王殿君 ,邵宗凱
1.昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院,云南 昆明 650500 2.云南省第一人民醫(yī)院云南省藥學(xué)服務(wù)質(zhì)量管理研究中心,云南 昆明 650500
如今,伴隨著靜脈藥物治療中藥品種類的不斷增加以及新品種藥物的出現(xiàn),聯(lián)合用藥得到了廣泛使用,同時所產(chǎn)生的藥物之間相互作用也受到了人們越來越多的關(guān)注.目前,在靜脈用藥當(dāng)中,對病人進(jìn)行治療的過程中幾乎不存在一次只使用單一種類藥物的情況,聯(lián)合用藥是為了增強(qiáng)藥物的治療效果,同時又減少藥物的不良反應(yīng)和用藥量,隨著當(dāng)前聯(lián)合用藥數(shù)量越來越多,藥物之間的不良反應(yīng)的頻率也在不斷的上升,聯(lián)合給藥中藥物相互作用是導(dǎo)致藥物不良反應(yīng)的一個非常重要的因素.因此,對藥物相互作用的研究具有重要的指導(dǎo)意義和實踐意義[1-2].數(shù)據(jù)挖掘是最近幾年里發(fā)展起來的一種信息處理技術(shù),它是通過相關(guān)的算法搜索出隱藏于其中有價值信息的過程.本文對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的FP-Growth算法進(jìn)行了有關(guān)研究,利用的藥物數(shù)據(jù)是相關(guān)文獻(xiàn)[3-4]中的抗感染類藥物數(shù)據(jù),探討各藥物之間潛在、有價值的關(guān)系.
藥物相互作用是指在相同的時間或同一段時間2種或2種以上的藥物聯(lián)合使用時所導(dǎo)致藥物療效所產(chǎn)生的變化,可能加強(qiáng)療效或減少藥物的不利影響,也可能是藥物的藥效減弱或者出現(xiàn)本來不應(yīng)該有的副作用,有時候甚至可能發(fā)生一些罕見的不良反應(yīng),進(jìn)而危害患者的身體健康[1].比如:當(dāng)去甲腎上腺素與全麻藥同時使用時,會使心肌對擬交感胺類藥反應(yīng)更加的敏感,容易發(fā)生室性心律失常,不適宜一同使用,必須一同使用時應(yīng)減少用量;當(dāng)甲苯磺丁脲與磺胺類藥物同時使用時,會致使人體出現(xiàn)低血糖的癥狀.
在最近幾十年中,伴隨著計算機(jī)、數(shù)據(jù)庫及其相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展的同時,數(shù)據(jù)的存儲也變的越來越簡單和低廉.如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理成為我們必須面對的問題,所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生,數(shù)據(jù)挖掘是指從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的,最終可轉(zhuǎn)換成可被理解的形式的過程.受多個學(xué)科影響,比如:統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息科學(xué)、可視化和其它學(xué)科等[5-6].
當(dāng)前在醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用也十分廣泛與成功[7].將數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用到醫(yī)院靜脈注射藥物相互作用分析中,促進(jìn)了合理用藥,從而對靜配中心的藥物分析工作起到一定的指導(dǎo)作用.
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用來找出海量數(shù)據(jù)中各項集之間潛在的相關(guān)聯(lián)系,它是數(shù)據(jù)挖據(jù)中的一類重要算法.最近幾年廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)中.
FP-Growth 算法[8-9]作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的經(jīng)典算法,F(xiàn)P-Growth算法利用了特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),解決了APRIORI算法挖掘過程中需要不斷掃描數(shù)據(jù)庫的缺點,它不需要不斷的生成候選項集和不斷的掃描數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行對比.為了能夠達(dá)到這種效果,它采用了一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式,稱為頻繁模式樹(FP-tree).
采用FP-Growth算法的步驟如下:
(1)為每一個頻繁項,構(gòu)建它的條件模式基,然后再構(gòu)建它的條件頻繁模式樹.
(2)為每個新創(chuàng)建的條件頻繁模式樹重復(fù)上述過程.
(3)當(dāng)構(gòu)建的頻繁模式樹為NULL時,它的前綴就是頻繁模式;當(dāng)頻繁模式樹只包含1條路徑時,列出所有可能的組合,然后與FP-tree的前綴連結(jié)就可以獲取頻繁模式.
通過最小置信度對每個頻繁項集進(jìn)行篩選,選出置信度大于或等于最小置信度的頻繁項集,形成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,成為有效關(guān)聯(lián)規(guī)則.
