基于經典名方煎法的中藥復方煎煮方案推薦系統研究

江民財 李智彪 趙化勇 帥冬琴 劉敏

摘? 要：設計和開發煎煮方案推薦信息系統，適配中藥復方最合適的煎煮方案。分析經典名方的煎煮信息模型，構建經典名方的信息表、屬性集和數據庫，整合中藥復方煎煮信息推薦算法，采用軟件工程方法，設計并開發煎煮方案推薦系統。系統實現中藥復方煎煮方案推薦，并完成數據信息無縫接入、檢索、批量管理、統計分析、方劑相似度計算等。系統不僅提供了經典名方的檢索統計等功能，而且為患者提供了中藥復方科學煎煮推薦服務。

關鍵詞：煎煮信息模型；煎煮方案推薦；推薦系統

中圖分類號：TP311? ? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）05-0098-05

Research on the Recommendation System of Decoction Scheme of Chinese Herbal Compound Based on Classical Famous Prescription Decoction Method

JIANG Mincai1， LI Zhibiao1， ZHAO Huayong1， SHUAI Dongqin2， LIU Min3

（1.Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang? 330004， China; 2.Shigang Central Primary School， Nanchang? 330106， China; 3.Information Discipline Department of School of Science and Technology， Nanchang University， Jiujiang? 332020， China）

Abstract： This paper designs and develops the information system of decoction scheme recommendation， and adapts the most suitable decoction scheme of Chinese herbal compound. By analyzing the decoction information model of the classical famous prescriptions， the information table， attribute set and database of the classical famous prescriptions are constructed， and the decoction information recommendation algorithm of the Chinese herbal compound is integrated. The software engineering method is adopted to design and develop the decoction scheme recommendation system. The system realizes the recommendation of decoction scheme of Chinese herbal compound， and completes the seamless access of data information， retrieval， batch management， statistical analysis， formula similarity calculation and so on. The system not only provides the functions of retrieval and statistics of classical famous prescriptions， but also provides the patients with the service of scientific decoction and recommendation of Chinese herbal compound.

Keywords： decoction information model; decoction scheme recommendation; recommendation system

0? 引? 言

“經典名方”的起源可以追溯到“經方”，在《漢書·藝文志》一書中有記載“經方者，本草木之寒溫，量疾病之淺深，假藥味之滋”。《神農本草經》[1-3]是我國現存最早關于藥物的專著，詳細記載了秦漢以來醫師和民間醫者的用藥經驗，其中包括藥物煎煮方法和服用方法。張仲景的《傷寒雜病論》出現，使方劑的內容更豐富，信息描述更完整[4]。經典名方經過歷史驗證和臨床應用，證明了其藥方的有效性和實用性。

在現代有代煎、自煎、煎藥機煎煮等煎煮方法。代煎是由專業人員根據醫生開好的藥方或者中藥采用煎藥機器煎煮，這種采用煎藥機進行煎煮的方法如同“大鍋飯”一樣，不可能一包藥材單獨煎煮，都是一鍋煎好，這種方法必然發揮不出藥物的最佳療效；自煎是指自己進行煎藥全過程，普通人群對一些特殊藥材的煎煮過程難以控制，先煎、火候等難以控制，且耗時和精力巨大。

古人對藥物煎煮過程要求非常嚴格，古代名醫徐大椿[5]說過“煎藥之法，最宜深講，藥之效不效，全在乎此。”煎煮方法不對，難以發揮出藥物的最佳療效，甚至效果相反。特殊藥材要特殊煎煮，對火候[6-8]的控制也要求非常嚴格，步驟明確。故借鑒經典名方傳統煎藥方法對于發揮藥物療效十分重要，研究和分析古代經典名方的煎煮方法[9-12]和數據，符合現代信息化發展需要和國際化發展形勢。

《傷寒論》等書籍中的方劑信息字段中有方名、組成、劑量、功用、煎煮方法等信息，其中煎煮方法字段為古代表述，例如小柴胡湯的古代煎煮方法為“上七味，以水一斗二升，煮取六升，去滓，再煎，取三升，溫服一升，日三服。”普通用戶難以準確理解古代表述的煎煮方法，更無法及時找到相似的經典名方，借鑒經典名方煎煮方法具有一定的難度，迫切需要一款中藥復方煎煮推薦系統。

鑒于此，針對《傷寒論》《金匱要略》[13]等古籍中的經典名方數據，進行人工處理和數據預處理；采用Python語言和MySQL數據庫，設計和開發中藥復方煎煮方案推薦系統[14，15]。

