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        國醫(yī)大師洪廣祥教授治療哮喘經驗挖掘分析

        2018-01-23 20:34:51葉超余建瑋劉偉軍查青林喻強強
        中國醫(yī)學創(chuàng)新 2017年32期
        關鍵詞:文本挖掘醫(yī)案哮喘

        葉超 余建瑋 劉偉軍 查青林 喻強強

        【摘要】 目的:挖掘與總結名老專家洪廣祥教授臨床辨治哮喘病的學術思想和證治規(guī)律。方法:以2008年5月-2009年10月就診的72例洪教授治療哮喘醫(yī)案為分析對象,采用文本挖掘技術進行分析。數據分析在SAS 9.1.3平臺上進行,進行頻數統(tǒng)計、證候治法分析、中藥關聯(lián)分析、中藥因子分析等處理,了解洪教授治療哮喘的核心藥物組方、證候分類規(guī)律、中藥配伍規(guī)律。結果:(1)72例哮喘病患者出現證候多為氣陽虛弱、痰瘀阻肺等;(2)中藥關聯(lián)規(guī)則分析提示哮喘的核心組方為:黃芪、防風、白術、桂枝、白芍、生姜、甘草、紅棗、葶藶子、陳皮、青皮、衛(wèi)矛、牡荊子、檳榔、大黃、麻黃、蘇葉、半夏;(3)中藥因子分析可將治療哮喘常用藥物分為6個組合,分別具有益氣固表、溫陽護衛(wèi)、宣肺平喘、化飲止咳和清瀉肺熱等功效。結論:深入挖掘名老中醫(yī)有效醫(yī)案的證治規(guī)律,有利于提高臨床醫(yī)生診治水平。數據挖掘結果客觀反映了洪廣祥教授治療哮喘病的臨床思路與經驗。

        【關鍵詞】 哮喘; 醫(yī)案; 洪廣祥; 文本挖掘

        Data Mining of Clinical Asthma Cases from Doctor Hong Guangxiang/YE Chao,YU Jianwei,LIU Weijun,et al.//Medical Innovation of China,2017,14(32):078-082

        【Abstract】 Objective:To investigate the clinical experience and scientific theory for asthma from Doctor Hong Guangxiang.Method:The study based on the clinical records of 72 patients with asthma treated by Doctor Hong Guangxiang,and analyzed by Text Mining Technology.Data analysis in SAS 9.1.3 software platform,through frequencies analysis,therapeutic principles factor analysis,“TCM-TCM” association analysis,“TCM” factor analysis,found out the hard core of medicine,the laws of the therapeutic principles,the combination laws of TCM from the case.Result:(1)The syndromes of 72 patients with asthma appeared frequently in yang and qi deficiency, retention of phlegm and blood stasis in the lung.(2) The “TCM- TCM” association analysis showed that asthma core medicine combination:astragalus membranaceus,hurricane lamp,bighead atractylodes,cassia twig,radices paeoniae alba,ginger,liquorice,red dates,semen lepidii,dried tangerine,pericarpium citri reticulatae viride,etc.(3)The “TCM” factor analysis result showed:asthma commonly used medicine combination has 6 kinds:replenish qi and consolidate the superficial resistance,warming yang and guard weiqi,freeing lung and relieving asthma,reducing phlegm and relieve cough,etc.Conclusion:Exploreing the rule of basic syndrome and treatment by medical records that modern famous doctor of TCM treating asthma further will help doctors to improve their technology of detection and treatment.The results of text data mining objectively reflect the clinical experience and scientific theory for asthma from Doctor Hong Guangxiang.

        【Key words】 Bronchial asthma; Case; Hong Guangxiang; Text data mining

        First-authors address:Affiliated Hospital of Jiangxi College of Traditional Chinese Medicine,Nanchang 330006,China

        doi:10.3969/j.issn.1674-4985.2017.32.019

        名老中醫(yī)是中醫(yī)藥學術的帶頭人,他們的臨床經驗是中醫(yī)行業(yè)的寶貴財富。洪廣祥教授從事中醫(yī)呼吸疾病、內科疑難病癥臨床50余年,是江西省中醫(yī)院主任醫(yī)師,國家級名老中醫(yī),對呼吸系統(tǒng)疾病的中醫(yī)藥治療積累了豐富的診療經驗,尤其對支氣管哮喘、支氣管擴張、慢性阻塞性肺疾病等有其獨特的臨床見樹。在國內同行中率先提出“痰瘀伏肺為哮喘的宿根”“治痰治瘀以治氣為先”等新學說[1]。為了更客觀地總結其治療哮喘病的臨床診療規(guī)律,筆者利用數據庫及文本挖掘技術對相關資料進行了統(tǒng)計分析,旨在對洪廣祥教授治療支氣管哮喘的有效處方進行研究并進一步指導臨床用藥,現報道如下。endprint