靜脈藥物配置中心,簡稱靜配中心,英文縮寫為PIVAS,是指依照國際標(biāo)準(zhǔn)的要求和藥物的特點來設(shè)計配藥環(huán)境,并由接受過嚴(yán)格訓(xùn)練的藥學(xué)技術(shù)人員來依照操作流程對包括細(xì)胞毒性藥物在內(nèi)的一些藥物進(jìn)行集中科學(xué)配置的醫(yī)藥機(jī)構(gòu)[10],它是為合理用藥和臨床治療服務(wù)的.靜脈藥物配置中心可為臨床治療提供安全、可靠、經(jīng)濟(jì)的靜脈用藥,對臨床治療中的合理用藥起到重要的促進(jìn)作用.所以將數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用到醫(yī)院靜配中心靜脈注射藥物相互作用中有非常重要的實際和指導(dǎo)意義.
藥物相互作用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程圖如圖1所示.
圖1 藥物相互作用分析關(guān)聯(lián)規(guī)則流程圖Fig.1 Flowchartof association rules of drug interaction analysis
數(shù)據(jù)處理過程可以用來改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量,從而有利于后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作,提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù),從而提高了數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度和性能.本文主要對《藥物相互作用基礎(chǔ)與臨床》和《靜脈用藥物調(diào)配技術(shù)》兩本書中的抗感染類藥物分別為41種、137種藥物數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.
根據(jù)以上的藥物數(shù)據(jù),將相關(guān)文獻(xiàn)中的抗感染類藥物信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,以此建立藥物事務(wù)的數(shù)據(jù)庫表.此事務(wù)數(shù)據(jù)庫表包括七個欄目:審核項目、藥物名稱、異常藥物名稱、提示、異常藥物編碼、異常藥物類別和注意事項描述.其中提示信息可以分為:
1)禁止與其配伍;
2)與其配伍需謹(jǐn)慎;
3)需要關(guān)注;
4)調(diào)低用藥劑量;
5)調(diào)高用藥劑量.
通過多次試驗,最終將最小置信度設(shè)為40%,而避免合用藥物最小支持度設(shè)為8%,謹(jǐn)慎合用藥物最小支持度設(shè)為10%,可以合用藥物數(shù)據(jù)庫的最小支持度設(shè)為 10%[11].
對產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則作分析,從而得出其中的一些規(guī)律,取其中的幾條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行說明.
由避免合用藥物生成規(guī)則說明與慶大霉素需避免合用的抗感染類藥物有92.5%與卡那霉素也需避免合用.
慶大霉素?卡那霉素 0.925
這條規(guī)則的置信度為92.5%,說明:當(dāng)有一種抗感染類藥物與慶大霉素避免合用時,這種藥物同時與卡那霉素避免合用的概率為92.5%.
由謹(jǐn)慎合用藥物生成規(guī)則說明與妥布霉素需謹(jǐn)慎合用的抗感染類藥物有41.4%與多黏菌素B與需謹(jǐn)慎合用.
妥布霉素?多黏菌素B 0.414
這條規(guī)則的置信度為41.4%,說明:當(dāng)有一種抗感染類藥物與妥布霉素謹(jǐn)慎合用時,這種藥物同時與多黏菌素B謹(jǐn)慎合用的概率為41.4%.
對于其它規(guī)則也可以得到同樣的結(jié)果.由可以合用藥物生成規(guī)則:
阿苯達(dá)唑?氯喹+伏立康唑 0.50
這條規(guī)則的置信度為50%,說明當(dāng)有一種抗感染類藥物與阿苯達(dá)唑可以合用時,這種藥物同時與氯喹和福利康唑可以合用的概率為50%.
將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用到靜脈注射藥物相互作用分析中,系統(tǒng)經(jīng)過一段時間實際測試,效果良好.部分結(jié)果顯示結(jié)果如圖2所示.
圖2 關(guān)聯(lián)規(guī)則在靜配中心藥物相互作用系統(tǒng)中的應(yīng)用Fig.2 Application of association rules in drug-interaction system at the center of the static distribution
結(jié)合以上分析,對于藥物的相互作用案例進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是可行的.通過設(shè)置合理的最小置信度和支持度閾值能夠挖掘出有意義的規(guī)則.通過分析這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則集有利于揭示數(shù)據(jù)之間潛在的、有價值的聯(lián)系.
對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的FP-Growth算法進(jìn)行了相關(guān)研究,并對藥物數(shù)據(jù)進(jìn)行了挖掘,初步探討了各個藥物各因素值間的聯(lián)系.實際并實現(xiàn)了靜脈注射藥物相互作用分析系統(tǒng),促進(jìn)了合理用藥和用藥安全.
致 謝
感謝昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院、云南省第一人民醫(yī)院藥劑科靜配中心提供的幫助與支持!
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