曾展鵬

摘要：針對臨床醫(yī)學文獻關(guān)鍵詞包含有證型、病癥、治療等特點，設(shè)計出醫(yī)學文獻關(guān)鍵詞多維分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)以醫(yī)學文獻檢索關(guān)鍵詞分析為核心，包含文獻信息管理、詞頻分析、多維統(tǒng)計分析等功能模塊，能有效解決檢索文獻的批量導入、數(shù)據(jù)規(guī)范化、根據(jù)關(guān)鍵詞屬性進行多維度統(tǒng)計分析等問題。并以銀屑病的中醫(yī)藥治療為例，介紹該系統(tǒng)的使用及多維統(tǒng)計分析應(yīng)用。該系統(tǒng)實現(xiàn)了在計算機輔助下進行快捷、方便、準確的關(guān)鍵詞多維分析，為其他醫(yī)學領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)提供參考。

關(guān)鍵詞：中醫(yī)藥；文獻檢索；分析系統(tǒng)

中圖分類號：G254.9 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5707（2017）01-0016-04

Abstract： A multidimensional analysis system for the key words of medical literature was designed according to the characters of clinical literature， including syndrome， disease and treatment. The system is based on the analysis on medical literature retrieval key words， including document information management， word frequency analysis， multidimensional statistical analysis and other functional modules， which can effectively solve the problem of batch retrieval of imported documents， data standardization， multi-dimensional statistical analysis according to the keyword attribute. Setting the treatment of psoriasis as an example， the use of the system and multi-dimensional statistical analysis application is introduced. The system provides a quick， convenient and accurate multidimensional analysis of the keywords， which can be used as a reference for the design and implementation of other medical data analysis systems.

Key words： traditional Chinese medicine； literature retrieval； analytic system

隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，在大數(shù)據(jù)時代背景下，傳統(tǒng)的醫(yī)學信息檢索模式已經(jīng)不能適應(yīng)快速變化的需求[1]?！?015研究前沿報告》也明確提出了“科學研究的世界呈現(xiàn)出蔓延生長，不斷演化的景象?？蒲泄芾碚吆驼咧贫ㄕ咝枰莆湛蒲械倪M展和動態(tài)，以有限的資源來支持和推進科學進步”。“定義一個被稱作研究前沿的專業(yè)領(lǐng)域的辦法，源自于科學研究之間存在的某種特定的共性。這種共性可能來自于實驗數(shù)據(jù)，也可能來自于研究方法，或者概念和假設(shè)，并反映在科學家在論文中引用其他科學家的工作這個學術(shù)行為之中”[2]。所以對文獻信息的提取和關(guān)聯(lián)分析至關(guān)重要，它能揭示學科的發(fā)展，為科研人員指引研究方向。2015年，廣東省中醫(yī)院委托我校圖書館提供有關(guān)“銀屑病研究前沿與熱點”的情報分析[3]。該項目需要收集大量的期刊文獻，并在此基礎(chǔ)上，逐一分析銀屑病癥狀-證型、癥狀-治療、證型-治療之間的關(guān)系以及藥物配伍的關(guān)系。如果采用比較傳統(tǒng)的情報分析方法，整個過程將耗費較長時間。為此，我們開發(fā)了適用于臨床醫(yī)學文獻自動分析的情報分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)了在計算機輔助下進行快捷、方便、準確的關(guān)鍵詞多維分析，并提取相關(guān)知識。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

本系統(tǒng)開發(fā)選取了適合大量本地運算的C/S應(yīng)用模式，開發(fā)語言為面向?qū)ο蟮木幊陶Z言VISUAL BASIC，采用SqlServer2005數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)的組織和存儲對象。主要信息存放在文獻記錄表（WXJL）、關(guān)鍵詞表（GJCB）、同義詞表（TYCB）和詞類屬性表（CLSX）。其中WXJL保存導入的文獻記錄；GJCB保存從WXJL提取的關(guān)鍵詞信息；TYCB保存關(guān)鍵詞的同義詞，比如：高血壓、高血壓病、血壓高、原發(fā)性高血壓、一級高血壓、早期高血壓等均用高血壓病表示；CLSX用于類比關(guān)鍵詞屬性并對其逐一歸類，比如：血熱型屬于證型，克銀方屬于治療。

