基于數據挖掘的中醫治療風濕病組方規律分析

張林華+吳嘉瑞+姜迪

[摘要] 目的 探討中醫治療風濕病的組方用藥規律。 方法 收集中醫治療風濕病的處方，基于中醫傳承輔助平臺軟件構建數據庫，采用關聯規則和復雜系統熵聚類算法，確定處方中各藥物及藥物組合的使用頻次，挖掘藥物之間的關聯規則等。 結果 高頻次藥物包括當歸、甘草、白芍、黃芪、羌活、丹參等；高頻次藥物組合包括“當歸，白芍”“甘草，當歸”“川芎，當歸”等。置信度為0.7以上的關聯規則包括“香附->當歸”“雞血藤->當歸”“川芎->當歸”。 結論 風濕病的治療處方多采用補氣血、祛風濕、活血化瘀類藥物，體現中醫標本兼顧、辨證論治的治療原則。

[關鍵詞] 風濕病；數據挖掘；關聯規則；熵聚類

[中圖分類號] R255 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2017）11（c）-0143-04

Analysis on medication rules of traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism based on data mining

ZHANG Linhua1，2 WUJiarui1 JIANG Di2

1.School of Chinese Materia Medica， Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China； 2.Institute of Clinical Pharmacy of Beijing Municipal Health Bureau， Beijing 100035， China

[Abstract] Objective To explore the medication rules of Chinese medicine in the treatment of rheumatic diseases. Methods The traditional Chinese medicine prescriptions for the treatment of rheumatism were collected and the related database was built based on Traditional Chinese Medicine Inheritance Support System （TCMISS）， then the data were analyzed by Apriori algorithm and complex system entropy clustering algorithm in TCMISS to acquire the frequency of single medicine， the frequency of drug combinations， the association rules， etc. Results The highest frequency drugs included Angelicae Sinensis Radix， Glycyrrhizae Radix et Rhizoma， Paeoniae Radix Alba， Astragali Radix， Notopterygii Rhizoma et Radix， Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma， etc. The most frequent drug combinations included “Angelicae Sinensis Radix， Paeoniae Radix Alba” “Glycyrrhizae Radix et Rhizoma， Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma， Angelicae Sinensis Radix”， etc. The association rules with confidence coefficient more than 0.7 were “CyperiRhizoma->Angelicae Sinensis Radix” “Spatholobi Caulis->Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma->AngelicaeSinensis Radix”， etc. Conclusion The traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism mostly contained the drugs with the effects of benefiting Qi， nourishing blood， dispelling pathogenic wind， removing dampness， promoting blood circulation and removing blood stasis， which demonstrated the therapeutic principle of looking into both roots cause and symptoms， and treatment based on syndrome differentiation.

[Key words] Rheumatism； Data mining； Association rules； Entropy clustering

風濕病也稱痹證，是由于人體正氣不足，受風寒濕等外邪影響，導致肢體關節疼痛、麻木、腫脹、變形最終累及臟腑的一類疾病的總稱。風濕病為一級病名，包含西醫的風濕性關節炎、類風濕關節炎、痛風、強直性脊柱炎等病名[1]。風濕在臨床上表現為病程長久，不易治愈，中醫在治療上主要采用辨證論治，取得了一定的效果[2]。中醫在治療時采用祛邪扶正類藥物，以活血化瘀、通絡止痛、補血益氣、祛風除濕、補肝腎、強筋骨的藥物進行配伍治療[3]。endprint

中醫傳承輔助平臺軟件（V2.5）是在中醫傳承輔助系統（V1.0）的基礎上逐漸完善形成的。該軟件通過應用人工智能、數據挖掘、網絡科學等學科方法與技術，構建臨床數據庫，實現對臨床病案、疾病信息、方劑信息等數據的管理分析[4]。近年來，該軟件被廣泛應用于中醫藥的傳承和發展中，通過該軟件對中醫典籍、醫案、某類疾病的治療以及名老中醫等用藥規律進行組方分析[5-10]。對于風濕病，是一類累及多器官的復雜疾病，通過有針對性的處方用藥規律的研究，可以為臨床治療提供一定的理論參考與科學依據。本研究主要利用該軟件對中醫治療風濕病收集的1076首處方進行了用藥規律的系統分析。

