基于數(shù)據(jù)挖掘《中醫(yī)方劑大辭典》治療郁病的用藥規(guī)律研究

論文題目：基于數(shù)據(jù)挖掘《中醫(yī)方劑大辭典》治療郁病的用藥規(guī)律研究

摘要：本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用《中醫(yī)方劑大辭典》中臨床應(yīng)用于郁病治療的方劑，探究其中的用藥規(guī)律。首先，通過(guò)對(duì)方劑中各藥物的組成、功效進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適宜的格式。其次，針對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘處理，包括Apriori算法、頻繁子序列挖掘算法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法等。最后，通過(guò)分析得出的挖掘結(jié)果，深入探究了中醫(yī)治療郁病的用藥規(guī)律。

研究發(fā)現(xiàn)，中醫(yī)治療郁病的方劑中，使用了大量的藥物，但并非每種藥物都具備治療效果。其中，諸如人參、黃芪等益氣藥物、丹參、紅花等活血化瘀藥物以及當(dāng)歸、川芎等活血調(diào)經(jīng)藥物，是治療郁病的關(guān)鍵藥物。此外，合理運(yùn)用陳皮、枳實(shí)等調(diào)氣消食藥物，可以促進(jìn)治療效果的發(fā)揮。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；中醫(yī)方劑；郁病治療；用藥規(guī)律

Abstract:Basedonthedataminingtechnology,thispaperexploresthemedicationrulesinthetreatmentofdepressionintraditionalChinesemedicine(TCM)byusingtheclinicalapplicationofformulainthe"CompendiumofMateriaMedica".Firstly,throughthedatacleaning,thecompositionandefficacyofeachdrugintheformulawereanalyzedandthedataweretransformedintoasuitableformat.Secondly,dataminingtechniqueswereusedtoprocessdatacharacteristics,suchasApriorialgorithm,frequentsubsequenceminingalgorithm,andassociationruleminingalgorithm.Finally,throughanalyzingtheminingresults,themedicationrulesfordepressiontreatmentinTCMwereexploredindepth.

ThestudyfoundthatintheformulaforTCMtreatmentofdepression,alargenumberofdrugswereused,butnoteverydrughadatherapeuticeffect.Amongthem,keydrugsincludeqi-tonifyingdrugs(suchasginsengandastragalus),blood-activatingandstasis-resolvingdrugs(suchassalviaandsafflower),andblood-activatingandmenstruation-regulatingdrugs(suchasangelicaandchuanxiong).Inaddition,therationaluseofqi-regulatinganddigestion-promotingdrugssuchascitruspeelandimmaturebitterorangecanpromotethetherapeuticeffect.

Keywords:datamining;Chinesemedicineformula;depressiontreatment;medicationrules

1.引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及生活水平的提高，現(xiàn)代人越來(lái)越容易患上郁病。郁病是中醫(yī)常見(jiàn)的心理疾病之一，其癥狀包括心煩易怒、情緒低落、睡眠不良等。中醫(yī)針對(duì)郁病的治療已經(jīng)有著悠久的歷史，而《中醫(yī)方劑大辭典》則是中醫(yī)治療疾病時(shí)最為重要的依據(jù)之一。

然而，由于《中醫(yī)方劑大辭典》中所涉及到的方劑種類(lèi)繁多、藥物組成復(fù)雜，因此只依靠傳統(tǒng)的閱讀方法很難系統(tǒng)地解析其中的用藥規(guī)律。因此，本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)《中醫(yī)方劑大辭典》中治療郁病的方劑進(jìn)行研究，以探究中醫(yī)治療郁病的用藥規(guī)律，為郁病治療提供指導(dǎo)性建議。

2.方法

2.1數(shù)據(jù)源

本文數(shù)據(jù)源為《中醫(yī)方劑大辭典》中的臨床應(yīng)用于郁病治療的方劑，共計(jì)192條。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，本文采用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包括以下幾個(gè)步驟：

（1）數(shù)據(jù)清洗。由于《中醫(yī)方劑大辭典》中的數(shù)據(jù)有較多的冗余和重復(fù)，因此需要進(jìn)行去重操作。同時(shí)還需要將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適宜的計(jì)算機(jī)可讀格式，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。

（2）藥物標(biāo)準(zhǔn)化。不同的藥物名稱可能存在多種不同的說(shuō)法，且存在同音異形的情況，因此需要進(jìn)行藥物名稱標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（3）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。為了便于數(shù)據(jù)分析和挖掘，需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適宜的格式。本文將每條方劑中的藥物名稱轉(zhuǎn)化為ID，并將多個(gè)藥物ID合并成藥方，形成一個(gè)逗號(hào)分隔的字符串。

2.3數(shù)據(jù)挖掘

本文采用Tan等人提出的數(shù)據(jù)挖掘流程[1]，依次進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、建模和模型評(píng)估等步驟。其中，本文主要使用Apriori算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及頻繁子序列挖掘算法等，對(duì)《中醫(yī)方劑大辭典》中治療郁病的方劑進(jìn)行挖掘分析。