1.2 功能設(shè)計

根據(jù)用戶目前的需求，系統(tǒng)主要有4個功能模塊。⑴關(guān)鍵詞參數(shù)設(shè)置：主要用于設(shè)定關(guān)鍵詞的TYCB和CLSX。⑵文獻信息管理：主要是對學術(shù)論文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管理，它們是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，主要實現(xiàn)對論文題目、關(guān)鍵詞和年份信息的錄入、編輯、刪除等功能。⑶詞頻分析：計算不同關(guān)鍵詞在所有選定論文中出現(xiàn)的頻數(shù)，對關(guān)鍵詞按頻數(shù)排序并確定高頻關(guān)鍵詞。在此基礎(chǔ)上，生成詞頻統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖，便于研究者分析該領(lǐng)域的研究重點和熱點。⑷多維分析：多維分析是本系統(tǒng)的核心功能，主要完成同義詞合并、生成多維詞組矩陣、矩陣詞多維分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存等功能。系統(tǒng)的具體功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.3 統(tǒng)計分析原理

本系統(tǒng)的核心功能是對關(guān)鍵詞作多維統(tǒng)計分析，其原理是根據(jù)各種數(shù)據(jù)分類的度量關(guān)系，找出同類性質(zhì)的統(tǒng)計項之間的聯(lián)系，是對數(shù)據(jù)進行維度化分析后的度量聚集統(tǒng)計。其中維度化是根據(jù)數(shù)據(jù)的特性進行分類，并建立多維矩陣。具體實現(xiàn)方法為：⑴從相關(guān)文獻數(shù)據(jù)庫中提取關(guān)鍵詞或主題詞，通過詞頻分析獲取代表某一學科研究主題或研究方向的高頻詞；⑵對高頻詞根據(jù)特性進行分類，形成各分類集合，分類集合之間相互組合形成多維矩陣；⑶圍繞該多維矩陣進行分析，統(tǒng)計這些詞組在同一篇文章中同時出現(xiàn)的次數(shù)。

多維分析的主要思路：在數(shù)據(jù)集中，若大量記錄在具有特征屬性A的同時，也頻繁出現(xiàn)了特征屬性B，則稱特征屬性A和B構(gòu)成頻繁模式[4]，表示A和B之間的關(guān)聯(lián)性，而這些模式可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則來觀察和分析。

2 系統(tǒng)的程序開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)分析與實現(xiàn)

為了更好地體現(xiàn)關(guān)鍵詞多維分析系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果，本文以“銀屑病研究前沿與熱點”為案例，展示系統(tǒng)的使用及原理。文獻來源數(shù)據(jù)庫為：中國知網(wǎng)（CNKI）、中國生物醫(yī)學文獻數(shù)據(jù)庫（CBM），時間段為2010-2015年。案例以檢索結(jié)果為分析對象，列舉多維分析系統(tǒng)在詞頻統(tǒng)計以及同義詞合并的應(yīng)用，并從“證型-治療”2個維度進行統(tǒng)計。其中CNKI的檢索詞包括：銀屑病、牛皮癬、中醫(yī)藥、中成藥、中藥、中草藥、方劑，檢索途徑為“主題”；CBM檢索策略為："銀屑病"[全字段：智能]OR"牛皮癬"[全字段：智能]OR"銀屑病"[擴展：不加權(quán)]AND中醫(yī)藥OR中成藥OR中藥OR中草藥OR方劑。

2.1 多數(shù)據(jù)源導入

根據(jù)檢索詞，本案例在CBM共獲得1389條記錄，如圖2所示；在CNKI共獲得1566條記錄，如圖3所示。對獲得數(shù)據(jù)進行分解，使文獻轉(zhuǎn)化為計算機能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)單元。然后通過對比查重、字段映射合并，使之規(guī)范、準確和有序。原始數(shù)據(jù)查重合并后共獲取記錄1863條。該數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)分析的基本條件，處理后的結(jié)果如圖4所示。

2.2 關(guān)鍵詞規(guī)范化

文獻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后可進一步提取關(guān)鍵詞信息，并對其規(guī)范化處理。關(guān)鍵詞原始數(shù)據(jù)的不規(guī)范，主要表現(xiàn)為多詞一義，也即是同義詞現(xiàn)象。操作中，首先通過文獻記錄提取所有非重復關(guān)鍵詞，形成數(shù)據(jù)列表。然后對比同義詞庫逐一進行歸并。本案例共計提取關(guān)鍵詞3987條，通過臨床專家結(jié)合醫(yī)案認真討論和分析，篩選出銀屑病證型、治療相關(guān)的同義詞142條，合并后形成標準關(guān)鍵詞30條。如圖5所示。

