利用数据仓库分析处理中医方剂评析

给出了一种基于数据仓库对中医方剂进行分析，处理的模型，首先通过中药和病症数据仓库专业的分析工具－OLAP，产生中药和病症数据分析结果，然后通过数据绑定技术，把产生的分析结果与方剂数据连接，再通过综合分析揭示方剂和其针对的症状之间的内在联系，该模型的主要思想是在构建方剂，中药和病症数据仓库的基础上，通过对数据仓库内部各种关联和映射关系的定义，充分利用中药和病症数据仓库的OLAP功能，使基于海量数据的综合分析系统作到快速，准确地反应。     

中药化学数据库的数据仓库改造

 目的通过介绍针对中药化学数据库进行的数据仓库改造工作的详细操作步骤,为中药领域的数据研究人员提供参考。方法通过数据库数据构成分析,确定主题,设计数据仓库结构,数据的清洗和整理,维表建设等步骤,建成最终的数据仓库。并进行了初步数据挖掘工作以检验其性能。结果建成的中药化学数据仓库能够很好地支持数据挖掘软件的运行,挖掘得到了预期的结果。结论将中药化学数据库改造为数据仓库,可以很好地支持数据挖掘研究,加深对数据库中数据的利用层次。     

中医临床数据仓库的研究及构建

保持辨证论治个体化诊疗的特征是进行中医临床评价和临床研究的基础,临床海量数据是评价中医临床疗效的最直接和有效的证据。数据仓库技术是进行海量数据存储、管理和利用的有效方法。本文针对中医临床数据的特点,对中医临床数据仓库研究中涉及的主要环节进行了初步探讨,提出并设计了临床数据仓库的系统构架,数据模型和Web OLAP应用服务平台体系,同时举例说明中医临床数据的Web OLAP应用。     

基于复杂网络的冠心病方剂配伍规律的研究＊

目的 以冠心病为例,从大量方剂数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。方法 基于中国药典的冠心病方剂数据、以及中国方剂数据库数据,应用复杂网络理论和方法来构建中药复方的复杂网络,并运用CNM-Centrality算法对网络进行聚类,挖掘数据规律来分析冠心病方剂配伍知识。结果 冠心病的中药网络被划分为7个聚类结果时,可以清晰地表现节点的关系特征,其中丹参、川芎、黄芪等节点中心性较高,这表明丹参、川芎、黄芪是治疗冠心病的核心中药。从中医的辨证角度分析全瓜蒌、炒枳壳为核心节点的网络聚类和丹参、川芎、黄芪三种核心中药的网络聚类,经推断都对应气虚血瘀证,辨证的过程进一步验证了基于复杂网络的冠心病方剂配伍研究的可靠性和完整性。结论 复杂网络可以有效地挖掘方剂数据中的配伍规律,给中医药理论提供科学实证,为中医药系统的复杂特征加以佐证,也为方剂与中药、方剂与病证、方剂与疗法之间并存互动的复杂关系辅以科学解释。     

基于超图的中药方剂超网络中药材群组信息挖掘

目的 应用基于超图的超网络理论,构建中药方剂超网络并探究其群体的拓扑特性,以期挖掘药材的群组信息及其高阶关联关系。方法 收集整理书籍《实用三味中医药方》和中医药信息数据库（TCM-ID）中的中药方剂,分别得到2个中药方剂数据库。以每首中药方剂作为超边,相应方剂中出现的每味药材作为节点,构建中药方剂超网络模型。通过计算中药方剂超网络的拓扑指标,重点对组度序列及组度分布规律进行分析,并借助Python软件中的Pyplot功能呈现可视化结果。结果 2个数据集共收录9 234首方剂,根据2个数据集的不同来源分别构建均匀超网络模型和非均匀超网络模型。其中,均匀超网络模型中共有2 719首方剂,涉及1 404味药材,频数最大的二元药材群组是{黄连,黄芩},黄芩虽然是二元药材群组中的重要组成药材,但却未出现在排名前10的单味药材中;非均匀超网络模型中共有6 515首方剂,涉及2 381味药材,频数最大的三元药材群组是{黄连,黄芩,甘草},黄连虽然是排名第1的三元药材群组中的重要组成药材,但其单味药材排名却是第7。2个中药方剂超网络的各类组度分布服从幂律分布,表明药材群组的分布具有无标度特性,提示频数越大的药材群组越重要。结论 中药方剂中的药材从药理上具有互补性,仅评估单味药材或药对重要性的视角较单一,使用基于超图的超网络对中药方剂系统进行建模,突破了使用普通复杂网络建模中基于点对关联的局限,可更好地描述中药方剂这一现实复杂系统中的高阶交互关系,从而能够有效地挖掘出中药方剂中重要的药材群组,且组度值大的药材群组中药材之间具有紧密的多重关联性可为新方研发和创新用药等提供理论参考。     

