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        結(jié)合數(shù)據(jù)發(fā)掘算法對中醫(yī)癥候研究的展望

        2020-12-14 05:38:14王興盛景少博張建平
        關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)癥候數(shù)據(jù)挖掘

        張 津,王興盛,楊 勇,景少博,王 博,張建平*

        (甘肅省中醫(yī)院,甘肅 蘭州 730050)

        辨證論治是是中醫(yī)學(xué)針對疾病指導(dǎo)治療的基本法則。辨證的的意思是辨別證候。證候是機體在疾病發(fā)展過程中的某一階段的病理概括,與單純的癥狀研究不同,證候的研究包括了病變的部位、原因、性質(zhì)等。證候反映出疾病發(fā)展過程中某一階段的病理變化本質(zhì),因而癥候更能準(zhǔn)確地揭示疾病的本質(zhì)。所以利用中醫(yī)癥候來研究一些病癥的病因與病理是中醫(yī)臨床研究的重要組成部分。但是現(xiàn)階段對于中藥初級研究人員來講,中醫(yī)臨床研究受限于癥候種類過多,臨床癥狀更加龐雜的現(xiàn)狀[1]。中藥初級研究人員很難在短時間內(nèi)掌握如此浩大的中醫(yī)癥候知識儲備,所以中醫(yī)癥候的研究受到了很大的限制和制約。結(jié)合計算機技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘算法有可能給中醫(yī)癥候研究打開新的一扇窗。

        1 中醫(yī)數(shù)據(jù)挖掘特點

        中醫(yī)數(shù)據(jù)與其他行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)不一樣,主要表現(xiàn)出數(shù)據(jù)不完整、表達(dá)形式較多、數(shù)據(jù)規(guī)范性較差等特征。因為中醫(yī)數(shù)據(jù)有著廣泛的來源,很難保證其完整性,以古代典籍為例,其數(shù)據(jù)資料記錄存在很多缺失的地方,一些字段也有殘缺,這讓古代典籍?dāng)?shù)據(jù)資料本底資料數(shù)據(jù)不夠完整,當(dāng)超過一定比例后,將對數(shù)據(jù)挖掘研究結(jié)果準(zhǔn)確性帶來不利影響。同時中醫(yī)數(shù)據(jù)由于來源眾多,在挖掘前需要對數(shù)據(jù)表達(dá)形式進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換,但是數(shù)據(jù)統(tǒng)一與規(guī)范的過程較為繁雜,因此中醫(yī)專家參與能夠讓數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確與可靠。對于挖掘目標(biāo)與結(jié)果評估方法,要求中醫(yī)專家一起合作,讓問題定義與結(jié)果解釋更加準(zhǔn)確和可信。

        2 數(shù)據(jù)挖掘算法分類

        2.1 樸素貝葉斯算法

        該算法的基本理論是對于給出的待分類項,求解在指定分類項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率,最后大概率認(rèn)定此待分類項存在于概率最大的類別[2]。整個過程歸納為:首先我們需要采集好癥候與癥狀的樣本集,然后利用樸素貝葉斯算法可以建立不同證癥狀與癥候之間的關(guān)系,最后根據(jù)需要讀取數(shù)據(jù)即可。

        2.2 支持向量機算法

        該算法的基本理論是一種二分類模型,其基本模型定義為劃分特征空間,將特征空間線性分類。通過支持向量機算法,可以使劃分以后的空間元素間隔最大化,最終可以轉(zhuǎn)化為一個二次規(guī)劃問題的求解。利用支持向量機算法進(jìn)行中醫(yī)證候的研究的基本過程是,首先需要收集中醫(yī)臨床癥候的癥狀,建立它們之間的關(guān)系[3]。根據(jù)需要構(gòu)建多維的二分類訓(xùn)練樣本,模型通過訓(xùn)練樣本以后變?yōu)榭深A(yù)測模型,最后可以再用實際的測試樣本進(jìn)行測試。在算法的建立過程中通過優(yōu)先考慮主證的癥候因素可以提高預(yù)測效率。通過支持向量機算法可以有效地處理中醫(yī)癥候的數(shù)據(jù)多維,癥候與癥狀之間的復(fù)雜關(guān)系。

        2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

        利用該算法建立的模型具有很好的自學(xué)習(xí)能力。中醫(yī)相關(guān)研究人員首先需要把許多不同的癥狀和對應(yīng)的癥候結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就會自模擬人腦的神經(jīng)元的信息處理方法自動開啟學(xué)習(xí)功能,模型會根據(jù)樣本訓(xùn)練的多少慢慢學(xué)會識別中醫(yī)癥候和癥狀之間的關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能對于中醫(yī)基本預(yù)測有特別重要的意義。除此之外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有類似于人腦聯(lián)想存儲和功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以把一個計算機看作一個中藥的“初學(xué)者”,通過不斷訓(xùn)練這個“初學(xué)者”最后變成一個“老中醫(yī)”。除此之外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自動查找最優(yōu)解能力和反饋學(xué)習(xí)的能力,擁有這些能力的好處是,可以簡化不必要的運算和節(jié)省計算機的資源。對于大型的中醫(yī)癥候在線的使用平臺具有很高的實際應(yīng)用價值。

