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1、数据挖掘技术在中医方剂学研究中的应用【关键词】方剂学 数据挖掘 方剂配伍规律 数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,它融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法,专门用于海量数据的处理。数据挖掘亦适用于方剂配伍规律研究,一方面,方剂是集中医之理、法、方、药为一体的数据集合,具有以“方-药-证”为核心的多维结构。从方名到功效、主治,再到药物组成、加减以及剂型、制法和服法等；药物组成又分君、臣、佐、使,以及剂量、气味、归经、升降；主治又有病、证、症之分。数据之间环环相扣,交相关联,知识集约程度高,信息量巨大,这在技术上只有数据挖掘才能应付和处理。另
2、一方面,方剂配伍本质上表现为方与方、方与药、药与药、药与剂量,以及方药与证、病、症交叉错综的关联与对应。配伍研究就是揭示这些关联与对应的模式性和规律性。数据挖掘正是通过对数据特征、关系、聚类、趋向、偏差和特例现象的深层多维分析,来揭示数据间复杂和特殊的关系,发现其隐含的规则模式和规律。再者,方剂是中医辨证论治的完整体现,中医辨治充满非线性思维,“方-药-证”间的多层关联、序列组合、集群对应,形成了整体论的思维方式和原则。如何基于中医的理论思维来揭开方剂配伍的奥秘,这成为研究取得突破的关键。数据挖掘能以线性和非线性方式解析数据,且能进行高层次的知识整合,又善于处理模糊
3、和非量化数据,具有解决这一问题的技术特征和条件[1-2]。 1数据挖掘技术在中医方剂学研究中的运用 1.1数据库的创建 佟氏[3]建立蒙药方剂学数据库,按名称、别名、蒙名、藏名、、处方、成分数、功能、主治、用法、备注等条目收录了30种蒙医药经典著作中的5600多条方剂。其中大部分方剂是第一次译成汉文。 中国藏医药系列数据库[4]采用藏文视窗系统、藏文字处理软件等最新成果,利用先进成熟的数据库管理系统(SQLServer、Access)、数据库编程工具(VisualBasic)和网络信息资源管理技术(Asp)首次实现藏药名称以藏、汉、拉丁文对照显示；采用多媒体技
4、术,提供藏药材外观及重点部位的图片以及全文；可提供按字段以关键词检索；可实现多字段逻辑检索。 “中医方剂编码及文献数据库系统”[5]是江苏省科委自然科学基金资助项目成果。①本项目广泛收录了古今中医方剂文献,收入方剂101903首,对每一首方剂,根据其药物组成、配伍特点、主治病情等要素概括其基本作用,对全部方剂进行了功能、主治病证标引,以此统计出每一作用或治疗每一病证的古今方剂数量,并可以依此检索和归纳任一同类方。②数据库不仅可以通过索引进行方名、书名、药名、药味、功用、主治等内容的快速单位检索,还可以进行多项目综合检索和任一需要的模糊检索,并且具有很好的动态管理功
5、能。③以功效与主治病证为条件,为每一方剂编制一代码,使繁琐杂乱的中医方名得以用简明的数学语言表达,为中医药方剂语言国际化奠定了良好的基础。 韩氏[6]等探索将数据挖掘技术应用于中医方剂的证候判定中。首先对症状名称、证候名称进行了规范化,接着对证候判定标准进行了规范化,在规范化的基础上建立了数据库,从方剂配伍规律研究的内容和目标,到方剂数据挖掘的理论和技术依据,以及方法意义,进而通过科研实践和结果的示例,肯定了将数据挖掘技术引入到中医证候的研究中是可行的,是完善方剂主治证候的一个很好的方法。 方氏[7]等建立风湿病中成药数据库,并对单味药的用药情况、不同给药途径的用药
6、情况、药物的功效分类及治疗原则等内容进行查询与统计分析。 1.2医学多元统计学 多元分析是定量分析事物复杂关系的一种数理统计方法。目前,人们在中医药研究中运用的多元分析方法主要有聚类分析法、判别分析法、回归分析法、因子分析法、相关分析法等,多元分析在中医药研究中的应用日趋广泛并凸现其重要性。 1.2.1聚类分析法 聚类分析是研究“物以类聚”的数理统计方法。聚类是数据挖掘的前期工作之一,通过对有关数据的不同角度类分,为进一步分析提供证据。如蒋氏[8-9]等对从《中医大辞典·方剂分册》中筛选出1355首脾胃方所含的414种药物,按照数据挖掘技术中的聚类分析、对应分
7、析和频繁集方法,分别采用系统聚类和模糊聚类,从功效、归经、药性和药味等方面进行了分类特征分析,并就脾胃方的核心药物、方剂结构、药对、药组和“方药证”的对应关联方面形成了有关技术规则和处理程序。聚类的统计值是各统计指标的距离,没有考虑中药传统的分类规范,由计算机自动完成,基本是客观的。如：根据药物性味的聚类,脾胃方所含中药分为37类。 1.2.2判别分析法 判别分析法是根据某些指标的观测值对所研究的对象判断其归属类别的一种统计分析方法。 王氏[10]等采用复杂系统涌现性原理及其分析判断方法对方剂配伍规律研究相关复杂系统的涌现性及其产生机制进行了分析,表明方剂形
