基于數(shù)據(jù)挖掘的心悸陰虛火旺證證治規(guī)律的研究.pdf

1、目的:以心悸相關(guān)的古今醫(yī)案為研究主體,建立心悸醫(yī)案信息數(shù)據(jù)庫(kù),采用粗糙集理論、2檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)、非條件的logistic回歸分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘方法解讀錄入的數(shù)據(jù)信息,發(fā)現(xiàn)心悸陰虛火旺證的辨證、組方用藥的新知識(shí),探析心悸陰虛火旺證的證治規(guī)律。
　　方法:1.在立足于心悸古今醫(yī)案文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,建立心悸陰虛火旺證證候、方藥信息數(shù)據(jù)庫(kù)。2.對(duì)其癥狀進(jìn)行語(yǔ)言規(guī)范化處理及量化賦值,使用基于粗糙集理論的KDD決策分析系統(tǒng)Rosetta

2、軟件約簡(jiǎn)病證屬性,獲取心悸陰虛火旺證的專家知識(shí),并提供該系統(tǒng)決策規(guī)則的統(tǒng)計(jì)信息,構(gòu)建心悸陰虛火旺證的辨證要素系統(tǒng)。3.采用2檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)篩選出對(duì)心悸陰虛火旺證與心悸非陰虛火旺證有鑒別意義的指標(biāo),并利用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)其進(jìn)行非條件的Logistic回歸分析,建立心悸陰虛火旺證最佳判別模型,從而為心悸陰虛火旺證證候客觀化研究提供依據(jù)。4.以心悸陰虛火旺證的中藥處方為研究對(duì)象,通過(guò)分析常用處方總結(jié)其治療原則,對(duì)出現(xiàn)頻率較高的藥物進(jìn)

3、行數(shù)字化處理,應(yīng)用SPSS17.0中的“frequency”命令,計(jì)算出各藥物出現(xiàn)的頻數(shù)及頻率;利用粗糙集技術(shù)的Johnson算法進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),保留約簡(jiǎn)后的高頻藥物;采用關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法找出已知和未知的藥對(duì)和藥組,探尋心悸陰虛火旺證的用藥規(guī)律。5.將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果應(yīng)用于臨床診療中,運(yùn)用得出的證候診斷系統(tǒng)對(duì)患者進(jìn)行確診,依據(jù)挖掘出的高頻次處方及藥物、藥對(duì)或藥組指導(dǎo)臨床用藥。
　　結(jié)果:1.建立了心悸證候信息數(shù)據(jù)庫(kù)和方藥信息

4、數(shù)據(jù)庫(kù)。2.運(yùn)用粗糙集理論約簡(jiǎn)心悸陰虛火旺證的病證屬性,約簡(jiǎn)屬性結(jié)果為心悸、胸悶、乏力、氣短、失眠多夢(mèng)、善驚易恐、五心煩熱、納差、口舌生瘡、口干咽燥、潮熱盜汗、頭暈、便秘、尿赤、舌質(zhì)紅、苔少/剝/無(wú)苔、脈數(shù)、脈細(xì)等;在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用Rosetta得出了172條決策規(guī)則,(其中正規(guī)則136條,心悸、眠差、脈數(shù)、口干、脈細(xì)、舌紅、胸悶、盜汗、乏力等出現(xiàn)的頻率較高),獲取了心悸陰虛火旺證診斷的專家知識(shí)。3.采用非條件Logistic多元逐步回

5、歸方法篩選變量,最終獲得回歸方程數(shù)學(xué)模型,認(rèn)為五心煩熱、盜汗、口干或口苦、脈數(shù)、眩暈所建立的模型為最佳診斷模型,經(jīng)檢驗(yàn)陽(yáng)性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為82.7％、陰性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為83.3%,為心悸陰虛火旺證的診斷提供了客觀依據(jù)。4.通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則和鏈接分析工具,找到了中醫(yī)治療心悸陰虛火旺證處方用藥規(guī)律,推導(dǎo)出心悸陰虛火旺證的治則以滋陰降火,養(yǎng)心安神為主。5.通過(guò)兩個(gè)典型病案的分析,得出數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果對(duì)臨床診斷治療心悸陰虛火旺證有指導(dǎo)價(jià)值。
　　結(jié)