多囊卵巢綜合癥輔助診斷系統的開發*

章浩偉，王子楠，劉穎，孫洋洋

(上海理工大學醫療器械與食品學院，上海 20093)

1 引 言

多囊卵巢綜合癥(PCOS)是一種常見的生殖內分泌疾病，發生率約為5%～10%[1]，PCOS患者不孕的發生率高達50%～74%，在治療上需要大量的醫學理論知識[2]。多毛癥、月經紊亂和不孕是臨床觀察到的最常見的癥狀[3]。由于該病病因不明，病理機制復雜，治療效果不顯著，日趨成為現代婦科疾病研究的熱點和重點[4]。

目前，中醫大多數研究停留在單獨對癥狀的研究或者證型的研究，如黎小斌等[5]找出中醫臨床證候以腎虛血瘀證、脾虛痰濕證、脾腎陽虛證、腎陰虛證最為常見，并對臨床癥狀頻數進行了統計分析，但沒有去探討這兩者之間存在的某種必然聯系。

近年來醫學從宏觀入手，運用相關數學算法和診斷系統先對患者的證候集進行證型的分類，明確患者的證型后，再采取相應的治療手段進行醫治。但是辯證論治的過程必須依靠醫生多年的診斷經驗。為了減輕醫生的工作負擔，找出癥狀和證型之間的聯系，筆者開發了多囊卵巢綜合癥輔助診斷系統。該系統提取大量多囊卵巢綜合癥患者癥狀和證型以及中藥數據，運用相關數學算法從中挖掘出潛在的對應關系，以期通過癥候判斷多囊卵巢綜合癥患者所屬的證型，并給出患者所需要的中藥處方，從而達到幫助醫生進行決策的作用。

2 樣本資料及處理

經過篩選和剔除，最終得到完整的樣本62例，每一例樣本均包含癥狀和藥方兩部分數據。其中腎虛無兼癥患者21例，腎虛兼癥肝郁患者19例，腎虛兼癥痰濕患者22例。每例樣本包含22個癥候，即月經后期、閉經、月經量少、月經量多、月經經期短、月經經期長、痤瘡、肥胖、黑棘皮征、頭身困重、耳鳴、盜汗、口干、嘔惡痰多、乳房脹痛、胸脅脹痛、脘腹痞滿、腰膝酸軟、手足心熱、畏寒肢冷、煩躁易怒、大便干燥。上述22個癥候分別用變量x1，x2，…，x22表示，記為輸入變量。所有的變量的取值要么為0要么為1，0代表無相應癥狀發生，1則代表有相應癥狀發生。如x1=0，表示該患者無月經后期癥狀，x2=1，表示該患者有閉經癥狀。輸出變量為患者的證型。

3 PCOS系統的總體設計

3.1 系統目標

該系統以上海一婦嬰醫院、上海紅房子醫院共收集62組PCOS患者的資料為基礎，采用ACCESS數據庫，利用VisualStudio 2010設計出一個功能較強、易于擴充并具有友好界面的PCOS輔助診斷管理系統。該系統包括證型分類和用藥兩個子模塊，具有診斷PCOS新患者的患病類型以及對其中醫用藥的功能，能輔助醫生進行決策，監督并指導醫生用藥。

3.2 系統總體構架

PCOS輔助診斷系統的總體框架見圖1，共分2個模塊：證型分類和中醫用藥。證型分類模塊采用了四種算法，分別是Logistic回歸算法、Fisher判別分析方法、模糊C聚類算法、人工神經網絡算法。用藥模塊采用了兩種方案，分別是患者匹配和對癥用藥。其中數據庫包含了62例PCOS患者的全部癥候和中醫用藥情況，即數據庫包含癥候和中藥兩部分內容。

4 系統功能實現

4.1 證型分類

各醫家根據傳統的中醫理論，結合個人對病因病機的認識及臨床經驗，分型尙不統一[5]。名老中醫曹玲仙通過對患者癥狀的了解和多年的個人經驗，將PCOS患者分為3類：腎陰虛，無兼癥、腎陰虛，兼癥肝郁和腎陰虛，兼癥痰濕。本系統根據PCOS患者主要的22個癥狀，運用相關的數學算法，亦將PCOS患者分為上述3類，以期達到名老中醫曹玲仙的診斷效果。具體分類工作分為兩個步驟：1、區分有兼癥和無兼癥；2、區分兼癥肝郁和兼癥痰濕。診斷系統界面如下圖2所示，使用步驟：左側選擇一種算法，右側輸入患者22個癥狀的變量值，點擊“輔助診斷”按鈕，即可顯示患者的患病類型。

