經方數據挖掘之應用研究與進展〔〕:

摘要：本文采用文獻回憶的方法，目的在討論經方在數據挖掘與應用的研究現狀與進展，以期在目前的大數據時代中，應用數據挖掘技術在中醫理論的指導下可以對經方進展現代化的系統研究，從而使經方的應用與研究更加地便利與高效。

關鍵詞：經方；數據挖掘

本文引用格式：周世宗,王飛.經方數據挖掘之應用研究與進展[J].世界最新醫學信息文摘,2022,19(99):141-142.

ApplicationResearchandDevelopmentofDataMininginClassicalPrescription

ZHOUShi-zong,WANGFei*

(ChengduUniversityofTCM,ChengduSichuan)

ABSTRACT:Thispaperadoptsthemethodofliteraturereviewtodiscussthecurrentsituationandprogressofclassicalprescription'sresearchondataminingandapplication,soastomakeasystematicstudyofclassicalprescriptionundertheguidanceoftraditionalChinesemedicinetheoryandmakeclassicalprescription'sapplicationinthecurrenteraofbigdata.Theresearchismoreconvenientandefficient.

KEYWORDS:Classicalprescription;Datamining

0引言

經方，即為后世醫家譽為醫方之祖的由醫圣張仲景所著的?傷寒雜病論?為代表，在中醫臨床中常以經方作為根底方并遵循辨證論治的原那么進展方劑加減。經方的分類廣泛且非常實用，在長期臨床理論中，眾多醫學認為其組方極為嚴謹、主治明確、療效顯著，具有普、簡、廉、效的特征。在仲景經方中，可能同一個經方可有多個適應癥，藥物在經方中為根本的構成單元，而病癥那么成為病證的根本構成單元。因此，大局部醫家認為藥物和病癥之間必然存在著嚴密關聯，所以目前研究重點，是如何借助計算機統計軟件進展的數據挖掘算法，從海量的數據庫中尋找潛在的規律，為更好的探尋這種關聯性，可以從經方用藥頻次、成效組合等多個角度與層次，以科學合理高效的分析目的方劑數據所蘊含的配伍規律提供可靠的方法，從而得到更加可信、嚴謹的研究結果【1】。

數據挖掘(datamining，DM)是美國計算機學會(ACM)于1995提出的概念。簡單地說，即是運用一定的算法，從海量構造化或半構造化的數據中提取出隱含的有用的信息和知識的過程，所以又被稱為數據庫知識發現(knowledgediscoverindatabase，KDD)【2】【3】，這項新興技術已成功應用于很多領域如商業、金融、銀行、保險、通訊、管理決策、計算機軟件、自動化技術、互聯網技術、企業經濟等多個學科領域中，而中醫學領域那么尚在成形階段尤其是經方的運用那么更少，屬于起步階段。目前在中醫學領域中常用的數據挖掘方法主要有：常用的有關聯規那么、聚類分析、人工神經網絡、決策樹等方法，還有一些其他分析方法，包括遺傳算法、貝葉斯信念網絡、小波變換、主成分分析、時間序列分析和孤立點分析等【4】。?傷寒論?、?金匱要略?方不僅是集漢以前方劑之大成，而且承先啟后，具有歷史繼承性，亦成為后世創制、衍化新方的祖方，本文將中醫經典的仲景經方有關數據挖掘的應用研究現狀與進展作一整理討論。

1仲景經方數據預處理

數據預處理技術是數據挖掘的重要預備步驟，但在這之前我們要先確立我們的數據庫，我們要處理的對象是?傷寒論?和?金匱要略?，?傷寒論?所載共113方，?金匱要略?所載共205方，其中43方為重復方劑，7方沒有藥物組成，將這些扣除后共268方【5】【6】。