数据挖掘法探究麻黄药对配伍与证治规律

目的探讨麻黄常用药对的配伍与相关的证治规律。方法依托上海中医药大学中医方证研究室自建的方剂资源数据库,收集含有麻黄的方剂,对相关数据进行建库、筛选、去噪、转化等整理后,采用数据挖掘的方法,统计出麻黄的常用药对配伍中药和其所主治的相关病症。结果麻黄的常用配伍中药为甘草、防风、JlI芎、当归、杏仁等,常见的相关主治病症为咳嗽、中风、伤寒等。结论该研究可揭示麻黄临床使用规律。     

数据仓库在中医临床信息分析中的应用研究

目的：把数据仓库技术应用到中医临床诊疗信息的数据挖掘中。方法：运用Oracle数据仓库技术和OWB软件，以OLAP技术为前端展示工具，实现中医临床诊疗信息的数据挖掘。结果：建立OLAP平台，并提供方便快捷的查询统计工具，从中得到丰富的辅助决策信息。结论：构建中医临床诊疗信息数据仓库，不仅使大量的诊疗信息得到充分利用，加速了中医临床诊疗的信息化发展，而且也为今后中医临床决策支持系统奠定基础。     

面向文摘的中药方剂与疾病关系抽取

目的：利用机器学习的方法,从文献摘要数据入手,研究中药方剂与疾病的相关性。方法：在中国知网的“文献分类目录”中选取“医药卫生科技”—“中医学”类别,使用网络爬虫技术获取摘要数据,经过数据清洗、构建词典、分词等预处理步骤,使用自然语言处理技术对处理后的文本数据进行特征提取,并构建支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类模型,对中药方剂与疾病进行关系抽取。结果：共爬取1073581篇摘要,根据中药方剂与疾病词典筛选出同时包含中药方剂与疾病的语句共204780句,利用句法解析抽取的特征构建SVM分类模型,准确率达87%,将该SVM模型应用于筛选后的句子,最终得到中药方剂与疾病之间的关系三元组。结论：利用机器学习方法对中国知网中医学摘要文本数据进行关系抽取,得到的中药方剂与疾病的关系三元组,将对中药方剂治疗疾病研究起积极推动作用。     

多效中药定向药效成分研究策略

一药多效是中药的普遍现象,然而中药在针对具体病症的复方中,并非是该中药的全部成分表达药效,而是部分成分显示出有效性,即定向功效成分。针对中药定向物质基础是什么及如何发挥作用的科学问题,提出辨识多效中药定向药效成分的研究策略。该策略基于"方剂配伍"与"不同病症"或"多效"这两个前提,结合代谢组学与药物解析等关键技术,采用体内逆向分析和拆分配伍等研究方法,比较分析中药在针对不同病证的不同方剂中,所显示出的定向功效成分,再进行药效验证。以山西道地药材黄芪为研究实例进行说明,以期构建多效中药定向功效成分研究的方法体系,研究结果将从分子水平阐释方剂的配伍规律,为基于药效的中药质量控制指明方向,为中成药生产和临床用药选择适宜的原料提供依据,为组分中药创制提供研究基础。     

危亦林骨折内治法的药性组合规律研究

目的:以中药药性理论为基础,从性味归经的整体层面研究危亦林《世医得效方》治疗骨折的内服方剂用药规律。方法:选用《世医得效方》所记载的治疗骨折的内服方剂11首作研究载体,建立"病症-方剂-药性组合"数据库。应用关联规则中的Apriori算法从药性、中药、方剂和病症等层面进行数据挖掘。结果:支持度为80%及以上的药性组合模式都是温性药物组成,药味多为辛、苦,药物归经偏重于脾、心、肝经。结论:数据挖掘的药性组合模式符合中医药骨折伤损的治疗原则,可以进一步分析配伍规律,深入研究地方医学流派,作临床用药配伍参考。     

