一種基于演化的中醫療效自適應動態評價模型

胡繼禮，闞紅星

（安徽中醫藥大學 醫藥信息工程學院，安徽 合肥 230012）

一種基于演化的中醫療效自適應動態評價模型

胡繼禮，闞紅星

（安徽中醫藥大學 醫藥信息工程學院，安徽 合肥 230012）

為了公正、客觀地評價中醫的療效，針對中醫證候復雜多變的特征提出一種基于演化的中醫療效自適應動態評價模型.模型在形式化描述中醫證候演化特點的基礎上，首先利用啟發式算法對評價指標的組成要素進行抽象并提出重構方案，然后利用依賴矩陣計算不同指標間的關聯度，并通過關聯度重新構造演化后的指標權重體系，實現演化環境下中醫療效的自適應動態評價.最后通過實例說明了該模型的使用方法和有效性.

中醫療效評價；演化性；指標重構；自適應模型

1 引言

隨著世界對傳統醫學的關注和需求的增加，國內外政府機構、社會團體都十分關注中醫療效評價的研究.美國替代醫學研究中心(NCCAM)、國立衛生研究院(NIH)等機構都明確指出要對傳統和替代醫學療法進行有效性評價[1].2012年，國家中醫藥管理局出臺的《關于加強中醫藥標準化工作的指導意見》中也指出要加強中醫藥療效評價方面的研究[2].盡管國內外機構都十分關注中醫療效評價研究，但目前尚未建立起一套符合中醫自身規律的臨床療效評價方法和模型[3]，中醫療效評價體系缺失已顯現為越來越嚴重的問題[4].

目前國內外主要從中醫證候、等級量化分表、循證醫學等幾個方面研究中醫藥療效評價問題，這些方法從不同側面促進了中醫藥臨床評價的發展，但由于受西醫評價模式的影響，這些方法大都忽視了疾病的演化特征，都試圖為某類疾病建立一個統一的、靜態的評價方法和體系，這顯然不符合中醫思想精髓——辨證論治的精神[5].實際上，中醫證候隨著疾病的發展，在不斷地演變和轉化，診斷也具有一定的復雜性和模糊性[6]，因此中醫療效評價也應該是一個基于演化的動態評價過程，隨著病程的發展，評價指標在不斷地增加、刪減或融合，其權重也在發生相應變化.

近年來，信息技術方法在中醫藥學科領域得到廣泛應用，但在中醫療效評價領域，由于缺乏恰當模型和頂層設計理論的指導，具有演化特征的評價機制還沒有被抽象和形式化，使得療效信息之間的各種規律、聯系和假設不能被符號化地描述出來，更難以準確地集成和評價.本文在動態思想指導下，改變現有的靜態評價模式，提出了一個基于演化的中醫療效自適應動態評價模型.

2 證候演化的形式化描述

證候是內因和外因綜合作用下機體的整體反應狀態，在病證發展過程中，隨著病邪的強弱、正氣的盛衰而發生相應的證候變化，表現為證候的演變、轉化或兼證[7].因此，證候的演化可理解為在連續時間內患者在內外因素的激勵下，治療需求、干預措施、評價指標等都發生了變化，即疾病由一種狀態轉移到了另一種狀態.

設某一時刻、某一疾病的狀態為S＜ti，EISCM (Xρ,i，Xw,i)＞,其中ti(0≤i≤n)表示疾病當前的時刻；EISCM(Xe,i，Xw,i)為中醫療效評價指標系統(Evaluation index system of Chinese medicine,EISCM)，Xe, i表示第i時刻下的評價指標集，Xw,i表示第i時刻下的指標權重集.

在內因、外因多種因素影響下，如某一疾病在時間區間(ti,ti]內并發生演化，即由S狀態轉變為S'狀態，其狀態轉移函數FS為:

FS(τ)=S＜ti,EISCM(Xe,i,Xw,i)＞→S'＜tj,EISCM(Xe, j,Xw,j)＞t，其中，τ為激勵參數，是對引起疾病演化的度量.

3 中醫療效自適應動態評價模型

根據上述討論，為準確評價病人的治療效果，在演化機制激勵下引起疾病狀態轉移時，需要設計一定的模型和算法，重新構建評價指標體系(EISCM).EISCM重構主要表現在兩大方面，其一是中醫療效評價指標(Evaluation index, EI)組成的增加或減少，即指標構成要素的形式化描述與重構，其二是評價指標權重的增加、刪除或修正，即指標權重的形式化與重構.EISCM重構雖然分兩方面，但兩者在重構時是同時進行的.

3.1 評價指標組成的抽象與重構

當疾病演化時，某個指標因治療而正常了，那么在下一期療效考察中就可以不考慮該指標了，這時則要刪除該指標；同樣，當疾病惡化時，則考慮增加新的考察指標.無論增加或刪除，評價指標的組成都會隨著疾病的演化而動態變化.設在第i時刻下，療效評價指標集為{Xe,i}={a1,a2,a3,…,ai,…,an}(1≤i≤n).隨著病程的發展，在第i+1時刻下，療效評價指標集{Xe,i}的組成要素發生了變化，變為{Xe,i+1}= {a'1,a'2,a'3,…,a'j,…,a'm}(1≤j≤m,m≠n).下面利用啟發式算法[8]自動實現這一動態變化過程，重新構建演化后的評價指標組成要素.啟發式算法分三種情況進行，具體如下:

1、當演化前的某些指標被保留下來時，即存在時，表明某些滿足了指標ai?a'j的評價要求，一定可以滿足指標aj'的評價.因此，可以約減aj'，把ai加入{Xe,i+1}中，修改指標集.