1 資料與方法

1.1 處方來源

以《讀經典學名方系列—風濕病名方》[11]、《風濕病治療名方驗方》[12]、《古今名醫臨證實錄叢書—痹證》[13]、《婁多峰痹證治驗》[14]、《風濕病良方驗方》[15]、《名中醫吉海旺中醫風濕病診治輯要》[16]為處方遴選來源，納入處方1076首。

1.2 處方篩選

1993年第7屆全國痹病學術研討會上討論通過將痹證改為風濕病，并對其概念的內涵和外延制訂出明確的標準。風濕病為一級病名，經歷了從痹——痹證——痹病——風濕病的演化過程，并且下屬分類多而復雜，因此本研究直接選取相對明確的書籍進行處方錄入；同時，針對其治療有內治、外治、食療等其他方法，本研究僅對內治處方進行錄入。通過篩選，共收集治療風濕病方劑1076首。

1.3 分析軟件

中醫傳承輔助平臺V2.5由中國中醫科學院中藥研究所提供。

1.4 處方的錄入與核對

將上述篩選的方劑錄入中醫傳承輔助平臺（V2.5）。對古代方劑中的處方用藥別名，盡量完成統一。參考2015年中國醫藥科技出版社出版的《中國藥典》（一部）[17]中的中藥名稱，對所錄入方劑涉及到的中藥名進行標準化處理，如將“橘皮”標準化為“陳皮”，將“白僵蠶”標準化為“僵蠶”等。以確保系統進行數據分析時的準確性和實用性。考慮到方劑錄入過程中可能出現的紕漏，在完成錄入后，再由雙人負責錄入數據源的審核，以確保數據源的準確。

1.5 數據分析

調入“中醫傳承輔助平臺”中嵌入的關聯規則Apriori算法和熵聚類算法，通過“數據分析”模塊中“方劑分析”功能開展藥物頻次、關聯度和核心組方分析。

2 結果

2.1 用藥頻次

對錄入的1076首處方所包含的384味中藥，進行“頻次統計”，得到治療風濕病處方中藥物頻次從高到低的排序，前十位的藥物分別是當歸、甘草、白芍、黃芪、羌活、丹參、川芎、桂枝、獨活、白術。頻次前20位的藥物情況見表1。

2.2 基于關聯規則的方劑組方規律分析

對于篩選出的方劑進行組方規律分析，進行支持度和置信度的設定，選出處方中前20位的高頻次藥物組合。見表2。

點擊“規則分析”，分析上述所得藥對的用藥規則，在支持度個數90，置信度0.5的條件下，分析得到藥物關聯規則（表3）。關聯規則網絡圖見圖1。

2.3 基于熵聚類的組方規律分析

2.3.1 基于改進的互信息法的藥物間關聯度分析 根據處方數量、結合經驗判斷和不同參數提取出數據的預讀，選擇相關度為6，懲罰度為4，進行聚類分析，得到處方中兩兩藥物間的關聯度，將關聯系數在0.011以上的進行列表。見表4。

2.3.2 基于復雜系統熵聚類的藥物核心組合分析 以改進的互信息法的分析結果為基礎，按照相關系數與懲罰系數的約束，基于復雜系統熵聚類，演化出3～5味藥的核心組合，共計24個。見表5。