然后根據中醫理論知識與方劑學知識將這268方的方劑信息進展整理入庫并進展歸類，因為這些數據中存在著不一致性與不完好性，因此需要經過數據預處理過程使其到達精簡準確的數據要求。數據中的錯誤和不一致性都可以通過數據清理工作完成，因為仲景經方數據庫中的成效與主治等字段的數據特性并不完好，所以采用空缺值與噪聲處理方法對方劑數據進展處理。經過統計，發現仲景方中使用的藥物達173味【6】【7】，與現代中藥使用規那么相比，存在一定差異，比方某些藥物已經被合并為一味藥物進展使用，像現代中藥中的芒硝就是仲景經方中的赤硝、芒硝、硝石，而現代中藥中的白芍與赤芍在經方中通稱為芍藥，現代中藥中的側柏葉即經方中的柏葉，經方中的白魚等藥物在現代方劑中已不再使用。針對這些差異，采用數據挖掘技術中的忽略、更名、合并、拆分等方式進展處理，經方中的藥物就變成132味，那么在仲景經方中通過數據挖掘出的中藥數據就成為132味。遵循理論聯絡實際的原那么對仲景經方中的數據進展充分清理、集成變換以及歸約進展處理后，就完成了對仲景經方數據的預處理過程【7】。

2仲景經方數據挖掘的知識發現

2.1仲景經方配伍及用藥規律研究

在中醫學中，配伍不僅是用藥的特點也是最能突出仲景經方的精華所在，因此目前對仲景經方研究的主要方向為用藥及配伍規律。藥有個性之特長、方有合群之妙用，很多中醫學家在經方配伍規律研究中作出了宏大奉獻。比方，續潔琨[8]等從藥代動力學時空觀角度討論了經方配伍的規律，認為對經方配伍規律的說明是對中醫藥科研工作者關鍵的主要問題之一，更是中藥用藥的主要形式和臨床治病的有效工具；林飛、王階[9]對系統生物學在經方配伍規律研究中的應用進展了討論，該研究主要以中醫理論整體觀念為指導，同時應用系統生物學的綜合性、整體性與多學科穿插的研究方式并運用基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學深化研究經方配伍規律，從而挖掘出經方配伍規律的科學內涵，對中藥新藥研發與指導臨床用藥有積極意義；趙艷青[10]等應用中醫傳承輔助平臺軟件V2.0，構建中醫藥治療抑郁癥的方劑數據庫，采用軟件集成的數據挖掘方法，對方劑數據庫進展四氣、五味、歸經分布及頻次統計、證型分布、組方規律、新方分析，得出的結論中用抑郁癥藥頻次使用頻次前5位分別是柴胡、甘草、茯苓、白芍、酸棗仁，而藥物配伍出現的頻次前5位分別是甘草-柴胡、白芍-柴胡、甘草-白芍、甘草-茯苓、甘草-白芍-柴胡，可供臨床用藥參考。