2、當演化前的指標和演化后指標一樣時，即ai≡a'j時，表明病程演化后，指標沒有發生變化，此時，可刪除評價指標ai，aj'中的任意一項，保留ai(或aj')，無需修改指標集.

3、當演化后的指標有增加或刪減時，即ai⊕aj'時，表示滿足ai評價要求的不一定滿足aj'，反之亦然.但滿足ai∩aj'的評價指標則同時滿足ai，aj'.因此，將ai，aj'簡約為ai∩aj，修改指標集.

3.2 評價指標權重的抽象與重構

3.2.1 指標間關聯性的形式化描述

中醫療效評價指標組成要素的變化必然導致其權重的增加、刪除或修改.但評價指標之間往往存在著復雜的交互關系[9]，并不能對這些指標的權重進行簡單地處理，而是要充分考慮指標間的關聯性，本文借助工程領域中的依賴矩陣(dependency matrix)[10]來描述不同療效指標之間的關聯問題，并根據關聯的程度來計算權重的變化.

設在第i時刻下，療效評價指標集為{Xe,i}={a1, a2,a3,…,aj,…,an}，關聯矩陣為R，關聯度ri,j∈(-1,1)為指評價指標ai對aj的量化關聯程度，且ri,j≠rj,i，具體說明如下:

關聯度的取值ri,j主要依據經驗和歷史數據，也可用頭腦風暴法或群決策理論來確定.關聯矩陣R用直接交互的形式化描述來簡化指標間的語義信息，很顯然有利于評價指標的自動重構.

3.2.2 指標間權重自動重構方法

指標間權重的動態變化與重構包括權重的刪除、增加和修正三大部分.設療效評價指標體系(EISCM)在第i時刻的權重集為{Xw,i}={w1,w2,w3,…, wi,…,wn}(1≤i≤n)；經過演化后，第i+1時刻的權重集為{Xw,i+1}={w'1,w'2,w'3,…,w'j,…,w'm}(1≤j≤m,m≠n).具體重構方法設計如下:

1、權重的刪除

當刪除的指標在關聯矩陣的第i行，且全部為0時，說明該指標與其他指標不相關，是獨立的，這時可直接刪除指標ai，且刪除不會對其他指標造成影響，但會改變療效評價指標系統(EISCM)的結構，需要重新求解新的結構下，剩余指標的權重.令as(t=1,…,n,s≠i)為剩余的評價指標，則刪除ai后，as的相對權重可通過公式(1)計算:

當刪除的指標在關聯矩陣的第i行，且至少有一個不為0時，說明指標間不獨立，存在相關性，這時就不能直接刪除指標ai了，如直接刪除，不但會改變評價指標系統的結構，還會影響到與之相關的其他屬性.設RAi為ai相關指標組成的有限集，則|RAi|為集合的模，表示集合中元素的個數.令ap∈RAi，aq?RAi，rip表示ai→ap的關聯度，則刪除ai后，ap和aq的相對權重可用公式(2)計算:

2、權重的增加

當增加一個新的評價指標ai時，首先要確定哪些指標與它直接關聯，并計算出它們的相關度rip(t=1,…,n)和rpi(t=1,…,n)，接著構造新的關聯矩陣.增加新指標后，也需要重新求解各項指標的權重，可用AHP方法[11]直接求解.

3、權重的修正

有些評價指標在演化過程中組成沒有發生變化，但相對重要程度隨著疾病的演化發生了變化，即權重的大小發生了改變，需要修正.設RAi為評價指標ai相關指標組成的有限集，令qp∈RAi，aq?RAi，rip表示ai→ap的關聯度，wp和wq分別表示ap和aq在k狀態下的權重，則他們在k+1狀態下的權重wp'和wq'可表示為:

3.3 自適應動態評價模型的結構

根據上面的論述，基于演化的中醫療效自適應動態評價模型的整體結構如下圖1所示.

圖1 自適應動態評價模型結構

該模型基于狀態監測和激勵，實現中醫療效的自適應動態評價.當系統監測到某一狀態下評價指標集發生演化時，便啟動激勵機制，生成狀態轉移函數FS(τ)，然后基于依賴矩陣的權重計算方法和自適應重構算法自動構造演化后的評價指標集，最后通過加權法或模糊數學法等方法實現中醫療效的綜合評價.如果綜合評價不符合實際要求，還可通過反饋機制重新構造指標和權重，直至滿足要求為止.

