基于古今醫案云平臺分析中醫治療骨質疏松癥的治療規律

匡浩銘，楊張琪，匡建軍，鄧 宇*，張尚華*

（1.湖南中醫藥大學，湖南 長沙 410208；2.湖南省中醫藥研究院，湖南 長沙 410006）

骨質疏松癥是最常見的全身性骨病之一，其發病特征是骨結構惡化和骨量慢性減少[1]，通常由于獨立誘發因素（包括衰老和持續鈣流失）導致骨質疏松性骨折。隨著人口老齡化日益明顯以及飲酒、飲食不平衡、吸煙和一些無意識因素日益普遍，這些因素都會改變骨形成和骨吸收之間的平衡，導致骨質疏松癥發病率、骨折率越來越高[2]，并且骨折后有一半患者因其并發癥而導致不能獨立活動，嚴重降低了患者的生活質量，不僅增加了醫療負擔，死亡風險還會持續升高[3-4]。

中醫在治療骨質疏松癥方面歷史悠久，療效確切，歷代醫者的學術思想和辨證經驗都蘊含在其代表醫案中。近幾年，名老中醫經驗總結成為當下研究熱點，但每位醫者都會有自身用藥習慣和特點，從中難以找尋中醫治療骨質疏松癥的規律，所以運用大數據對歷代醫家治療骨質疏松癥的醫案文本進行挖掘和整理治療規律是有必要的。 本課題組希望通過Python 軟件建立自動中醫醫案文本抽取方法或模型，自動將文本按照個案、診次進行分割，再將“語料庫”與單個醫案文本進行自動匹配，并對這些信息進行結構化儲存管理，從中分析出中醫治療骨質疏松癥的治療規律，擬解決中醫學領域語言文本知識自動抽取問題和總結中醫對骨質疏松癥的治療規律。

1 材料與方法

1.1 數據收集與整理

依托湖南省中醫藥研究院中醫藥傳承創新知識共享平臺對關鍵詞“中醫治療骨質疏松癥”“骨質疏松”的醫案進行檢索，通過閱讀檢索后的標題，初步剔除非相關性的醫案，再將余下醫案進行摘要閱讀，剔除非中醫治療、非骨質疏松癥狀等不符合納入條件的醫案。 最終將納入的醫案進一步全文閱讀，篩除掉不完整的醫案，把剩下醫案進行全文下載。

1.2 中醫語料庫的建立

語料庫構建工作的核心理念是制定規范和依據規范標注，《中醫藥學》第二版[5]的疾病名詞定義較全面規范，因此選擇其作為基礎語料庫，進行中醫臨床癥狀信息抽取實驗[5]。 由于每種疾病的癥狀不同，且每個人的癥狀表述用語也有差別，在進行具體醫案研究時，還需要補充新的術語到語料庫中，用于構建適用于當前研究的信息抽取模型。 將數據自動采集至Excel 中作為原始語料，用于標注中醫醫案信息。 參照《中醫臨床基本癥狀信息分類與代碼》的信息屬性分類[6]，將命名實體分為9 類，分別為中醫病名、癥狀、脈象、舌象、穴位、證型、治法、方劑、中藥。

1.3 抽樣驗證及完善

1.4 信息提取

基于Python 3.7 正則表達式函數構建中醫藥文本知識抽取模型，從自然語言書寫的中醫醫案文本中，自動抽取所需信息。 正則表達式通常被用來檢索、識別那些符合某個模式(規則)的文本，是對字符串操作的一種邏輯公式，本課題組構建了八大類(包括中醫病名、癥狀、證型、治法、舌苔、脈象、方劑、飲片)中醫術語詞典，并組成了用來識別中醫醫案術語信息的“規則字符串”。 該模型首先依據診次對醫案文本進行“切割”，再通過術語詞典匹配、識別并抽取字符串中的術語，依據中醫醫案語法規則，從不同診次的文本中識別出類似陽性癥狀、改善癥狀、飲片加減等變化內容，最終形成可直接分析、利用的結構化數據。

1.5 數據分析

將由Python 3.7 軟件抽取出結構化數據，批量導入古今醫案云平臺，運用其分析池進行癥狀、證型、中藥的詞頻分析、復雜網絡圖分析和知識圖譜可視化分析。

2 結果

2.1 數據收集與整理結果

首先運用湖南省中醫藥研究院中醫藥傳承創新知識共享平臺搜索關鍵詞“骨質疏松癥”相關醫案，得到688 篇，通過閱讀標題初步剔除非治療骨質疏松癥的醫案140 篇，將篩選出的醫案進行摘要閱讀后剔除非中醫治療和重復醫案69 篇，后將納入的醫案進行全文閱讀，剔除掉關鍵數據不完整的醫案32 篇，最后將余下447 篇醫案進行歸檔整理。

