及国家“十五”科技攻关项目“名老中医学术思想、经验传承研究”课题资料《当代名老中医典型医案集——内科分册》[4]中的当代名医肝脾不调医案共968例,1870诊次。 2方法 2.1病例资料收集方法 在不干扰名中医诊疗过程、不影响辨证论治过程、原汁原味地保留病历原始信息的前提下,收集门诊病历。将全部病历录入“名老中医临床
3、诊疗信息采集系统”中,使症状、舌脉、辅助检查结果、证候、治法、方剂、药物等临床信息形成可分析结构化数据。数据录入严格按照操作规程进行[5]。 2.2数据前期整理及规范7 录入完成后,进行数据汇总,形成数据仓库。在保留原始内容不变的前提下,对各类数据进行进一步的规范,将同一中药的不同异名统一为正名,以便分析挖掘。 2.3数据分析挖掘方法 基于以上方法建立的病例数据库,保留了临床各要素之间的关系,首复诊病例形成了动态数据,为应用多种数理统计及数据挖掘软件进行分析挖掘提供了可能。本研究利用课题建立的多维检索分析与展示系统[6]进行探索性频数分析,利用WEKA[7]数据挖掘软件进行中药配伍规律
4、的关联规则分析。 关联规则是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系, 这些规则找出顾客购买行为模式,如购买了某一商品对购买其他商品的影响。中医临床中的药-证-症之间的关系是关联与决策规则的结合,某病证用某药是一种决策行为,方剂配伍有君、臣、佐、使配伍规律,可以采用关联规则进行一定程度的体现。因此,可利用关联规则分析药物配伍规律[8]、症状分布、兼证关系、症-证、证-药、症-药、证-药关系等。 对于一条关联规则L→7R,我们常用支持度(Support)和置信度(Confidence)来衡量它的重要性。规则的支持度是用来估计在一个处方中同时观察到L和R的概率P(L,R),而规则的置信度是出
5、现了L时也出会现R的条件概率P(R
6、L)。关联规则的目标一般是产生支持度和置信度都较高的规则。 目前常用Lift等代替置信度来衡量规则的关联程度,它们分别是：①Lift：P(L,R)/[P(L)P(R)]。Lift=1时表示L和R独立。这个数越大,越表明L和R在一起不是偶然现象。②Leverage：P(L,R)-P(L)P(R)。它和Lift的含义差不多。Leverage=0时L和R独立,Leverage越大L和R的关系越密切。③Conviction：P(L)P(!R)/P(L,!R)(!R表示R没有发生)。用来衡量L和R的独立性。该值越大,L与R关联度越好。 3结果 通过频数分析,治疗
7、本证常用药物为茯苓、甘草、炒白术、柴胡、白芍、当归等,为逍遥散的主要药物。在初步进行全部数据的关联规则分析时,多数关联规则显示与这几种药物的关系,从而可能掩盖或相对降低了其他药物之间为关联关系,为此,我们排除这6味药物后分析其他药物之间的关联关系。见表1。 本研究采用Weka3.4.6分析,Lift>1的关联结果见表2。表1肝脾不调常用药物统计表2肝脾不调证用药关联规则分析结果 从以上关联规则中可以看出,除肝脾不调的核心方外,处方中常配伍使用的药物有以下几类。①7安神类药物：龙骨、牡蛎,这一配伍Lift值最高,高于13.81,说明在一起使用的机会非常高,而且出现频率也高,这与失眠为临
8、床最常见症状之一有关。②消食类药物：山楂、神曲、麦芽等。③行气燥湿类方药：以平胃散为核心的药物,如苍术、陈皮、厚朴等。④活血化瘀类：活血药中以丹参最为常用,常与莪术,或与黄芪、或与赤芍等药物配伍,起到活血破血、益气活血、凉血活血等作用。益母草与泽兰常相配伍,发挥活血利水之功。⑤理气和胃药：常配伍使用的有木香和砂仁、陈皮和半夏、陈皮与枳壳、半夏与旋覆花等。⑥健脾和中：如党参、半夏及厚朴,党参与厚朴,
