治疗肺纤维化中药复方用药规律数据挖掘.pdfVIP

第十一次伞国中两医结合防治呼吸系统疾病学术研讨会论文集 论文交流 治疗肺纤维化中药复方用药规律的数据挖掘 张天嵩，张素，李秀娟，张伟伟，潘宝峰，杨克敏 上海市静安区中心医院／复旦大学附属华山医院静安分院中医科，上海，200040 [摘要]目的探索治疗肺纤维化中药复方的用药规律。方法检索到公开发表的文献中治疗 肺纤维化的中药复方，建立相应数据库，采Hj频数分析、聚类分析、关联规则等方法对复方 进行数据挖掘，对主要药物、药对(组)规律进行探讨。结果在治疗肺纤维化的64首中 药复方中共川药114种药物584频次；其中使用频次在5次以上的共36种43l频次，作为 主要药物进行聚类分析，共分为补益药、活血药、化痰药、宣肃肺气药、清热药、平喘药等 6类药物：经关联规则分析，共得药对规则19条，约组规则25条，主要为益气药与活血药 的配合组合。 结论应用数据挖掘方法探索治疗肺纤维化中药复方川药规律是可行的。 [关键词]肺纤维化中药复方用药规律数据挖掘 间质性肺疾病(interstitiallungdisease，ILD)是众多具有不同程度炎症 和纤维化的急、慢性肺疾病…，其最终病理结局是肺纤维化，因缺乏有效的治疗 手段而病死率高乜1。近十年来，多数学者尝试用中医药治疗本病，虽然目前处于 探索阶段，但已显示出了良好的前景口1，涌现出了一批治疗肺纤维化的中药复方。 虽然组建处方的中医师受不同学术流派的影响，处方用药因个人经验而不 同，但是不同处方中可能隐含着许多很有价值的规律，而数据挖掘能够自动地发 现隐藏在数据中的规律，也更能偶然地发现一些非预期但很在价值的知识H1。因 此，采用数据挖掘方法探索这些复方的用药规律，可以对众多中医专家治疗肺纤 维化的宝贵经验加以整理和挖掘，以期比较全面的获得对中医基础理论和临床实 践规律的统一认识。 1．资料与方法 ． 1．1数据收集首先以“肺纤维化”为主题词计算检索中国生物医学文献数据库 肺纤维化的文献，仔细阅读全文，按组方符合中医理论、药味完整、剂量准确、 主治明确、临床例数至少20例以上等标准，选取中药复方；将收集到的64个复 方按照编号、方名、药名、参考文献等依次输入MicrosoftExcel中，分别建 立相应的数掘库，各数据库问通过数据编码在不同数据问形成关联。 1．2数据清洗选取中药数据库进行数据清洗，主要工作是将药名规范化，如将 “山萸肉统一为“山茱萸”，“浙贝”统一为“浙贝母”。组合概念拆分，如药 味“味甘辛”拆为“味甘”、“味辛”；如归经“归肺脾经”拆为归“肺经、“脾 经；如功效“清热化痰”拆为“清热和“化痰”等。 在新得到的中药数据库中，按《中华本草》所载，输入每味药物的性、味、 第十一次全国中西医结合防治呼吸系统疾病学术研讨会论文集 论文交流 归经和功效，并将其数字化。其中寒热温凉等药性按蒋氏方法晒1给以赋值；对于 酸苦甘辛咸等药味、归经及功效主治等，某药的描述与其某一项相符则记为1， 无则记为O。 由2个人分别输入数据，完成后交叉核对，遇到不一致处，讨论解决。 1．3数据挖掘 1．3．1描述性分析采用频数分析方法，计算药物的种类及每味药的使用频次。 1．3．2聚类分析对使用频次超过5次以上的药物，按药物的性味、归经、功效主 治以分层聚类法进行聚类分析。 1．3．3关联规则分析采用关联规则挖掘药对配伍规律，设最小支持度20％，最小 可信度50％。同时满足最小置信度和最小支持度域值、且提升度1的关联规则定 义有趣。 1．4数据挖掘工具描述性分析和关联规则分析由STATISTICA8．0软件完成，聚 类分析由SPSSl7．0软件完成。 2．结果 2．1描述性分析结果64个复方中使用114种药物共584频次。其中出现5次以 共431频次。 2．2聚类分析结果 36味常用药物，共分为6类，根据每类药的主要功效加以 归类，并将每味药在治疗肺纤维化中所应用的主要功效整理见表l。 2．3关联规则分析结果药对共得关联规则19条，其中有趣的规则15条，共获 得药对9对：党参、黄芪；沙参、月．参；黄芪、丹参；川芎、丹参；当归、丹参； 黄芪、当归；川芎、当归；川芎、黄芪；甘草、麦冬等。 药组(每组3味药以上)共得关联规则25条，共获得药组5个：川芎、丹 参、黄芪；当归、丹参、黄芪；川芎、黄芪、丹参、当归；川芎、当归、丹参； 川