李克
中圖分類號(hào):R9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1673-5811(2013)03-0173-01
摘要:綜合評(píng)價(jià)方法是一種運(yùn)用于多指標(biāo)多總體同時(shí)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)和比較方法,又被稱為多變量綜合評(píng)價(jià)法。統(tǒng)計(jì)理論研究的深入,為藥學(xué)研究提供了工具,近些年藥學(xué)研究領(lǐng)域不斷引入PCA、聚類分析等多種方法。本文簡(jiǎn)單介紹幾種綜合評(píng)價(jià)方法,然后分析在藥學(xué)研究領(lǐng)域應(yīng)用的幾種方法。
關(guān)鍵詞:綜合評(píng)價(jià)方法 藥學(xué)研究 多指標(biāo)
一、藥學(xué)研究中常用綜合評(píng)價(jià)方法的分類
藥學(xué)研究發(fā)展到今天,已經(jīng)有了比較完整的分析方法,常見(jiàn)的綜合評(píng)價(jià)方法有四種,即系統(tǒng)工程法、統(tǒng)計(jì)分析法、智能化方法和模糊數(shù)學(xué)法,這幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),不同的項(xiàng)目采用的方法不同,要根據(jù)實(shí)際需要選擇分析方法。
(一)系統(tǒng)工程法
系統(tǒng)工程法只是一種概括的綜述,實(shí)際上還可以細(xì)分為很多方法,比較常用的是關(guān)聯(lián)矩陣法、綜合評(píng)分法、Topsis法、功效函數(shù)法和層次分析法。這里簡(jiǎn)單介紹幾種:關(guān)聯(lián)矩陣法是通過(guò)確定評(píng)價(jià)對(duì)象和權(quán)重,來(lái)進(jìn)一步確定各替代方案中相關(guān)評(píng)價(jià)項(xiàng)目的價(jià)值量,綜合評(píng)分法則是將評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行等級(jí)劃分,然后給對(duì)象打分,這樣確定處理依據(jù)。這兩種方法算是比較簡(jiǎn)單的,操作方便,但是缺點(diǎn)也很明顯,他們都是靜態(tài)評(píng)定,無(wú)法排除一些干擾因素。Topsis法是基于歸化后的原始數(shù)據(jù)矩陣,找到所有方案中的最優(yōu)方案和最劣方案,然后讓選中的某一方案和這兩個(gè)方案比較。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是考慮到了參評(píng)指標(biāo)的重要性,而且充分利用了數(shù)據(jù),簡(jiǎn)單明了。但是其缺點(diǎn)就是受某一指標(biāo)的影響很大,如果某個(gè)指標(biāo)離散嚴(yán)重,那么很難達(dá)到預(yù)期效果。這里簡(jiǎn)單介紹這三種,其他方法不再累述。
(二)統(tǒng)計(jì)分析方法
統(tǒng)計(jì)分析方法包括主成分分析、因子分析、聚類分析、秩和比法和灰關(guān)聯(lián)分析法。PCA是將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),而保持原指標(biāo)大量信息的一種統(tǒng)計(jì)方法。因子分析是根據(jù)因素相關(guān)性大小將變量分組,使同一組內(nèi)的變量相關(guān)性最大。上述兩種方法的優(yōu)點(diǎn)是均具有全面性、可比性和客觀合理性。聚類分析通過(guò)計(jì)算對(duì)象或指標(biāo)問(wèn)的距離或相似系數(shù),進(jìn)行系統(tǒng)聚類,其優(yōu)勢(shì)在于可處理相關(guān)程度大的評(píng)價(jià)對(duì)象。上述3種方法的缺點(diǎn)均為需要大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),不能反映客觀發(fā)展水平。
(三)智能化方法
智能化方法其實(shí)就是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),這是一種模擬人腦智能化處理問(wèn)題的技術(shù),主要是利用反向傳播算法,學(xué)習(xí)和訓(xùn)練獲取知識(shí),并將這些信息存儲(chǔ)在神經(jīng)元的權(quán)值中,在遇到類似的問(wèn)題時(shí),通過(guò)聯(lián)想相關(guān)信息,提取出評(píng)價(jià)對(duì)象的客觀規(guī)律,進(jìn)而對(duì)屬性相同的對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)。這種技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力很高,具有可容錯(cuò)性,能夠處理藥學(xué)研究中非線性等大型復(fù)雜問(wèn)題。不過(guò)目前的技術(shù)還不能做到很高的精度,而且系統(tǒng)需要大量的訓(xùn)練樣本。
(四)模糊數(shù)學(xué)法