2.3 關(guān)鍵詞屬性歸類

在關(guān)鍵詞庫數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，利用頻次分析，把頻次較高的關(guān)鍵詞組成高頻詞庫。通過下拉框從癥狀、證型和治療等方面選取相應(yīng)的特征屬性。對新增的特征屬性，點擊添加按鈕增加并保存該分類詞庫。案例中30條標準關(guān)鍵詞按證型和治療2個特征屬性，得到12條證型記錄，18條治療記錄。如圖6所示。

2.4 多維統(tǒng)計分析

通過12條證型記錄和18條治療記錄2個維度，交互組成12×18的二維矩陣，如圖7所示。統(tǒng)計分析后，得到共同出現(xiàn)頻率最高的2個關(guān)鍵詞為“血熱型”與“涼血方”，共計出現(xiàn)48次。其次為“血熱型”與“消銀方”共計出現(xiàn)37次。

統(tǒng)計結(jié)果符合臨床診斷和用藥規(guī)律，同樣統(tǒng)計方法適用于“癥狀-證型”“癥狀-治療”等其他維度分析。此外，通過查閱我校附院名中醫(yī)治療銀屑病的醫(yī)案發(fā)現(xiàn)，銀屑病目前尚無固定分型，但血瘀、血熱、血虛等證型是銀屑病最為常見的證型，其中，血熱型是廣東地區(qū)患病頻率最高的證型。以生地黃、元參、杭芍、茅根、牛蒡子、知母、荊芥、防風、升麻、甘草等為主的“涼血方”是治療本地區(qū)血熱型銀屑病最常用、最有效的中醫(yī)處方。所以，銀屑病的純中醫(yī)治療也與本系統(tǒng)的統(tǒng)計結(jié)果相吻合，從某種程度上來說增加了本系統(tǒng)的可信度。

對醫(yī)學關(guān)鍵詞進行多維度分析，可以幫助我們了解醫(yī)學領(lǐng)域的研究熱點，并推斷其未來研究的發(fā)展方向。對獲得的統(tǒng)計結(jié)果還可導出轉(zhuǎn)存為Excel、文本文件等格式，以便于利用SPSS等其他統(tǒng)計分析軟件做進一步分析處理。

3 小結(jié)

隨著醫(yī)學大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，用戶對醫(yī)學情報服務(wù)的要求也越來越高，關(guān)鍵詞多維自動檢索系統(tǒng)的設(shè)計為圖書館情報服務(wù)的開展提供了更多、更便捷的服務(wù)支持。該系統(tǒng)已在圖書館參考咨詢部門應(yīng)用于相關(guān)的文獻統(tǒng)計分析。實踐應(yīng)用表明，使用該系統(tǒng)后，統(tǒng)計分析效率明顯提高，符合用戶檢索統(tǒng)計要求。同時，通過用戶對該系統(tǒng)的體驗和建議，將不斷對該系統(tǒng)進行完善及優(yōu)化，提供更人性化、更精確、更快捷的文獻檢索統(tǒng)計服務(wù)。

本系統(tǒng)在功能和使用上還存在一些不足，需要不斷改進和完善。⑴系統(tǒng)中合并同義詞功能是依靠人工判斷方式進行的，可考慮增加系統(tǒng)自動提示的輔助建議功能，以更快速度完成合并同義詞工作。⑵如何實現(xiàn)從詞頻統(tǒng)計自動獲取高頻關(guān)鍵詞并歸類屬性，以減少人工錄入信息的工作量。⑶關(guān)鍵詞分析擴展成從全文自動獲取相關(guān)的關(guān)鍵詞，結(jié)合病案或醫(yī)案實現(xiàn)自動分析功能[5]，從而可以更加全面地考察醫(yī)學的發(fā)展變化。

參考文獻

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[2] 今日報告網(wǎng).湯森路透&中國科學院：2015前沿研究[R/OL].[2016-08-28].http：//www.imxdata.com/archives/12707.

[3] 盧傳堅，曾召，謝秀麗，等.1979-2010年尋常型銀屑病文獻證候分布情況分析[J].中醫(yī)雜志，2012，53（11）：959-961.

[4] Han J， Kamber M.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].2版.范明，孟小峰，譯.北京：機械工業(yè)出版社.2007：146-155.

[5] 袁鋒.基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)醫(yī)案分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].濟南：山東師范大學，2006.

（收稿日期：2016-10-28）

（修回日期：2016-11-04；編輯：魏民）