（1）Apriori算法

Apriori算法是一種經(jīng)典的頻繁項(xiàng)集挖掘算法，其核心思想是通過(guò)迭代的方式，挖掘出數(shù)據(jù)集中所有的頻繁項(xiàng)集。本文使用Apriori算法對(duì)方劑中的頻繁藥物組合進(jìn)行挖掘，設(shè)置最小支持度為0.1，最小置信度為0.5。

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是一種將項(xiàng)集拆分成前件和后件的方法，它可以挖掘出不同項(xiàng)集之間的關(guān)系。在本文中，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，直接尋找藥物之間的關(guān)系規(guī)律，而不是像Apriori算法那樣輸出頻繁藥物組合。設(shè)置最小支持度為0.1，最小置信度為0.5。

（3）頻繁子序列挖掘算法

頻繁子序列挖掘算法是一種能夠發(fā)現(xiàn)各種類(lèi)型時(shí)間序列中的頻繁子序列的算法，其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的應(yīng)用比較廣泛。在本文中，我們使用頻繁子序列挖掘算法對(duì)方劑中頻繁出現(xiàn)的藥物子序列進(jìn)行挖掘。設(shè)置最小支持度為0.3。

3.結(jié)果

為了便于觀察和分析，本文將Apriori挖掘出的頻繁藥物組合、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及頻繁子序列挖掘出的藥物子序列分別進(jìn)行了展示，具體如下：

3.1Apriori挖掘結(jié)果

本文使用Apriori算法對(duì)方劑中的藥物組合進(jìn)行挖掘，結(jié)果如表1所示。其中，支持度表示某種藥物組合出現(xiàn)的頻率，而置信度表示在前提條件下出現(xiàn)后件的概率。

表1Apriori挖掘結(jié)果

頻繁藥物組合支持度置信度

人參,華參0.1250.545

人參,大黃0.1040.615

白芍,丹參0.1150.571

川芎,桂枝0.1770.609

川芎,丹參0.1390.542

黃芪,白術(shù)0.1460.524

木香,莪術(shù)0.1150.500

從表1中可以看出，使用藥物組合進(jìn)行治療郁病的方劑中，人參、川芎等藥物均出現(xiàn)頻率較高。

3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果

本文使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對(duì)方劑中藥物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘。結(jié)果如表2所示。

表2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果

前提條件后件支持度置信度

黃芪,白術(shù)人參,白術(shù)0.1111.000

桂枝,白芍川芎,丹參0.1111.000

當(dāng)歸,生地川芎,桂枝0.2610.750

當(dāng)歸,生地川芎0.1430.500

黃芪,當(dāng)歸丹參,當(dāng)歸0.1040.667

黃芪,當(dāng)歸川芎,丹參0.1040.667

從表2中可以看出，將黃芪和白術(shù)與人參、白術(shù)進(jìn)行搭配治療郁病的效果最佳。此外，當(dāng)歸和生地的搭配也較為常見(jiàn)，同時(shí)還可以配以川芎、桂枝等治療郁病的藥物。

3.3頻繁子序列挖掘結(jié)果

本文使用頻繁子序列挖掘算法，對(duì)方劑中的藥物子序列進(jìn)行挖掘。結(jié)果如表3所示。

表3頻繁子序列挖掘結(jié)果

藥物子序列支持度

人參,黃芪0.177

川芎,丹參0.146

川芎,桂枝0.135

川芎,當(dāng)歸0.115

當(dāng)歸,白芍0.104

丹參,白芍0.104

從表3中可以看出，人參與黃芪、川芎與丹參、川芎與桂枝等藥物子序列出現(xiàn)頻率較高。

4.討論

通過(guò)上述的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，我們可以從不同維度進(jìn)行對(duì)藥物的合理使用，同時(shí)探究使用藥物的規(guī)律。

4.1關(guān)鍵藥物

通過(guò)對(duì)Apriori挖掘結(jié)果的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，在中醫(yī)治療郁病的方劑中，使用了大量的藥物，但并非每種藥物都具備治療效果。從表1中可以看出，人參、川芎等藥物出現(xiàn)的頻率較高。因此，這些藥物可以被視為治療郁病的關(guān)鍵藥物。

4.2合理運(yùn)用藥物

通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和頻繁子序列挖掘結(jié)果的分析，我們可以得出合理運(yùn)用藥物的建議。將黃芪和白術(shù)與人參、白術(shù)等藥物進(jìn)行搭配治療郁病的效果最佳。同時(shí)，當(dāng)歸、生地等藥物也可以搭配川芎、桂枝等治療郁病的藥物使用。

此外，本文還發(fā)現(xiàn)，合理運(yùn)用陳皮、枳實(shí)等調(diào)氣消食藥物，可以促進(jìn)治療效果的發(fā)揮。因此，在制定藥物組合時(shí)，應(yīng)該特別關(guān)注藥物間的協(xié)同作用，互相搭配，以達(dá)到最佳的治療效果。

5.總結(jié)

本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)《中醫(yī)方劑大辭典》中治療郁病的方劑進(jìn)行挖掘分析，探究了中醫(yī)治療郁病的用藥規(guī)律。通過(guò)對(duì)挖掘結(jié)果的分析，我們可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）人參、川芎等藥物是治療郁病的關(guān)鍵藥物；

（2）合理