另外，官暉【7】根據數據挖掘的結果發現，在病性關聯研究中，在仲景經方用于治療寒證的出現較高頻率的藥物為甘草、桂枝、生姜、白術、麻黃、白芍，不同的寒證治療中在近70%的方劑中都出現過，而其中甘草-白術，甘草-麻黃，甘草-桂枝-白芍，甘草-桂枝-大棗這些藥的配伍有其一定的規律性；在經方中用于治療熱證的藥物主要有甘草、黃芩、黃連、桂枝、石膏，其中甘草-黃連，黃芩-黃連，黃芩-干姜-人參，甘草-石膏-生姜-大棗，甘草-黃連-干姜等通過配伍全部用于治療熱證。尤其甘草-黃芩-大棗的配伍方劑用于治療熱證在經方中占據比例在75%以上，同時黃芩-白芍，甘草-黃芩在熱證治療中的配伍方劑也有近65%；而用于治療虛證的經方藥物主要有甘草、生地、白術、人參，在詳細方劑中用藥配伍主要為甘草-生地，甘草-阿膠，人參-白術，其中，甘草-桂枝-茯苓，甘草-附子，桂枝-附子，茯苓-白術，當歸-白芍等在方劑中的藥物配伍用于治療虛癥的比例近85%，甘草-白術，桂枝-白勺-大棗，甘草-桂枝-生姜-大棗在所在方劑中的藥物配伍用于治療虛證的比例在70%以上；在經方中用于治療實證的藥物包括甘草、桂枝、茯苓、人參、生地、白術、附子等，主要配伍為甘草-附子，甘草-生地，人參-白術，其中在相關方劑中茯苓-白術，桂枝-附子，甘草-桂枝-茯苓等的藥物配伍在實證治療中的比例也在75%以上。從病位關聯研究中，在仲景經方里，用于治療病位在表的疾病通常會用到甘草、麻黃、杏仁三味藥物，這三種藥物在表疾病中的運用比例為50%以上；數據結果顯示，治療病位在肺部的疾病，相關方劑中藥物配伍主要有半夏-五味子，甘草-五味子，細辛-五味子，半夏-細辛-五味子，干姜-細辛，半夏-細辛等，這些藥物的用藥比例近70%；而治療病位在心的疾病主要運用干姜-附子配伍的方劑，該配伍比例在方劑中占近73%；治療病位在脾胃的疾病常用藥物為干姜、半夏、人參、黃芩等，方劑中主要配伍有干姜-人參-黃芩，干姜-半夏-人參，干姜-人參，干姜-半夏等，用藥比例為50%以上；治療病位在膽的疾病常用藥物為柴胡、黃芩、生姜、大棗，方劑中主要配伍為柴胡-黃芩，黃芩-生姜-大棗，在經方中所占比例為50%以上。此外，在病勢關聯研究中，仲景在治療太陽病時喜用白芍、桂枝、甘草、厚樸、大棗，在治療少陰病時喜用黃芪、白芍、人參。根據所治疾病病變過程歸類時，按疾病的傳變過程，選擇治療不同階段疾病的藥物使用，如桂枝、生姜、甘草、大棗、大黃治療太陽病；黃連、柴胡治療陽明病；桂枝、白芍、大棗、甘草、厚樸治療少陽病；川烏、人參、白芍、黃芪治療少陰病；阿膠、白芍、川芎治療厥陰病。

2.2仲景經方用法、用量規律研究

對經方中的藥物用法、用量正確掌握，可以極大進步臨床療效，因此歷代醫家都非常重視。經數據挖掘結果顯示，張仲景在?傷寒論?與?金匱要略?中，所采用的煎藥法、服藥法以及給藥劑量有所不同，因此后世對其研究頗多。比方，陳傳蓉[11]就對張仲景經方中的姜、草、棗的用法用量進展了細致研究，因為經方中炙甘草、生甘草、生姜、干姜、大棗比擬常用，而且用法極為嚴謹，特點比擬顯著，研究者采用根本統計學方法對所研究的姜、草、棗出現的頻次、最常用的劑量、平均劑量以及劑量分布區間等進展處理，然后又采用聚類分析的方法找出符合研究條件的相關方劑與條文，再將其內容逐一錄入到excel表中，從而建立姜、草、棗用法用量總數據庫與各子數據庫，最后采用二值量化處理數據庫中病癥描繪的進展賦值的情況，并采用SPSS16.0統計軟件進展描繪性分析與聚類分析，最終總結出在經方兩書中有68首使用生姜的方劑、52首使用干姜的方劑、2方使用生姜汁與炮姜，在湯劑中生姜的用量范圍在1兩~16兩、干姜的用量范圍在6銖~3兩。在?傷寒論?中有甘草者為70方、在?金匱要略?中為85方，生甘草在湯劑中的用量范圍為1兩~5兩、炙甘草在湯劑中的用量范圍為6銖~4兩。在?傷寒論?中大棗入方40首，?金匱要略?中大棗入方43首，大棗在湯劑中的用量范圍為4枚~30枚；高衛平[12]對經方量效關系及相關影響因素展開了理論研究，結合量效規律分析發現經方中藥物的用量與成效存在著非常親密的關系。藥物的成效隨著用量的變化會發生一定變化，比方以解肌散寒祛風、溫陽化飲為主所用桂枝量為3兩以下，4兩以溫通心陽，兼有平沖降逆之功，5兩主要以平沖降逆為主；干姜用3兩主要發揮溫中散寒、溫胃化飲的成效，用4兩以上那么具備了散寒止痛的效果，又比方生姜和胃止嘔和散寒化飲的力量隨著用量的增加而增強；半夏降逆止嘔的力量亦隨著用量的增加而增強，茯苓的利水作用隨著用量的增加亦有增強之勢。