4 模型的應用

某病人患有2型糖尿病，先期被中醫診斷為氣陰兩虛證，根據2型糖尿病中醫證候診斷標準模型可知[12]，這時主要考察病人的倦怠乏力、心悸、大便干燥、口渴、失眠多夢等5個指標，其構成的指標集為{Xe,i}={a1,a2,a3,a4,a5}，其中“1”表示疾病發展的第一階段.結合專家的經驗，利用AHP方法求出5個指標的權重集{Xw,1}為:{Xw,1}={0.35,0.25,0.15,0.2, 0.05}.

根據國家藥品監督管理局2002年頒布《中藥新藥臨床研究指導原則》[13]，這幾個指標的分級量化如下表1所示.

表1 指標分級量化

參照表1的等級和分數，把療效評價結果分為“好”、“較好”、“中”、“差”、“很差”、五個等級，五個等級分數分別為5分、4分、3分、2分、1分、.病人治療一段時間后，基于病人的病情，利用上述指標的權重和表1中的等級分，求得該次治療的總體效果L為:

對照等級分數，本次治療效果的等級為“差”.

治療效果不理想，病人病情發生了演化，由氣陰兩虛證轉化為腎陰虧虛證，此時病人的考察指標變為尿頻尿多、腰膝酸軟、大便干燥、口渴、失眠多夢等[12].顯然，疾病的演化導致了考察指標的變化，和演化前相比，增加了尿頻尿多、腰膝酸軟兩個指標，同時少了倦怠乏力和心悸指標.

當系統監測到指標發生演化后，調用啟發式算法對評價指標的組成進行重構，同時利用指標權重的自動調整方法對權重進行增加、刪除或修改，具體過程如下:

(1)增加新指標.調用啟發式算法的第3種情況，在演化前指標{Xe,1}基礎上，增加尿頻尿多、腰膝酸軟兩個指標，指標集變為{Xe,2}={a1,a2,a3,a4,a5,a6, a7}，其中“2”表示疾病發展的第二階段，a6，a7為演化后增加的指標.

(2)求解指標體系的權重.結合病情和醫家經驗，利用AHP方法計算{Xe,2}指標體系的權重集{Xw,2}.盡管此時的倦怠乏力和心悸指標(a1和a2)最終不在演化后的指標體系中，但還是要考慮它們的權重，因為直接刪除會影響與之相關聯的、遺留下來的指標權重大小.調用AHP方法后，{Xe,2}的權重集 {Xw,2}為 {Xw,2}={0.16,0.14,0.11,0.09, 0.08,0.23,0.19}.

(3)構建依賴矩陣.結合臨床相關經驗和知識，{Xw,2}的依賴矩陣R為

(4)重購演化后的指標體系.利用依賴矩陣，計算剩余指標的權重，同時調用啟發式算法第3種情況，刪除倦怠乏力和心悸等多余指標(a1和a2).

依賴矩陣第二行a2為心悸指標，且全為0，利用公式(1)求出直接刪除a2后，剩余指標的權重集為:

依賴矩陣第一行a1為倦怠乏力指標，且不全為0，利用公式(2)可求出刪除a1后，剩余指標的權重集為:

因此，該糖尿病病人從氣陰兩虛演化到腎陰虧虛時，其最終的指標集{Xe,2}和權重集{Xw,2}分別為{Xe,2}={a'1,a'2,a'3,a'4,a'5}和{Xw,2}={w'1,w'2,w'3,w'4,w'5}，其中a'1至a'5分別表示尿頻尿多、腰膝酸軟、大便干燥、口渴、失眠多夢等5個指標，w'1至w'5分別對應5個指標的權重，分別為:0.18829，0.16829，0.0666，0.30829，0.26829.

(5)綜合療效評價.利用重購后的指標和權重，結合《中藥新藥臨床研究指導原則》分級量化表，求得演化后的總體治療效果L'為:

對照等級分數，本次治療效果的等級為“中”.

5 結束語

臨床療效是中醫學存在和發展的基礎，中醫學的強大生命力在于其確切的療效，然而受固有思維模式西醫評價的影響，目前對中醫療效的評價大都以人工的、靜態的方式進行，這顯然不能符合中醫證候和干預措施不斷變化的要求.本文另辟蹊徑，在動態觀點的指導下，利用啟發式算法、依賴矩陣以及AHP等方法，提出了一種基于演化的自適應動態評價模型.研究對完善中醫療效評價理論方法與體系，客觀地評價中醫療效具有重要意義.

利用本模型進行中醫療效動態評價的準確性取決于依賴矩陣、判斷矩陣等的構造和取值，而這些矩陣的取值又依賴于醫療專家的經驗和相關的歷史數據，因此模型僅適用于有經驗、有相關專家參與的醫療組織，對不具備條件的組織僅提供一種參考方法.下一步將分階段、分病種研究疾病的演化特征，利用群決策的相關方法，建立專家庫和知識庫等模型使用的配套系統，讓更多的醫療組織或個人能夠正確、準確使用該模型.

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R24；TP27

A

1673-260X（2017）02-0057-04

2016-10-21

安徽省高等學校省級自然科學研究項目(KJ2013Z177)資助；安徽省高等學校省級質量工程重大教學改革研究項目(2016jyxm0601)資助