基于FP-growth算法的中医抗病毒方剂配伍规律探索

通过对中医抗病毒经典方剂文献的分析,挖掘其中蕴含的宝贵经验和配伍规律信息,为临床合理用药提供客观依据,并为抗病毒中药新药研发提供关键线索和思路,具有重要的研究价值和意义。在该类研究中,如何高效地分析抗病毒药物使用频数及中药药物间关联规则,是方剂配伍规律研究的一个基础性核心问题。针对这一问题,本研究基于不产生候选项集的FP-growth算法,对经过预处理后的961首传统抗病毒类中药方剂配伍规律信息做探索性研究。研究中,首先利用数据集构建FP树;之后建立频繁项集规则,并提取出FP树中蕴含的关联规则;最后将抗病毒中药方剂按剂型(汤、丸、膏和锭)分别进行频数和关联规则分析。研究结果表明,在算法应用研究方面,FP-growth算法性能优良,其在大规模方剂数据集筛查挖掘中具有较强的泛化性和鲁棒性;在传统抗病毒中药方剂配伍规律研究方面,汤剂、丸剂、膏剂和锭剂4种剂型的主要用药与核心药物组合存在明显差异,验证了其按剂型制剂的意义和必要性。     

昆布在方剂中的配伍应用研究

目的：研究昆布在古代方剂中的配伍应用情况。方法：建立方剂纳入标准和排除标准,按标准从选定方书中收集合昆布方剂,在EXCEL表格中建立昆布方剂数据库;对数据进行清洗,通过资料处理后,以图表的形式输出结果;结合中医药理论知识分析结果。结果：在古代,昆布主要应用在瘿瘤、噎嗝、瘰疬等病症的治疗,其中以治疗瘿瘤方剂最多;从药物的配伍来看,昆布配伍清化痰热药海藻最多,其次是配伍温里药肉桂、理气药木香为多。结论：古代的昆布应用方剂中,昆布主要与清化痰热药配伍使用;结合病症,多配伍温里药、理气药使用。     

方剂性味的多维宏观量化表达探析

以效用剂量和中药性味模糊量化作为方剂性味宏观量化两个基本参数,设计出方剂性味的多维宏观量化表达模型,具体包括:四性量化表达模型、五味量化表达模型、组合性味量化表达模型。通过以《中医类方辞典》中的"通用方"为样本开展试验,研究结果表明:基于效用剂量和中药性味量化的方剂性味多维宏观量化表达,能深入和客观地展现方剂的性能,有助于方剂在临床上的合理运用。     

中药上市后再评价HIS"真实世界"集成数据仓库的设计方法探讨

目的:探讨利用医院信息系统数据的集成构建涵盖广泛的用于药物上市后再评价的大型数据库系统的可行性和必要性,为中药上市后再评价HIS(hospital information system)集成数据仓库的构建提供总体设计思路和方法.方法:通过对国内外利用电子信息系统开展基于真实世界的临床试验设计的分析和对比,结合我国医院信息系统的特性,从设计思路、设计特点、存在问题和解决办法等几个方面对总体构架进行设计和探讨.结果:提出了中药上市后再评价HIS集成数据仓库的设计方案,指明了建设的途径和方法.结论:提出的中药上市后再评价HIS集成数据仓库的设计方案具有高内聚低耦合、安全、通用、高效、可维护性好的特点,可以有效解决多家医院HIS数据集成过程中的问题和挑战,具有实用价值.     