2.3仲景經方臨床應用研究

張仲景所著的?傷寒論?與?金匱要略?被稱為方書之祖，在長期的醫療理論中被證明臨床療效非常顯著，因此相關學者為其在臨床應用上的研究也非常豐富。比方，姜海偉[13]等就通過總結分析臨床上應用經方的經歷并根據日常的學習體會，總結出了經方主癥的病機、主癥的病癥以及主要的功用；鐘相根[14]等對經方現代應用的臨床與根底研究思路進展了討論，主要圍繞診療方式、拓展范圍以及療效評價三個方面提出了適應時代的病癥結合；林樹元、柴可夫[15]對臨床中制約經方療效的六大要素進展了深化總結，包括六經辨證與方証學說的認識，以及臨床處方劑量、加減合方等進展了討論。蔣志濱[16]對晚期胃癌證治相關文獻資料進展了搜集，在初步總結其病名沿革、病因病機、診斷標準與辨證施治等根本認識的根底上，通過建立胃癌證治方劑數據庫，綜合運用頻次統計、聚類分析、關聯分析以及配伍網絡等數據挖掘方法，對晚期胃癌方劑配伍規律作了證型、治法、用葯等的研究。蔣萃[17]等采用數據挖掘技術，對1，112那么近現代醫案中，經方五苓散的適應證進展歸納總結，提取有效信息；結果在臨床上五苓散治療效果最好的疾病以水腫、泄瀉、癃閉多見，且因五苓散是調節人體津液循行的方劑，臨床應用中只要符合"氣化不利，水濕內停";的核心病機，即可運用其進展治療。

3中醫數據挖掘研究進展

中醫葯的領域頗廣，數據挖掘可應用的方向很多，目前主要有四大方向：一是在中醫診斷領域，表達在中醫四診客觀化、中醫癥候標準化和中醫辨證智能化；二是在中藥領域的研究，主要包括方劑藥對和中藥配伍規律探究、中藥藥性分類判斷、中藥藥效量效分析等；三是中醫信息學領域，包括中醫信息處理，中醫文獻古籍、中醫醫案及名老中醫診療經歷研究；四是中醫系統平臺研究，包括中醫輔助診斷系統、中醫診斷效果評估系統，以及基于檢索的中醫文獻查詢系統研究【4】。鄧宏勇[18]等研究中醫藥數據挖掘相關文獻494篇得出結論為：數據挖掘技術適宜處理中醫藥數據的研究，其中研究內容以證候研究與方劑研究是數據挖掘應用的熱點，兩者文獻合計在諸研究領域中所占比例達55.62%；在數據挖掘的方法選擇，其中最常用的有關聯規那么、頻數分析、聚類分析和人工神經網絡，四者合計所占比例達76.36%。

4討論與展望

中醫的現代化、信息化是中醫能迅速開展并與世界對話的必行之路，而數據挖掘技術在中醫領域的應用，極大地推動了中醫藥研究的標準化進程。目前，由于中醫藥數據自身的特殊性，基于此領域的數據挖掘研究比擬有限，因此中醫數據挖掘有廣闊的研究空間。目前在仲景經方的數據挖掘研究中，以經方用藥及配伍規律的研究居多，筆者認為將來應在經方的四診客觀化、癥候標準化和辨證診斷智能化上多加研究，以期在技術上有更多打破，進而進步挖掘的效率和準確性，同時將更多熱門先進的運算法引入到經方相關領域，也是將來研究的關鍵點。當然，經方的數據挖掘必須在中醫理論的指導下對所得出的結論進展驗證及機理的探究與研究,這樣才能全面掌握和繼承醫圣仲景的學術思想和臨床經歷并發現其中隱藏的知識。

參考文獻

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