        1 資料與方法

        1.1 醫(yī)案資料來源 2008年5月-2009年10月洪廣祥教授在江西省中醫(yī)院國醫(yī)堂收治的哮喘病患者。診斷標準參照《支氣管哮喘防治指南》2008版[2],門診診斷為哮喘病,辨證、治則治法、處方用藥記錄完整的患者納入本研究,共收集符合哮喘病診斷標準的病例72例。診斷標準:患者表現咳嗽咳痰、胸悶氣喘,支氣管舒張試驗陽性,FEV1占預計值百分比<80%。納入標準:(1)確診支氣管哮喘,經治療癥狀改善或消失并已知情同意者;(2)近期未服用其他治療藥物者。排除標準:(1)合并肺部感染、呼吸系統(tǒng)惡性腫瘤者;(2)過敏體質者;(3)中途退出研究者;(4)肝腎及凝血功能障礙者。

        1.2 研究方法

        1.2.1 文本抽提規(guī)范與名老中醫(yī)哮喘醫(yī)案數據倉庫的構建 文本信息抽提實行人工標引與SAS編程導入數據庫,信息規(guī)范采用逐層構建多層次規(guī)范詞表,原始詞為醫(yī)案中抽提的詞,考慮抽詞過程一次性抽詞不完全而采用逐層規(guī)范的方法進行規(guī)范處理。癥狀的規(guī)范原則上盡量依原文的描述,參考《中醫(yī)診斷學》、《中醫(yī)內科學》教材和《哮喘病學》中的描述。規(guī)范藥物名稱,以《中藥學》六版教材為標準。規(guī)范過程中對病名、癥狀、藥名,進行必要的補充、刪繁,癥狀兼容的,予以分割;內容重復的予以合并;無實際臨床意義的,予以刪除。

        1.2.2 數據挖掘分析 研究者對患者的性別、年齡、病程、癥候、舌象、脈象、藥物等信息進行頻數分析;對規(guī)范好的哮喘醫(yī)案中藥物之間的關聯(lián)規(guī)則,尋找哮喘病證的用藥特點,挖掘治療哮喘病證的核心藥物組方;對頻次在前幾十位的癥狀和藥物分別進行因子分析,利用SAS 9.1.3軟件編程,根據因子載荷結合專業(yè)知識對癥狀和中藥進行歸類。

        2 結果

        2.1 性別分布情況 72例哮喘患者,性別分布情況

        2.2 年齡分布情況 72個醫(yī)案中,患者年齡最小為3歲,最大為65歲,均可發(fā)病,平均(25.45±4.38)歲,從發(fā)病年齡來看,好發(fā)年齡段在0~20歲

        2.3 舌象情況 醫(yī)案中對舌象的處理根據舌色(淡白、紅、絳、紫、青等)、舌形(老嫩、胖大、瘦薄、點刺、裂紋、齒痕等)以及苔色(白、黃、灰、黑等)、苔質(薄、厚、膩、潤、燥等)進行最小化分解處理。例如:舌胖嫩,邊有齒痕則分解為舌體胖、舌質嫩、舌邊有齒痕,苔黃厚膩則分解為苔黃、苔厚、苔膩等。從單一舌象頻數來看,舌苔以苔白頻數最高占59.13%,其次為苔薄、苔黃、苔膩、苔滑,舌質以舌紅頻數最高,其次舌淡紅、舌淡、舌暗紅,見圖1。

        2.4 脈象情況 醫(yī)案中對脈象的處理則根據28種脈象的位、數、形、勢、有根、無根、有力、無力等進行最小化分解處理。比如:脈弦滑數則分解為脈弦、脈滑、脈數。從單一的脈象頻數看,弦脈頻數最高,其次為滑脈、細脈、浮脈、數脈、沉脈。根據脈象主病來看,弦脈主痰飲、肝膽?。换}主痰飲、食滯、實熱;細脈主氣血兩虛、諸虛勞損,又主濕?。桓∶}主表證;數脈主熱證。從脈象可推測哮喘病證以痰飲為主,見圖2。

        2.5 哮喘病常見證候頻率 72例哮喘病例出現了46個證候種類,1個病例往往含有多個證候種類,出現15次以上的證候分別為氣陽虛弱、痰瘀阻肺、痰郁化熱、外感風寒、寒飲伏肺、風寒蘊肺、肺脾氣虛、等證型,其中尤以氣陽虛弱比例最高,肺脾氣虛證比例最低,見表3。

        2.6 藥物頻數分析 醫(yī)案中共涉及藥物165種,藥物所出現總頻次共有4155次,其中出現頻次≥10次者有69味,僅出現一次者有35味,出現頻率前30位的中藥,見表4。

