數據挖掘技術在帕金森病中醫診療中的應用進展*

丁玲麗 黃小燕 陸 艷

帕金森病(Parkinson’s disease，PD)又稱為震顫性麻痹，是一種常見的神經退行性疾病， 主要表現為靜止性震顫、運動遲緩、肌強直和姿勢平衡障礙，臨床表現還包括一些非運動癥狀，如嗅覺功能衰退、睡眠障礙、便秘、多汗、抑郁等，目前對疾病本身的一些研究也處于探索階段[1]。數據挖掘(Data Mining,DM)是一門以計算機科學為基礎，融合了機器學習、數理統計和人工智能等多方面學科的新型技術。它可以運用多種算法對數據信息進行分析挖掘，大大彌補了人類思維認識與計算能力的不足。DM技術與PD的結合也會為PD的臨床診療帶來新氣象，現就DM技術在PD中醫診療中的應用進展予以綜述。

1 PD中醫理論的進一步發展

中醫證候是指在疾病發生和發展演變過程中患者內、外環境本質的反映。因為證候是臨床醫生基于中醫基礎理論，四診合參，對疾病進行主觀分析后得到，所以中醫證候的鑒定欠缺客觀依據及業內共識。運用DM技術對PD的相關證候進行分析，可規范化、量化PD的證候學規律，對臨床的證候明確有一定的指導作用。

陳宏志等[2]運用頻數分析、聚類分析等多種數據挖掘方法，對相關期刊中的數據進行研究，得出帕金森病初步診斷方案：痰熱動風證、肝腎陰虛證、血瘀動風證、氣血兩虛證。隨后，該課題組為進一步探討明確PD的中醫基本證候，在前期研究工作的基礎上對臨床相關醫案文獻進行數據挖掘研究,認為氣血兩虛證、肝腎陰虛證、陽氣虛衰證、痰熱動風證是PD的中醫基本證候[3]。閆川慧[4]提取PD現代臨床文獻資料中的證候要素, 將其與相關病機文獻、西醫病理結合起來，在數據挖掘的方法指導下,深入探究PD病機，最終得出結論：PD病機是腎精虧虛為本，肝風內動為標，并提出“以腎為中心、督脈為樞機的肝-腎-腦軸功能失調”這一病機新假說。

2 PD中醫治療方法的進一步發掘

2.1 中藥方面的應用“欲治病者必先識病之名，然后考慮其治法，一病必有主方，一病必有主藥”(《蘭臺軌范序》)，病證結合，通過對臨床治療PD的方藥進行挖掘分析，總結歸納出臨床用藥規律，明確治療PD的基本選方用藥，可避免出現盲目、片面選方用藥的情況，可解決辨證論治的主觀隨意性甚至無證可辨等問題。近年來不少醫家運用現代數據挖掘技術，對臨床所使用的方藥進行研究分析，以探求治療PD的特效藥物。惠小珊等[5]基于中醫傳承輔助系統，在國家專利數據庫中提取出治療PD中藥復方的相關數據，運用數據挖掘技術對其配伍規律進行研究，結果顯示：最常見的單味藥是當歸；最常見的藥對為白芍-鉤藤。孫忠義[6]基于中醫傳承輔助平臺方劑管理系統，運用關聯性分析、聚類分析等多種數據挖掘算法，對108首PD方劑進行研究分析，結論顯示：在中醫傳承輔助平臺中，治療PD的中醫藥以平肝息風、柔筋止顫類居多，伍以活血、補陽、補陰等藥物，該用藥規律與PD基本病機相符；揭示其用藥規律得出7個新方，對中醫藥辨證治PD具有一定指導價值。左進紅等[7]運用RevMan 5.3軟件，對相關數據進行統計和Meta分析,并按照國際證據評價與推薦GRADE標準進行質量評價，得出結論：鎮肝熄風湯治療PD是安全有效的。魏柳燕[8]對治療PD中的安神藥進行聚類分析，最終將其分為10類，認為臨床治療時通過辨證論治，合理配伍使用安神藥物、藥對和藥組，是可以提高PD的臨床療效的。雖然近年來利用現代數據挖掘技術，對治療PD特效藥物的研究分析一直在進行，但統觀其研究方法還主要停留在頻數統計分析水平,在臨床組方用藥規律方面的探索尚有不足。因此，如何將DM技術更加有效應用于PD中藥治療，仍需進一步探討和發掘。