2.3.3 基于無監督的熵層次聚類的新處方分析 基于熵層次聚類，核心組合進一步組合，形成治療風濕病的新處方。見表6。

3 討論

本研究應用關聯規則和熵聚類算法系統，分析得到治療風濕病方劑的藥物使用頻次，總結出治療風濕病常用的藥物以補血藥、補氣藥、發散風寒、祛風濕及活血化瘀藥為主，與風濕病的病因病機相吻合，治療上主要從腎、脾、肝、肺進行論治。置信度為0.5的關聯規則包括“香附->當歸”“雞血藤->當歸”“川芎->當歸”等；新處方包括“白術、茯苓、陳皮、黃連、柴胡”“淫羊藿、熟地黃、骨碎補、山茱萸、山藥”等。

關聯規則網絡圖中共包括18味藥物，分別為當歸、黃芪、羌活、雞血藤、秦艽、桂枝、丹參、川芎、獨活、白芍、香附、甘草等。當歸味甘、辛、溫，歸肝、心、脾經，功效補血活血，調經止痛，用于風濕痹痛，跌撲損傷。黃芪味甘，微溫，歸肺、脾經，功效補氣升陽，利水消腫，行滯通痹，用于氣虛水腫，內熱消渴，半身不遂，痹痛麻木；獨活味辛、苦、微溫，歸腎、膀胱經，功效祛風除濕，通痹止痛，用于風寒濕痹，腰膝疼痛[14]。綜上，基于關聯規則網絡圖可見，該1076首處方治療風濕病主要以補氣血和祛風濕為主。

在提取核心組合的同時，利用基于互信法提取出的藥對及關聯系數，演化出24個核心組合，進一步演化出12個新方。新處方中是以補虛藥以及活血化瘀藥為主，例如續斷、山藥、熟地黃、牛膝、雞血藤。風濕本身由于機體的虛弱，使得外邪可以趁虛而入，為防止外邪的入侵，需要加強自身的調理，因此選擇補脾益氣、補腎活血的藥物加以調理。新處方3中，淫羊藿補腎陽、強筋骨、祛風濕；熟地黃、骨碎補、山茱萸歸肝、腎經，補血滋陰、補腎強骨。山藥為補氣藥，歸脾、肺、腎經，能夠補脾養胃、生津益肺、補腎澀精。從網絡展示圖中可以清晰看出用藥類別及特點：新處方4中主要是利水滲濕藥，通過利水滲濕，可以將體內的濕氣去除，再通過控制外在因素來進行調理。新處方12這組藥中主要是息風止痙藥，能夠活血通經，緩解疼痛。新處方9中主要是活血化瘀藥，新處方8中主要是祛風濕藥，能夠祛風通絡、活血化瘀；而最后一組藥物是將清熱藥（牡丹皮、玄參、地黃、知母）、補陽藥（淫羊藿、續斷、杜仲）、祛風濕藥（狗脊、桑寄生）、活血化瘀藥（牛膝、骨碎補）合用，利用各類藥物特點，更好地發揮健脾益氣、補益肝腎、氣血，活血化瘀，從根本上解決風濕病的問題[18-21]。endprint

通過對新處方的分析可以看出，治療風濕病主要使用利水滲濕藥、祛風濕藥、息風止痙藥等藥物。而這些藥物的使用與萬峰等[22]針對風濕病的病因病機的探討，正好相輔相成。萬峰等[22]通過對黃帝內經及金匱要略針對風濕病的研究認為，風寒濕是影響風濕病的外在因素，自身的機體狀況是內因，因此，在加強自身正氣的前提下，治療時需避免外邪的入侵。故治療藥物選擇鞏固自身正氣的藥物，同時，配合使用祛風濕藥物。

本研究對1076首治療風濕病的處方進行數據挖掘，獲得了治療該疾病的高頻用藥，以及相應的組方規律、核心藥物以及新處方，但還是需要進一步的臨床驗證。同時，數據挖掘的方法也有其一定的局限性，需加以中醫藥理論與實踐相結合進行綜合的分析與評價，希望本研究對中醫在治療風濕病經驗提供參考。

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（收稿日期：2017-07-20 本文編輯：李岳澤）endprint