        2.7 藥物關聯(lián)分析 關聯(lián)規(guī)則鏈接圖能直觀的反映各變量的相關程度。圖中線條的顏色和粗細表示關聯(lián)的強度:紅色>藍色>綠色;相同顏色的看線條的粗細,線條越粗關聯(lián)越強;根據藥物間距離可以有聚類的效果,越近表示性能越相似。

        從圖3可知使用頻數高關聯(lián)強度大的藥為3類:(1)黃芪、防風、白術、桂枝、白芍、生姜、甘草、紅棗(玉屏風散+桂枝湯)。(2)葶藶子、陳皮、青皮、衛(wèi)矛、牡荊子、檳榔、大黃。(3)麻黃、蘇葉、半夏。因此,從醫(yī)案的藥物數據挖掘關聯(lián)規(guī)則分析結果推測則可組一個新的方劑(KDD方):黃芪、防風、白術、桂枝、白芍、生姜、甘草、紅棗、葶藶子、陳皮、青皮、衛(wèi)矛、牡荊子、檳榔、大黃、麻黃、蘇葉、半夏。

        2.8 藥物因子分析 根據頻數分析的結果可以看出藥物涉及種類很多,有些藥物只出現幾次,前54種藥物出現合計頻次為3712次,占總頻次的89.34%,因此取前54名權重較大的藥物進行分析。因子載荷的大小反映因子與變量之間的相關程度,因子分析特征根>1。根據因子載荷的大小對變量進行分類,舍去因子載荷較小的藥物因子,按因子載荷的大小及正負將藥物歸為6類,見表5。

        3 討論

        哮喘是常見的呼吸系統(tǒng)疾病,以胸悶氣喘、咳嗽咳痰為主要表現,嚴重者可危及生命。本病治療難度大,常反復發(fā)作,氣道長期受到炎癥刺激可引發(fā)肺氣腫、肺心病等疾病。西醫(yī)以對癥治療為主,β2受體激動劑、激素制劑的應用對于改善臨床癥狀有積極意義,但遠期療效并不理想[3-6]。本病隸屬于“哮病”范疇,對于本病的治療已有較深入的研究,但尚缺乏系統(tǒng)總結。

        醫(yī)案乃中醫(yī)理論結合實踐的具體反映,是臨床醫(yī)師診療疾病的真實記錄,通過醫(yī)案處方用藥規(guī)律分析是挖掘名老中醫(yī)學術經驗的重要途徑,對于中醫(yī)藥的繼承和創(chuàng)新發(fā)揮著至關重要的作用[7-9]。本研究分析數據與洪教授自身提出的哮病發(fā)病觀和治療觀基本相符:洪教授認為氣陽虛弱是哮喘發(fā)作的內因,痰瘀伏肺是哮喘發(fā)作的宿根,外感六淫是哮喘發(fā)作的誘因;治療上則采用滌痰祛瘀、溫陽護衛(wèi)、疏散外邪等方法進行[10-12]。

        利用數據挖掘技術分析名老醫(yī)案病歷,首先要保證資料來源基于臨床,是規(guī)范采集得到的臨床信息。方法上可采用人機相結合進行解析結果,總結經驗,然后再返回臨床,進行驗證及科學評價,并可進一步進行實驗研究、探索機理,從而將有效的經驗推廣用之[13-14]。通過上述過程的研究,不但可以凝煉和揭示名老中醫(yī)個性經驗,還可以挖掘其共性規(guī)律并揭示其科學內涵,通過對每一位名老中醫(yī)經驗的系統(tǒng)研究和對多位名老中醫(yī)經驗的比較研究,可以進一步明確名老中醫(yī)學術觀點、學術特長和學術思想[15-17]。endprint

        本研究客觀體現了名專家治療哮喘病的部分學術思想和經驗,除了在研究方法上是一種嘗試,亦能為進一步研發(fā)出專家系統(tǒng)模型提供一些借鑒。可繼續(xù)收集大量的洪教授治療哮喘及其他肺系疾病醫(yī)案,利用基于案例推理的技術和相似度計算方法實現中醫(yī)專家系統(tǒng)的推理過程。這些研究定能對中醫(yī)知識的獲取、經驗積累,辨證論治水平提高具有一定幫助,尤其對提高基層中醫(yī)師和青年中醫(yī)師的臨床診治水平有一定的輔助作用,有助于支持老中醫(yī)經驗總結,并對促進中醫(yī)現代化、信息化、數字化具有重要意義[18-20]。但這些研究必須依靠多學科的相互配合,并涉及中醫(yī)學本身的標準化、規(guī)范化、數學化等問題的發(fā)展,以及中醫(yī)診療推理、辨證思維演繹關系的充分概括和自由刻劃的實現。

        參考文獻

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        (收稿日期:2017-10-13) (本文編輯:程旭然)endprint

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