2.2 針灸治療方面的應用在疾病的診治過程中，針灸治療對臨床療效影響甚大。運用數據挖掘技術，分析針灸治療PD的腧穴配伍規律，可更加準確化、規范化臨床治療。關兆華等[9]基于PD針刺處方數據庫，運用關聯規則模型與Apriori算法對相關數據進行分析，結果顯示：在對PD的針刺治療中，使用頻次最高的腧穴是太沖、百會和足三里；腧穴選取多集中在足少陽膽經、督脈和手陽明大腸經；關聯規則分析顯示：腧穴配伍之間相關性最高的是太沖-合谷-百會，為現代臨床研究與針刺治療PD提供參考。治丁銘[10]運用數據挖掘技術，對55篇針灸臨床治療顫證的相關文獻中選穴及配伍規律進行研究，得出常用腧穴、腧穴所屬經脈分布、腧穴選取部位及特定穴類別等。李哲[11]運用數據挖掘技術，對國內外現代臨床針灸治療PD的經穴選用規律進行分析后發現：現代臨床針灸治療PD重視頭部經穴，注重祛肝風、補氣血、養筋脈，善用上下配穴法，這為PD針灸臨床治療和科學研究的經穴選擇提供了一定的參考依據。

3 名醫學術思想及臨床經驗的傳承

名中醫學術思想及臨床經驗以往主要通過中醫院校的教育、師帶徒的言傳身教、紙質或電子文獻的總結等方式傳承。因為這些傳承方式均存在一定的局限性,所以想要找到全面系統地傳承名中醫的學術思想及臨床經驗的方法比較難。目前，將各名中醫的處方數據采用不同DM方法分析研究,總結常用藥物、核心處方、臨床診治經驗,能使名中醫經驗及思想的總結與傳承更加完善、規范[12]。張麗萍等[13]對國家名老中醫裘昌林治療PD的中藥處方采用數據挖掘相關技術進行分析，結果顯示：PD在臨床證型上以肝腎不足型最多見，治療上以滋補肝腎、平肝息風類藥物使用頻率最高，以滋陰息風湯為經驗方。數據挖掘是繼承裘昌林教授豐富臨證經驗的重要手段，是師承學習裘昌林教授學術思想及臨證經驗必不可少的補充形式。張晉等[14]運用關聯規則對名老中醫周文泉教授治療常見老年病合并多汗癥的病一藥等進行分析，結果顯示：周師治療多汗癥的PD患者使用僵蠶、全蝎等蟲類藥頻率最高，龜甲、牛膝等滋養肝腎之陰、柔肝熄風鎮痙之品較多；針對衛表不固的多汗癥使用生龍骨、生牡蠣、黃芪、白術等鎮肝熄風、益氣斂汗之品較多。周師認為帕金森病以震顫、強直為主癥，對帕金森顫證則多從風治。

4 方法學的不斷更新與完善

在中醫PD研究領域，基于數據挖掘的研究方法近年來層出不窮，在早期診斷、證候分析等方面均取得了一定的進展。越來越多的資料表明，PD患者如果能盡早地得到明確診斷，并且在早期接觸到醫學、心理、社會等多方面的干預，就能夠顯著提高生活質量和延長生存時間[15]。國內外學者對PD患者與語音障礙之間的關聯性也早有研究。經過研究顯示，語音也許是一個有效的診斷PD的途徑[16-18]。楊劉洋[19]創新現有PD語音數據挖掘方法，提高其分類準確性。這對推進PD語音數據分類診斷，避免高風險人群和患者往返醫院的不便和安全隱患，具有重要的理論意義和實用價值。李勇明等[20]提出分包融合集成算法，實驗結果發現該方法不僅能有效提高PD語音數據集分類準確度,還可以增加樣本利用率，這為PD語音診斷提供了一種新思路。多標簽學習在PD診斷中的研究也受到關注。王剛[21]將多標簽學習算法應用于PD中醫診斷中，實驗結果表明：基于標簽條件概率度量標簽關系的新思路在PD中醫診斷的歷史數據上能得到很好的結果，為多標簽學習在PD中醫診斷中的更好應用提供長久的技術支持。殷洪峰[22]通過使用多標簽分類技術為PD的中醫診斷構建模型，通過優化多標簽分類算法提高帕金森診療準確率，發掘出證型與證型之間的關系，最終推動中醫對其臨床診斷的發展。詹秀菊[23]構建了PD臨床信息數據庫，利用數據挖掘技術，以期科學分析PD的常見基本證候，探求PD的證候要素分布規律，得出PD的基本證候要素及證候類型，進一步指導中醫臨床治療。

5 總結與展望

利用數據挖掘技術，可以發展PD的中醫理論，探究其證候規律,規范中醫四診，為臨床提供多樣化的診斷技術,使診斷更具客觀性、規范性、準確性。且該技術也可挖掘分析方劑中的用藥配伍規律、針灸的取穴配伍規律、名中醫的學術思想等,為臨床治療疾病奠定了一定的基礎。但是，如何將DM技術與PD的中醫診療更好地結合，也存在著不少困難，比如如何采集更全面、更真實的臨床數據，如何通過DM技術的培訓，有效掌握、合理運用這項技能等，都有待思考。另外，DM技術還能在其他哪些方面與PD診療相結合，服務于臨床診治，也需要進一步探索。