1? 煎煮信息模型設計

1.1? 信息需求

《傷寒論》《金匱要略》等古代書籍中，每首經典名方包含方劑名稱、處方來源、方劑組成成分、劑量、功用、煎煮方法等描述信息，其中劑量和煎煮方法等采用古代描述方式，大多數人都是不會根據古代信息翻譯到現代的煎煮信息，利用起來較為困難。根據古代經典名方的數據信息構建經典名方煎煮信息模型，其中經典名方信息分為基本信息和煎煮信息兩個層面，在每個層次建立層次屬性，信息需求如表1所示。

經典名方煎煮方法中，對煎煮流程的特殊操作專有名詞進行統計和解釋，此為煎煮信息模型附屬信息，部分釋義如表2所示。

1.2? 煎煮模型構建

經典名方信息需求分析后，首先要進行經典名方數據采集，采集過程嚴格遵循數據的規范性、準確性和完整性。構建煎煮信息模型，需對采集的數據進行數據預處理，規范化表示采集到的數據，根據信息需求的屬性進行數據表示和錄入。

煎煮信息包括方名、加水量、文火、武火時長、最終煮取量等信息，且都是經過現代單位折算而成的數據信息。

處理后的數據經過屬性分析和多維屬性特征分析，構建煎煮信息模型。煎煮信息模型構建流程如圖1所示。

2? 數據庫系統構建

2.1? 系統需求分析

2.1.1? 功能需求

隨著中醫藥國際化，國內的中醫藥數據挖掘研究不斷深入，對更加方便和快捷的管理信息系統要求越加嚴格。目前，通過文獻查找和現有數據庫系統分析，很多都存在一定的不完善情況，難以滿足不同需求的客戶。對此，系統針對用戶不同需求而設定系統功能。

系統功能包括基本功能和煎煮推薦特色功能，基本功能主要有查找、增加、刪除、修改；煎煮推薦特色功能是系統核心功能，滿足用戶一般查詢方劑信息需求和獲取煎煮方案特殊需求。系統能夠對用戶、方劑信息等進行維護，也能對用戶設置權限級別。

2.1.2? 性能需求

經典名方煎煮推薦系統需要能夠穩定、高效和不間斷運行，要滿足以下性能需求。

2.1.2.1? 系統處理數據時及時性和可靠性

系統處理方劑數據時的及時性和可靠性是系統必要的性能。在系統設計和開發中，必須考慮系統目前和今后可能承擔的數據梳理量，要使系統的處理數據能力和響應時間滿足當前用戶的需求。

2.1.2.2? 系統的可擴展性和開放性

系統在開發時應充分考慮今后系統各方面的擴展性。在大數據時代，系統權限錯綜復雜，權限配置需要不斷更新和完善，所以系統良好的可擴展性有利于解決此類問題。

2.1.2.3? 系統的易用性

古代經典名方數據庫系統面向的用戶有醫生、病人、系統管理員等，用戶類型復雜、計算機操作水平良莠不齊。開發時應考慮該系統操作界面的簡便、快捷，系統能夠提供良好的可視化操作界面和易用的人機交互界面。

2.1.3? 可靠性需求

系統出現故障有可能給用戶造成巨大損失，因此，系統的可靠性要求非常高，定時對系統數據進行備份可有效減少損失。同時采用測試機制測試系統數據的準確性，確保用戶獲取的數據一致。

2.2? 系統設計

構建煎煮方案推薦系統時，圍繞業務目標和技術目標進行系統設計，業務目標重點是實現與煎煮和服務相關業務領域及各個功能間的信息共享和有效協同；技術目標重點在構建統一、高效和安全的中藥復方煎煮方案推薦系統一體化服務平臺。

系統目的是實現用戶查詢經典名方信息和推薦煎煮方案。采用B/S架構[16-18]和Python語言開發系統，實現經典名方信息管理、開方及煎煮信息管理、煎煮方案推薦等功能。系統功能如圖2所示。

2.3? 系統功能實現

2.3.1? 經典名方信息管理

經典名方煎煮信息數據庫中，基本信息包括出處、處方制法和用法，組成信息包括藥味名稱、基原及用藥部位、炮制規格、折算劑量等屬性。用戶可查找經典名方的詳細煎煮信息及煎煮方法釋義。系統界面如圖3所示。

2.3.2? 開方及煎煮信息管理

醫生擁有開方權限，開出的處方信息及其煎煮信息按照數據字段存儲到本地數據庫中，并可供查詢、統計和調用等操作，界面如圖4所示。

2.3.3? 方劑多維相似計算

方劑相似度計算作為一種輔助功能，可為醫生等提供查詢處方的相似方劑及該相似方劑的煎煮信息，從而起到輔助作用。相似度對比可從方劑組成成分、劑量、功用三個維度分別進行相似度計算，得到三個維度的最相似方劑及其煎煮信息，界面如圖5所示。

