基于中医传承辅助平台软件的治疗咳血方剂的组方规律分析

目的:为中医药治疗咳血提供新的思路及参考。方法:筛选、整理《中医方剂大辞典》中收载的治疗咳血的方剂,并录入中医传承辅助平台软件(V2.5)中统计用药频次;采用Apriori算法统计药材组合情况(支持度个数为12)和药材组合关联规则(置信度>0.7);采用复杂系统熵聚类法统计2味不同药材间的关联系数(相关系数为8,惩罚系数为2)和3、4味药材核心组合;采用无监督的熵聚类法提取核心组合和新方。结果:共筛选出105首治疗咳血的方剂,包含198味药材,其中用药频次>6次的有39味药材;得到30个常用药对(包含15味药材)和11个关联规则;演化出3味药材的核心组合48个、4味药材的核心组合5个;提取用于新方聚类的核心组合1、2各6个,得6个治疗咳血的新方。结论:治疗咳血方剂的单味药材功效多为清热凉血、益气养血、化痰止咳。治疗咳血的药对功效总体为清热凉血与滋阴养血/益气养阴。新方组方特点呈多样性,重视凉血止血、益气养阴或清热化痰。     

基于关联规则的参麦注射剂不良反应流行病学特点研究

摘 要 目的：探索参麦注射剂不良反应（ADR）发生的流行病学特点。方法：通过系统检索1979~2015年文献,采集参麦注射剂ADR详细个案报告,在此基础上应用Microsoft ACCESS构建数据库,进而以Clementine 12.0为数据挖掘平台,应用关联规则Apriori算法开展数据挖掘研究。结果：共检索符合纳入条件的参麦注射剂ADR详细个案118例。其临床诊断大致有6类,呼吸系统损害20例（16.95%）,皮肤及其附件损害19例（16.10%）,全身性损害26例（22.03%）,神经紊乱23例（19.49%）,胃肠系统损害18例（15.25%）,心率及心律紊乱12例（10.17%）。后项包含ADR诊断的关联规则有“ADR发生在0~5 min之内的男性患者占总体研究案例的14.41%,其中41.18%的患者的ADR诊断为全身性损害”。结论：参麦注射剂ADR诊断种类可能与患者性别、配液种类等因素相关,尚需更大样本量的数据分析验证。     

基于电子医疗数据库的药品不良反应信号挖掘方法概述

摘 要随着电子医疗记录的不断发展和完善,基于大规模电子医疗数据库开展药品安全主动监测成为可能。本文对基于电子医疗数据库的药品不良反应（ADR）信号挖掘方法进行了综述,并对评价这些方法的研究进行了总结。综述的信号挖掘方法包括比值失衡法、传统药物流行病设计、处方序列对称分析、序贯统计检验、时序关联规则、有监督的机器学习和树状扫描统计量方法。从评价这些方法的研究结果可以看出,自身对照设计、处方序列对称分析和有监督机器学习方法的性能较好。当考虑使用信号挖掘方法开展常规药品安全主动监测时,方法原理容易理解有利于结果的解释。此外,方法能否给出信号强度以及方法是否易于实现,都是影响其实际应用的关键因素。     

基于大数据的基本医疗保险参保人欺诈风险评估

目的:构造基本医疗保险参保人欺诈风险预测模型,发现欺诈行为的主要特征,进而建立风险评估指标体系,以期为医保基金智能监管提供决策支持。方法:利用183万多条我国基本医疗保险诊疗历史记录的大规模真实数据,应用XGBoost算法和EasyEnsemble方法构造基本医疗保险参保人欺诈风险评估集成模型。在此基础上,利用特征重要度计算进一步识别和量化欺诈行为人的潜在特征以构造欺诈风险评估指标体系。结果:模型预测结果的准确性为83%;阳性与阴性预测值的加权平均值为95%;参保人欺诈的可能性能够被正确评估的概率为85%;其中,实际产生欺诈行为的所有参保人中,有82%的人员能通过本模型正确识别;各项费用发生金额、各阶段费用发生金额以及各类项目的数量等是区分欺诈与正常参保人的重要指标。结论:基于XGBoost集成模型构建的基本医疗保险参保人欺作风险评估指标体系能够有效地用于识别潜在欺诈人员。建立健全的风险评估指标体系并开发基于医保大数据的智能化监控系统,对于提高医保管理服务水平,保障医保基金安全以及维护社会医保的公平性有重要作用。     