基于二分图的疾病与中药关联性研究

目的：本研究基于二分图对疾病和中药之间的关联性进行分析,构成“疾病?中药”的复杂网络模型。 方法：首先,根据每种疾病对应方剂中的中药分别构建疾病数据库与中药数据库,计算出每种疾病和中药所对应的度数;其次,运用Jaccard相似度函数建立中药关联性,并根据中药关联性推断出疾病关联性;最后,利用二分图和复杂网络方法对疾病与中药之间的关系进行分析,并用PAJEK 软件进行仿真实验。结果：得出疾病与中药、疾病与疾病、中药与中药、证候与中药之间的二分图关系。结论：通过对实验结果进行分析,得出药物和疾病相关性结论,并进一步提出在以后研究中采用二叉树建立“疾病? 中药”数据库,以便后期对数据进行关联分析。     

基于Apriori算法的含丹参-当归药对的方剂用药特点与规律分析

目的 通过挖掘整理含丹参-当归的方剂,利用统计软件系统分析其用药规律。方法 检索筛选《中医方剂大辞典》中含丹参-当归药对的方剂,利用Excel软件分析中药使用频次、频率及丹参-当归配伍特征和主治中医病证频次,运用SPSS Modeler 18.0软件关联规则Apriori算法进行数据挖掘。结果 通过统计共筛选出含丹参-当归药对的方剂390首,频次统计分析发现涉及中药504味,使用频次≥60的中药共22味,除丹参、当归外,核心高频药物为川芎、甘草、白芍、肉桂、地黄、牛膝6味。通过组方规律分析得到常用中药组合有丹参-当归-川芎、丹参-当归-甘草、丹参-当归-白芍。主治病证涉及105种,频次≥10的中医病证10种,以瘀血疼痛病症、妇科病症为主。通过网络可视化得到治疗月经病的核心中药组合为丹参-当归-川芎-白芍-香附,治疗痹证的核心中药组合为丹参-当归-川芎-肉桂,治疗虚劳病核心中药组合为丹参-当归-牛膝-肉桂-防风。结论 与丹参-当归配伍的高频中药为白芍、川芎、肉桂等,优势病证为月经病、痹证和虚劳病,揭示了丹参-当归药对的用药规律,为该药对在临床合理用药及深入研究与开发提供科学依据。     

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。     

山药与茯苓配伍规律及临床运用机制

目的:分析山药和茯苓的配伍规律及临床运用机制,突出配伍在临床应用中的重要性.方法:山药和茯苓均为临床常用中药,基于药对配伍的原则、药对配伍组合特点及现代研究认识等,对《中医方剂大辞典精选本》所收载的含山药方剂进行收载记录于Excel,对山药和茯苓配伍组成的现代科学内涵及其临床运用进行了分析与探讨.结果:与山药配伍频率最高的中药是补益药类,与山药配伍频率最高的中药是茯苓.结论:山药与茯苓配伍补泻结合,适宜病症较为广泛,对临床和保健养生运用有较大参考价值.     

基于属性相似度的中药加权网络构建及社团划分方法＊

目的 基于名中医治疗肺癌的临床病案，探索运用复杂网络模型发现中医用药规律，为进一步传承名老中医临床经验提供基础。方法 基于国医堂名老中医治疗肺癌的2666条处方数据，兼顾方剂信息和药物属性信息，依据节点关联度和属性相似度构建中药加权网络，找出核心药物，并进行药物社团划分，最后分析实验结果。结果 中药加权网络包含482个药物节点，4184条边，找出核心药物20味，划分出9个重叠药物社团，模块度为0.318。结论 在临床方剂数据上运用复杂网络模型，可以更直观地展示药物间的联系，基于属性相似度挖掘出药物社团，为中医临床用药提供有力工具。     

基于数据挖掘探讨《中医方剂大辞典》中治泄泻方的用药规律

目的 基于“古今医案云平台V 2.3.5”分析《中医方剂大辞典》中治疗泄泻的组方规律,为临床治疗泄泻提供参考。方法筛选《中医方剂大辞典》中治疗泄泻的处方,经数据标准化处理,运用古今医案云平台V 2.3.5对统计的方剂进行中药频次、中药属性、中药配伍的统计,采用IBM SPSS Modeler 18.0软件进行药物关联规则分析,使用Cytoscape V 3.8.2进行绘制药物关联分析图。结果 通过筛选共有1046首方剂符合要求,涉及373味中药,其中出现频次≥100次的中药共20味,出现频次居前3位的为白术、茯苓、陈皮;药物属性(四气、五味、归经)主要以温、辛、脾胃经为主;中药配伍分析以白术-茯苓最为常见;聚类分析得到5组中药组合。结论 《中医方剂大辞典》中治疗泄泻的方剂多以益气健脾、燥湿行水、涩肠止泻为治疗原则,兼以温里、行气,标本同治。