2.3.4? 煎煮方案推薦

煎煮方案推薦是在方劑多維相似基礎上進行煎煮信息融合，方劑組成成分、劑量、功用三個維度分別采用Jaccard相似系數、夾角余弦相似[19]、LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題模型[20]方法進行相似度計算。得到三個維度上最相似方劑及其煎煮信息。三維度算法特點及計算公式如表3所示。

方劑組成成分、劑量、功用三個維度進行相似度計算，若只從三個維度進行煎煮方案推薦，則可給出三種煎煮方案，容易造成失誤。因此，結合對煎煮算法和傳統古方煎煮邏輯的探索，提出將三者煎煮方案進行相似度加權方法融合得到最相似方劑的煎煮信息，將煎煮方案推薦給用戶。功能如圖6所示。

2.3.5? 煎煮信息統計查詢

統計查詢模塊主要為用戶提供統計和查詢功能，包括統計經典名方中功用相同經典名方、查詢經典名方煎煮信息等功能。用戶可根據需要進行查詢和統計，例如，搜索經典名方中所有的補血劑，便可直接通過該功能滿足統計需求。功能主要體現在煎煮方法查詢和統計上，用戶有煎煮的需求，通過該系統能夠很好地達到目的。

2.3.6? 系統管理

系統管理模塊方便管理系統，對管理員及功能權限進行統一管理。建立安全機制，包括角色、權限設置等。根據系統用戶角色劃分為管理員、醫生和普通用戶，可根據用戶角色給予相應權限，例如醫生有開方權限，而普通用戶沒有。啟動系統管理，以系統管理員身份登錄，可設置角色和用戶權限及各功能使用，根據需求管理數據庫中數據。

2.3.7? API接口服務

API（Application Programming Interface）[21]是一種應用程序接口，客戶端與服務端應用通信的橋梁，第三方軟件或應用可通過訪問API接口，獲取中藥復方煎煮方案推薦服務等。系統提供經典方劑信息、煎煮信息查詢和煎煮方案推薦等服務接口。

2.4? 運行效果

系統總體布局及構建完成后，系統需完成功能測試、數據測試和用戶界面測試，功能測試包括系統是否能正常登錄、使用其中功能存在查詢不到等信息反饋、管理員是否能對各項信息進行操作、間接測試關聯操作是否正常等；數據測試主要是測試用戶某需求數據是否能正常得到。用戶界面測試主要是對頁面按鈕事件、文本、錯誤提示和預期結果進行對比，對出現的問題不斷進行調試和完善。目前，系統在不斷調試和完善過程中，對出現的問題及需要增添的內容進行不斷的修改和擴充，使得用戶能夠更加方便簡潔的使用系統。

以測試煎煮方案推薦為例進行測試，用戶輸入白頭翁湯的處方信息“白頭翁31.2 g 黃柏46.8 g 黃連46.8 g 秦皮46.8 g”，該用戶所需目的是想要得到該處方的煎煮方案，通過該系統能夠很好地滿足。系統通過相似度計算和加權方法得到的最佳輸出推薦煎煮方案：加水量為1 386毫升、武火時長為4.7分鐘、文火時長為54.8分鐘，在使用該功能過程中，各項操作均正常。

3? 結? 論

通過分析古代經典名方的制法、用法、炮制規格、功用主治、煎煮方法等數據信息，建立經典名方煎煮信息模型、數據庫以及構建中藥復方煎煮方案推薦系統。系統中的相似方劑查詢和煎煮推薦功能可為醫生等提供重要的輔助作用，最大程度借鑒經典名方煎煮思想和煎煮邏輯。推動中醫藥現代化和智慧醫療發展，同時更好地傳承古代中醫藥文化。

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作者簡介：江民財（1996—），男，漢族，江西九江人，碩士研究生在讀，研究方向：中藥個性化煎煮；通訊作者：李智彪（1981—），男，漢族，江西撫州人，副教授，碩士，研究方向：中醫藥信息化研究；趙化勇（1999—），男，漢族，安徽淮北人，碩士研究生在讀，研究方向：自然語言處理；帥冬琴（1996—），女，漢族，江西九江人，本科，特崗教師，研究方向：數學與應用數學；劉敏（1981—），女，漢族，江西南昌人，副教授，碩士，研究方向：軟件工程。

收稿日期：2022-10-25

基金項目：江西省教育廳科技計劃（GJJ171452，GJJ180656）；江西省中醫藥管理局科技計劃（2022B1075）；江西中醫藥大學研究生創新專項資金項目（JZYC21S77）