        2.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

        該算法的基本理論可以大體上通過下列蘊含式:R:X=>Y表示。其中X,Y,I都是事物集,I為總的事物集,三個事物集間關(guān)系是XI,YI并且X∩Y=。R表示X,Y之間的關(guān)系是事物集Y在事物集X出現(xiàn)的基礎(chǔ)上的概率。用戶關(guān)心的關(guān)聯(lián)規(guī)則,可以用兩個標(biāo)準(zhǔn)來衡量:支持度和可信度。支持度主要是為了解決中醫(yī)臨床實踐中出現(xiàn)一種癥候是否會伴隨另一種癥候,可信度是為了解決多種癥候同時出現(xiàn)的概率情況[4]。與前三種種算法不同,關(guān)聯(lián)規(guī)則算法需要采集實際的臨床樣本集。該算法實現(xiàn)簡單,但是受限于算法的效率,該算法對于特定的有針對性的小樣本中醫(yī)癥候預(yù)測效果會更好。

        2.5 隨機森林算法

        該算法也是西醫(yī)預(yù)測學(xué)常用算法,該算法是自助算法需要重采樣。利用隨機森林算法從中醫(yī)臨床記錄中獲取訓(xùn)練樣本集N,從中有放回地重復(fù)隨機抽取k個中醫(yī)癥候與癥狀樣本生成新的中醫(yī)臨床記錄訓(xùn)練樣本集合,然后根據(jù)自助樣本集生成k個分類樹組成隨機森林,最后將中醫(yī)臨床癥狀的測試的分類結(jié)果按照分類器(分類樹)的投票情況進(jìn)行打分,把打分結(jié)果按照的分?jǐn)?shù)高作為最后癥候的分析結(jié)果。隨機森林算法其實質(zhì)是將多個分類器進(jìn)行捆綁使用[5]。舉例來講,在臨床實踐中,當(dāng)遇到一些疑難雜癥病例的時候會邀請多位中醫(yī)專家進(jìn)行會診,專家們需要首先會診表決,表決多數(shù)的治療方案會成為最終的治療方案。隨機森林就是在多個分類器的基礎(chǔ)上進(jìn)行中醫(yī)癥候與癥狀關(guān)系的表決,表決多數(shù)的癥候與癥狀關(guān)系為最終的預(yù)測結(jié)果。

        3 通過數(shù)據(jù)發(fā)掘算法進(jìn)行中醫(yī)癥候研究的意義

        (1)可以很好的利用起來大量的實際臨床治療實踐記錄,顯然中醫(yī)單個個體的能力受到人力、物力、財力等方面的限制,無法短時間建立起中醫(yī)癥候與癥狀的龐大知識體系。很多中醫(yī)癥候研究人員終其一生也只是在中醫(yī)癥候的某個方面有所突破和建樹。所以大量的中醫(yī)個體臨床實踐經(jīng)驗需要整合。(2)對于使用中醫(yī)癥候傳統(tǒng)的治療方法的初級中醫(yī)從業(yè)人員,由于臨床經(jīng)驗少,很多時候誤診率偏高,而這些人員由于從業(yè)時間較短,可能很少有同一病癥的參考類似病例。顯然如果有類似的可以直接使用的工具會給初級中醫(yī)從業(yè)人員的疾病診斷帶來重要的提示功能。(3)目前的中醫(yī)癥候研究任然處在文本查找的階段,而經(jīng)驗培養(yǎng)則需要大量的時間,這造成中醫(yī)研究人員利用中醫(yī)癥候進(jìn)行疾病診斷的時間偏長,醫(yī)療資源浪費巨大。而結(jié)合計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的中醫(yī)癥候研究將使中醫(yī)癥候的臨床診斷在幾秒鐘實現(xiàn),且通過大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)可以將全國的中醫(yī)癥候臨床數(shù)據(jù)信息入庫整合,對于中醫(yī)的研究將起到加速器的作用。

        通過數(shù)據(jù)發(fā)掘算法對中醫(yī)證候規(guī)律、診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行探索與研究,并以數(shù)字的方式描述表達(dá)中醫(yī)診斷學(xué)內(nèi)容,能夠促進(jìn)中醫(yī)證候規(guī)范化診的研究過程。對數(shù)據(jù)挖掘算法對象來說,主要為中醫(yī)藥領(lǐng)域中長期積累的海量數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)表現(xiàn)出離散型、連續(xù)型以及混合型等屬性,挖掘中各環(huán)節(jié)需要有豐富的中醫(yī)藥專業(yè)知識?;诖酥嗅t(yī)藥專家要和數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)人士加強溝通與合作,從而保證研究結(jié)果更加正確,可信度也更高。

        4 結(jié) 語

        中醫(yī)癥候的研究目前正處在高速發(fā)展階段,隨著“一帶一路”的文化交流,很多外國友人開始關(guān)注中醫(yī)癥候的研究。同時還要建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,不斷提升中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘的效率和可信度,為中醫(yī)現(xiàn)代化研究奠定良好基礎(chǔ),也實現(xiàn)臨床、科研水平等進(jìn)一步提高。希望通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和中醫(yī)癥候研究的不斷融合可以方便全世界的中醫(yī)愛好者加入到中醫(yī)癥候研究中來。

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