基于4种机器学习算法的妊娠期中药“禁忌慎”判别

目的 识别禁忌表述尚不明确中药中的妊娠期禁忌药,并将其划分为禁用药、忌用药和慎用药,为妊娠期妇女安全用药提供依据。方法 以《中国药典临床用药须知》2015年版收载的666味中药为研究对象,选取其中“禁忌慎”分类明确的药物,基于神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林4种机器学习算法建模。根据交叉验证的受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under ROC curve,AUC）与F1分数（F1 score,F1）评价模型优劣,筛选相对最优算法建立妊娠期中药“禁忌慎”判别模型,并应用该模型预测禁忌表述尚不明确的药物。结果 纳入224种药物建模,模型由基于神经网络的中药禁忌与否判别模型（AUC＝0.952,F1＝0.885）、基于支持向量机的禁忌药禁用与否判别模型（AUC＝0.912,F1＝0.779）、基于朴素贝叶斯的禁忌药忌用与否判别模型（AUC＝0.843,F1＝0.333）和基于神经网络的禁忌药慎用与否判别模型（AUC＝0.932,F1＝0.877）构成。应用模型成功划分442种禁忌表述尚不明确的中药,预测提示妊娠期禁忌药163种,禁用药8种,忌用药1种,慎用药134种。结论 构建的判别模型具有良好的稳健性与预测能力,适用于妊娠期中药“禁忌慎”判别评估,指导临床用药决策与实践,提高临床合理用药水平。