模糊數(shù)學(xué)法又叫做模糊綜合評(píng)判法,是從多個(gè)指標(biāo)對(duì)被評(píng)價(jià)事物隸屬等級(jí)狀況進(jìn)行綜合性評(píng)判的一種方法,這種方法將評(píng)價(jià)對(duì)象的變化區(qū)間進(jìn)行劃定,并且將事物所屬的等級(jí)也進(jìn)行劃定,這樣就能對(duì)事物的描述進(jìn)行規(guī)范化,而且使得對(duì)事物的描述更加細(xì)致客觀和深入。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)單,很容易掌握和操作,對(duì)干擾因素多、層次明顯的問(wèn)題有較好的效果,在實(shí)際應(yīng)用中可以得到全面合理的評(píng)判結(jié)果。其缺點(diǎn)是不能解決指標(biāo)間相關(guān)性造成的信息重復(fù)問(wèn)題,因此該方法還需要進(jìn)一步改進(jìn)。
二、綜合評(píng)價(jià)方法在藥學(xué)研究中的應(yīng)用
(一)中藥材的鑒定和質(zhì)量評(píng)價(jià)
對(duì)于中藥藥材的質(zhì)量評(píng)價(jià)一直是醫(yī)藥學(xué)界關(guān)注的重點(diǎn),目前將有效成分或部位作為評(píng)價(jià)指標(biāo)一直被沿用,但是這種方法的缺點(diǎn)已經(jīng)比較明顯,因此人們都在尋找一種更加科學(xué)合理的評(píng)價(jià)方法。一些學(xué)者提出按客觀賦權(quán)法計(jì)算權(quán)重分配,采用Topsis法從可選的方案中尋找最優(yōu)和最劣方案,找到評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案之間的差距,用兩者之間的接近程度來(lái)衡量評(píng)價(jià)的優(yōu)劣。由于這種方法以數(shù)據(jù)為依據(jù),具有可量化的優(yōu)點(diǎn),避免了多指標(biāo)描述的主觀性,對(duì)藥材的真?zhèn)魏唾|(zhì)量都有較好的檢驗(yàn)效果。但是也不是所有的項(xiàng)目都適合這種方法,還是需要根據(jù)實(shí)際情況而來(lái)。
(二)藥物代謝研究
藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程中,了解藥物體內(nèi)代謝途徑和對(duì)藥物進(jìn)行安全性評(píng)價(jià)是一個(gè)耗時(shí)冗長(zhǎng)的過(guò)程。PCA是代謝組學(xué)研究中最常用的模式識(shí)別方法之一,在代謝組學(xué)中的主要應(yīng)用是在樣本代謝組的各代謝物中找出一種或幾種組合,使之能代表整體代謝組數(shù)據(jù)所表達(dá)的信息。一些學(xué)者將PCA和核磁共振結(jié)合使用,利用這種方法來(lái)研究量下烏頭堿急性毒性作用后大鼠尿樣的代謝特征,這樣從PCA圖就可以非常直觀的表示出時(shí)間、劑量等與毒性的關(guān)系。
(三)藥物制備工藝的優(yōu)化
在現(xiàn)在中藥提取工藝優(yōu)化中,設(shè)置多指標(biāo)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為重要措施,但是對(duì)這些指標(biāo)如何評(píng)價(jià)則成為了重要工作,也是提取工藝的關(guān)鍵步驟。而在綜合評(píng)價(jià)中,確定個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)又是科學(xué)合理評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。在現(xiàn)在的中藥提取工藝中,比較常用的綜合評(píng)價(jià)方法是經(jīng)驗(yàn)性權(quán)數(shù)法,這種方法對(duì)經(jīng)驗(yàn)依賴很高,因此受到主觀因素的影響就比較大。因此很多醫(yī)藥學(xué)者不斷提出新的方法,其中AHP法是比較成功的,這種方法并沒(méi)有拋棄經(jīng)驗(yàn)權(quán)數(shù)法,而是對(duì)主觀確定指標(biāo)進(jìn)行了細(xì)化的數(shù)學(xué)處理,使之較為客觀和科學(xué)。這種方法也可以和基于指標(biāo)相關(guān)性的指標(biāo)權(quán)重確定法綜合使用,其效果非常好。
(四)中藥成分分析
中藥的開(kāi)發(fā)離不開(kāi)中藥成分的分析,而中藥藥效成分和微量金屬元素的種類及含量是中藥最主要的特征。目前中藥成分分析用到的主要方法有PCA和聚類分析法。PCA是一種多元統(tǒng)計(jì)方法,這種方法可以將高維空間中的樣本降維處理,然后投影到主成分空間中。這樣就可以在不丟失信息的前提下選擇較少的變量來(lái)代替較多變量,而且可以排除那些重疊的信息,進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)樣本分類聚集可視化,這樣可以獲取樣本分類的原因。聚類分析顧名思義就是分類處理,將樣本歸類,找到同一類的相似和不同類的差異。一般情況下這兩種方法會(huì)同時(shí)使用。
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