2.2 中醫語料庫的構建

根據語料庫的規范性，以《中醫藥學》第二版[5]作為基礎語料，增加研究數據后構建中醫醫案術語詞庫分類及數據量統計共有40 959 個實體，其中癥狀8096 個、證型4570 個、治法10 866 個、穴位393 個、脈象302 個、舌象496 個、方劑14 708 個、中藥1528 個。

2.3 抽樣驗證及完善結果

利用Python 3.7 軟件對醫案文本進行反向標識，通過SPSS 22.0 軟件隨機抽取30 篇醫案后人工校對。 發現精確率、召回率、F1 值分別為98.48%、95.31%、95.51%，具體數值見表1。

表1 分類統計精確率、召回率、F1 值

2.4 信息提取結果

利用Python 3.7 軟件搭建好的模型抽取447 篇醫案文本的癥狀信息。 發現刻下癥狀有疼痛、乏力、壓痛、頭暈、麻木、膝酸、畏寒、晨僵、背疼等179 項；刻下脈象有脈弦、脈沉細等20 項；刻下舌象有苔薄白、苔白等42 項；治療穴位有三陰交、絕谷、陽陵泉等10 項；中醫證候有腎陽虛證、肝腎陰虛證、血瘀氣滯證等12 項；刻下治法有補腎、健脾益氣、活血化瘀等27 項；中藥有杜仲、肉蓯蓉、菟絲子等279 項。

2.5 數據分析

2.5.1 證候分析 在12 項證候當中，肝腎陰虛證和脾腎陽虛證最為常見，其次是血瘀氣滯證、脾腎兩虛證、腎虛血瘀證、腎陽虛證等，其中肝腎陰虛證和脾腎陽虛證占到總比的39.74%。 具體證候頻數前10位分布情況見圖1。截取頻數前10 位數據結合對各種癥狀頻數的密切觀察，發現骨質疏松癥發病主要與肝、腎、脾、氣血等息息相關，其病因病機主要是腎虧、脾虛、痰瘀阻脈3 個因素[7]。

圖1 證候頻數前10 位分布情況圖

2.5.2 治法頻數分析 在12 項證候當中，補腎治法最為常見，其次是生精補腎、健脾益氣、強筋骨、滋陰益腎、益陰填髓等，其中補腎法占到總比的20.42%，具體頻數分布見圖2。綜合治法頻數前10 位數據可知中醫針對治療骨質疏松癥多從補腎、補肝、健脾、補氣血等方面著手。

圖2 治法頻數前10 位的分布情況圖

2.5.3 中藥頻數分析 本研究共納入667 個處方，其中中藥279 種，667 個處方中杜仲、肉蓯蓉和菟絲子最為常見，其次是黃芪、當歸、茯苓、骨碎補、甘草、補骨脂、白術。 在處方中出現的頻率，杜仲為30.37%，肉蓯蓉為28.27%，菟絲子為27.75%。 截取頻數前10 位數據結合對中藥藥性分析，發現藥物歸腎經最為常見，頻率為49.24%，五味統計分析結果發現甘味、辛味、苦味等最為常見。 四氣分析發現多以溫、平為主。 具體藥物屬性分析見圖3。

圖3 藥物屬性頻數前10 位的分布圖注：A.處方中常出現的中藥；B.中藥歸經C.中藥五味；D.中藥四氣

2.5.4 中藥對骨質疏松癥的聚類分析 通過本研究醫案中的藥物信息聚類形成了4 個聚類，第一類主要為補腎強筋骨類藥，其代表中藥有淫羊藿、菟絲子、肉蓯蓉、骨碎補、補骨脂等；第二類主要是補氣活血類藥，其代表中藥有當歸、黃芪等；第三類主要是溫通經脈類藥物，其代表中藥有桂枝、甘草、天麻、茯苓等；第四類主要是祛風止痛、鎮靜安神類藥物，其代表中藥有川芎、茯神、夜交藤、丹參等。具體聚類情況見圖4。