基于数据挖掘技术探讨中药复方治疗膜性肾病的用药规律

目的:应用频数分析、关联规则分析等数据挖掘技术探讨中药复方治疗膜性肾病的组方配伍规律,为中药复方治疗膜性肾病(MN)的临床循证实践提供参考。方法:以"膜性肾病"为篇名,通过中国知网数据库进行检索,排除西医药物、单味中药处方及中药提取物。提取入选文献的中药复方组方内容,对中药名称进行术语规范化处理,建立中药复方药物构成数据库。应用R软件进行频数分析、关联规则分析,对中药复方进行数据挖掘,对中药复方的药物使用频数、药物配伍规律进行统计量化分析。结果:170首治疗膜性肾病的中药复方中,出现配伍频数较高的中药为黄芪、茯苓、白术、党参、丹参、当归、山药、山茱萸等;出现频数极低且不常用的中药为鬼箭羽、胡芦巴、虎耳草等。关联规则分析共筛选出17条有意义的配伍关联,提示黄芪、茯苓、白术等为配伍核心药物,常与淫羊藿、山茱萸、山药、泽泻等中药配伍。结论:数据挖掘技术提示益气健脾等治疗原则是中药复方治疗膜性肾病的主要组方配伍规律,频数分析、关联规则分析等数据挖掘技术可为中医药临床循证实践提供参考依据。     

中药整合药理学计算平台的开发与应用

以中医药大数据为驱动,模型构建和生物信息技术为手段,该课题组开发一个网络版的中药整合药理学数据和计算平台。本平台以中医药大数据(中药方剂数据库、中药材数据库、中药成分数据库、疾病症状靶标数据库)为支撑,以人工智能、数据挖掘、网络科学等为手段,构建满足个体需求的自助式服务平台。通过建立"中药方剂-化学成分-作用靶标-疾病靶标"多维度关联的有效工具,能够有效揭示中药药效物质基础及其分子机制。中药整合药理学数据和计算平台在中药质量评价、中药临床重定位、中医原创思维揭示、方剂配伍的分子机制、中药新药研发等方面,具有较好的应用前景。     

基于数据挖掘技术的中医学隐性知识显性化分析

隐性知识是知识的核心,中医学隐性知识是中医学的重要组成部分。中医学隐性知识显性化是实现中医学知识有效交流与共享的必要条件,是促进中医学发展与创新的重要保障,但中医学隐性知识显性化过程会受诸多因素的影响。数据挖掘技术能够从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、事先未知的、潜在的、有用的信息和知识。基于数据挖掘技术提取隐性知识的优势,本文围绕关联规则分析、复杂系统熵聚类分析、决策树分析、因子分析、贝叶斯网络分析等数据挖掘技术支持下的中医学隐性知识显性化进行了研究。通过文献分析与整理,以具体数据挖掘技术为分类标准和主线,研究对象涉及单个医家、古代医学典籍及现代临床研究等,研究内容涉及中医病因病机、治则治法、辨证规律、方剂使用规律、药对组方规律及其相关性等多个层面的中医学隐性知识。结果表明,针对研究内容的特点,选取针对性的数据挖掘技术能够实现中医学隐性知识的显性化,这有利于拓展中医学隐性知识显性化的渠道,有利于提高中医学隐性知识显性化的程度,有利于最大限度的实现中医学隐性知识显性化与共享。基于数据挖掘技术在中医学隐性知识显性化过程中的积极作用,具有中医特色的数据挖掘传承平台应加以推广、整合与优化,促进中医学的传承与创新。     

针灸治疗不寐取穴规律文献研究

运用统计学技术和数据挖掘方法分析现代针灸治疗不寐文献的临床选穴特点和配伍规律,采用计算机检索和手工检索结合的方式对超星独秀、超星移动图书馆、金字塔医学在线图书、吉林高校图书馆资源共享平台等文献库收集的2006-2016年针灸治疗不寐的著作类文献进行文献检索,分析针灸治疗不寐的针灸处方,并对其频次、归经、所在部位及规律谱进行统计分析。经统计57本著作文献中建立针灸处方数据库,运用数据挖掘技术分析应用腧穴频次最多的依次为百会、神门,经脉以督脉、足太阴脾经为主,部位以头面颈项和上肢部为主,特定穴以五输穴、原穴、络穴为主,规律谱中以百会和神门穴配伍使用最常见。局部取穴循经取穴与按部位取穴以及辨证取穴有机结合,重视特定穴的选用是临床研究的重点。     

基于数据挖掘的中风先兆证证候规律研究

目的探讨中风先兆证的证候要素及发病规律。方法收集急性中风患者142例,采用横断面调查的方法 ,进行回顾性研究,并运用中医传承辅助系统挖掘其证候规律。结果明确了中风先兆证临床表征的频次及症状间关联规律。核心症状为急躁易怒/烦躁不安/心神不宁、一过性症状、口干口苦、神疲乏力,并推演出症状核心组合14个。结论风证是中风先兆证特异性证候要素,火、毒是其前序阶段及病理基础,负性情绪是促进病情进展的重要因素。多重危险因素聚集下出现弥漫性"火""毒"证候表现,是中风病的重要预警指征。     

古代文献中从奇经辨治崩漏出血期的用药规律

目的:挖掘古代文献中从奇经八脉辨治崩漏出血期的用药规律。方法:对民国以前的文献进行收集整理,对筛选结果方药进行频数分析与关联规则分析。结果:归纳得出单味药应用特点,药物四气无味及归经特点,奇经分布特点,药物间关联特点等用药规律,并对结合中医理论进行分析。