圖1 系統的整體構架

圖2 證型分類界面

4.2 中醫用藥

方案一，匹配患者：以62例患者的中醫用藥作為標準，分別記作(x11，x12，…xjk，x122)，(x21，x22，…xj……k，x222)，…，(x621，x622，…xjk，x6222)其中xjk(j=1，2，3，…，62，k=1，2，3，…22)表示第j個患者的第k個癥狀。對于每個新患者，記作(x1，x2，…，x22)，分別對已有的62組患者數據求距離，

d12=(x1-x11)2+ (x2-x12)2+…+(x22-x122)2

d22=(x1-x21)2+ (x2-x22)2+…+(x22-x222)2

…

dj2=(x1-x21)2+ (x2-x22)2+…+(x22-x222)2

…

d622=(x1-x621)2+ (x2-x622)2+…+(x22-x6222)2

其中dj表示此新患者與標準庫62例患者中的第j(j=1，2，…，62)例患者的距離，該距離的大小一定程度上反映著此新患者與第j例患者癥狀的相似度。dj值越小，反映兩例患者的癥狀越相似。比較d1，d2，…，d62值的大小，記最小值為dk(k=1，2，…，62)，即第k例患者的癥狀與此新患者的癥狀最為吻合。因此，第k例患者的用藥情況可以作為此新患者用藥的重要參考，匹配患者結果見圖3。

圖3 患者匹配結果

方案二，對癥用藥：即針對22個癥型中的每一個癥型，先根據已有患者用藥信息，統計出每一個證型所需的30味中藥，然后針對一個新來的患者，針對每個證型開出30味藥，即可得到該患者的藥方。對癥用藥結果見圖4，該圖顯示此患者含有腰膝酸軟、乳房脹痛、肥胖、痤瘡、月經后期共5個癥狀。每個癥狀后面顯示出該癥狀所需要的中藥藥方，如腰膝酸軟的藥方有：黨參、仙茅、當歸、知母、茜草、葛根、石菖蒲等。刪除5個癥狀對應中藥中重復的藥方，得到藥方匯總結果：仙茅、黨參、當歸、知母、茜草、葛根、枸杞子、石菖蒲、炒白芍、菟絲子、肉蓯蓉、生地、川石斛、淫羊藿、黃柏、巴戟天、川斷、茯苓、全瓜蔞、遠志、淫羊霍、益母草、龜版、香附、穿山甲、鱉甲、廣郁金、桑白皮、熟地、瓜蔞皮、生白芍、地骨皮、桃仁、蜜麩炒白芍、半夏、炒海螵蛸、白茯苓、炒白術、薏苡仁。

圖4 對癥用藥結果

5 討論

中醫治療多囊卵巢綜合癥常采用辨證論治，并取得滿意療效[6]。本研究中，曹玲仙教授將患者分為腎虛、腎虛兼癥肝郁和腎虛兼癥痰濕三類，然后多囊卵巢綜合患者的病因和證型給出不同的治療方案。為了能快速準確的進行分類，本研究分別運用四種數學算法，通過大量多囊卵巢綜合癥患者癥候和證型的數據，從中總結出對應關系，以期通過癥候判斷患者所屬的證型。 表1統計了該系統四種算法的正確率，從中可以看出Logistic回歸算法的正確率最高，具有良好的分類效果。

表1 四種算法的正確率

6 結語

多囊卵巢綜合癥發病率高，病因不明[7]，涉及的病理機制非常復雜。中醫治療是目前比較有效的手段，然而根據患者不同的癥狀，對應的中醫藥方也就不同。因此，對多囊卵巢綜合癥患者進行征型分類顯得尤為重要。目前，該工作基本由經驗豐富的醫生根據多囊卵巢綜合癥患者的癥狀進行征型分類，由于名老中醫人才的稀缺以及龐大的患病群眾，因此開發多囊卵巢綜合癥輔助診斷系統是一件非常有意義的事情，該系統可以提升醫生的工作效率，同時對醫生的診斷結果起監督作用，防止誤診或疏忽造成的一系列問題。今后，隨著更多樣本資料的收集以及更多患者數據的共享，該系統能夠更加地完善和實用，為醫生和多囊卵巢綜合癥患者帶來便利。

本研究利用VS2010和ACCESS作為開發工具，不僅使該系統具備了征型分類和中醫用藥的功能，還設計了用戶登錄，增加、刪除、修改以及查詢患者信息的功能，操作簡單，快速診斷，具有很好的實用價值。今后，還可以在該系統基礎上進行功能擴展，提供面向醫院的數據上報、更新等功能，以保證數據的時效性。這也是本研究的創新所在：將合適的數學算法與多囊卵巢綜合癥患者診斷數據結合，并開發出專門針對多囊卵巢綜合癥的輔助系統，希望能夠為眾多研究該病的學者提供一條新的解決問題的途徑。