圖4 中藥對骨質疏松癥的聚類分析圖

2.5.5 知識圖譜及復雜網絡分析 將病例最多的肝腎陰虛證的治法、方劑、中藥構化數據重新導入軟件Python 3.7，再將中藥-中藥進行復雜網絡分析，由于醫案基數較大，為提取出更具代表性的中藥關系，現將邊權重設置為≥60， 提取出常用的25 味核心中藥。 詳見圖5。

圖5 中藥復雜網絡圖

3 討論

骨質疏松癥作為與人口老齡化相關的世界性健康問題，不僅嚴重降低了患者的生活質量，而且增加了醫療負擔[8]。 由于中醫在治療骨質疏松癥方面歷史悠久，療效確切，現有越來越多的人嘗試使用中醫來治療骨質疏松癥。中醫學作為歷史悠久的學科，歷代醫者的學術思想和辨證經驗都蘊含在代表醫案當中，但由人工檢索提取醫案費時費事，若要基于中醫醫案數據挖掘研究，整理數據通常需要耗費整體研究時長的70%，所以20 世紀90 年代語言文本知識自動抽取概念被提出，并在2010 年美國國家集成生物與臨床信息學研究中心（Informatics for Integrating Biology ＆ the Bedside）首次發布了英文電子語料數據集[9-10]。從此命名實體識別技術已被廣泛應用于各個領域[11]。但在中醫領域，專業術語具有其特定屬性如歧義詞、一詞多義、多詞一義等比較棘手的文法現象，且古今語法構成靈活多變，缺乏統一的規范，其表達差異無法被計算機識別，所以該項數據難以在中醫領域實現[12-13]。 課題組設想并不試圖全面理解整篇醫案，只需對醫案包含關鍵信息關鍵詞進行提取和識別。現已建立中醫屬性的語料庫，算法模型技術相應成熟，精確率、召回率、F1 值分別為96.76%、96.13%、96.44%， 可在前期保證大量中醫術語的受控，從而做出提取和分類。

課題組通過此項研究從四診角度分析，認為骨質疏松癥患者多為虛證，舌苔主要呈現薄、白的現象，脈象主要呈現為弦、沉、細，根據證候數據分析發現骨質疏松癥發病主要與肝、腎、脾、氣血等息息相關。 且病變的性質主要集中在代謝性骨病變上，病變部位集中于人體中軸骨及四肢長骨骨干，疼痛是其最常表現形式， 通過具體醫案分析發現腰痛、背疼、腰細酸軟、下肢痙攣等發生概率與骨密度緊密相關，骨密度越低則以上癥狀發生概率就越高。 從治療經脈閉塞不通而發病的一系列臨床癥狀出發，運用傳統中醫學“痛則不通”的思想理念，中醫常針對髓氣聚者之處脈穴加以針灸，如腎陰虛者取腎俞、照海、三陰交予以施針，腎虛者取中脘、氣海、命門予以施針，氣血瘀滯者取氣海、足三里、三陰交予以施針等[14-16]。 在中藥治療方面常專注“腎為先天之本”“腎生骨髓”“其充在骨”“足少陰氣絕，則骨枯……骨肉不相親，則肉軟卻”“腎精不足，髓少，則生髓乏源，無以養骨”等理論[17-18]，配合身痛逐瘀湯、六味地黃湯、補腎活血湯、右歸丸、金匱腎氣丸等經典補腎活血方，從而利筋骨，養髓補血改善骨密度。 中醫治法方面多從補腎、補肝、健脾、補氣血等方面著手[16]。

中醫藥不僅能改善患者骨骼代謝，更能預防其本身相關疾病的發展，從而整體改善身體機能。 通過我們的數據研究發現，447 個處方中杜仲、肉蓯蓉和菟絲子最為常見。 在古今治療骨痹的經典名方中代表性方劑如金剛丸、右歸丸、補腎活血湯方都是以這些藥為基礎[19]。因杜仲、肉蓯蓉和菟絲子間配伍療效甚好，乃至于被日本國寶級書籍《醫心方》所收錄[20]，書上描述蓯蓉杜仲茶：肉蓯蓉5 g，杜仲3 g，菟絲子3 g，五味子3 g，續斷3 g，紅茶5 g。 用前5 味的煎煮液400 mL 泡茶，沖飲至味淡，多味藥合用，可共同補腎益精治病癥。 正所謂藥有個性之特長，方有合群之妙用，希望通過研究中醫藥配伍規律為中醫藥治療骨質疏松癥提供一定理論基礎。