基于数据挖掘的治疗皮肤病处方用药规律研究.docx

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基于数据挖掘的治疗皮肤病处方用药规律研究

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杨艳平

【摘要】基于数据挖掘方法，分析各医家治疗皮肤病的中药处方用药规律。方法收集《实用中医美容金方》、《张志礼皮肤病临证杂谈》、《古今名医临证实录丛书之皮肤病》等三本中医专著中治疗皮肤病的医案，基于“中医传承辅助系统（V2.0.1）”软件构建数据库，进而以关联规则Apriori算法和熵聚类为主要的数据挖掘方法，提取、分析中药处方治疗皮肤病药物的使用频次、药物组合频次、核心药物组合以及挖掘新处方等。结果2085首治疗皮肤病的方剂中810味药物频次进行统计，使用频次在200以上的药物有21味，排名前三位的分别是赤芍、生地和甘草。按照药物组合出现频次由高到低排序，前三位药对组合分别是“赤芍-生地”、“甘草-赤芍”、“甘草-生地”，同时挖掘出40个核心药物组合和20首新处方。结论中药处方在治疗皮肤病时，高频次使用的是清热凉血活血、清热解毒利湿之品，而且根据病情，常常联合搭配使用，组方法度清晰严谨。

【关键词】皮肤病;中药;数据挖掘;关联规则;聚类算法

R288A1004-597X（2019）17-0220-02

1.研究方法

1.1处方来源

《实用中医美容金方》、《皮肤病名家验案精选》、《古今名医临证实录丛书之皮肤病》等三本中医专著中收载治疗皮肤病的2085首中药处方。

1.2分析软件

本课题应用的是“中医传承辅助系统（V2.0.1）”软件

1.3录入处方

将2085首处方录入“中医传承辅助系统（V2.0.1）”，录入完成后，通过软件中“数据分析系统”模块中的“方剂分析”功能，进行用药规律挖掘。

1.4数据分析

1.4.1频次统计分析：将2085首方剂中每味药的出现频次从大到小排序，并将“频次统计”结果导出。

1.4.2组方规律分析：用关联规则挖掘方法，将支持度分别设置8%、10%，“置信度”设为0.5，将得到常用的核心药物组合。

1.4.3新方分析：先选择合适的相关度和惩罚度进行聚类分析（核心算法包括改进的互信息法、复杂系统熵聚类），然后点击“提取组合”按钮，生成新组方（基本算法是无监督的熵层次聚类）。

2结果

2.1药物的使用频次

2085首处方包含了810味中药，对这些药物进行频次统计分析，其中使用频次在200以上的药物有21味，而排名前三位的药物分别是赤芍、生地和甘草（表1）。

2.2基于关联规则组方规律分析

用关联规则挖掘方法，将支持度分别设置为8%、10%，“置信度”设为0.5，得到的核心药物组合（表2表3）。

2.3基于熵聚类的方剂组方规律分析

2.3.1基于复杂系统熵聚类的药物核心组合

以改进的互信息法的药物间关联度分析结果为基础，按照相关度与惩罚度约束，基于复杂系统熵聚类，演化出3-4味药物核心组合，具体见表4.

2.3.2基于无监督熵层次聚类的新处方分析在核心组合提取的基础上，运用无监督熵层次聚类算法，得到30个新处方，见表5.

3.讨论

本研究应用关联规则和聚类算法系统分析了中药治疗皮肤病的用药规律。表1中的21味中药按照其功效来分类主要分为以下9类：清热凉血药（赤芍、生地黄、牡丹皮）、清热燥湿药（黄芩、白鲜皮、苦参、黄柏）、活血祛瘀药（丹参、红花、川芎）、清热解毒药（金银花、连翘、甘草）、祛风解表药（防风、蝉蜕、荆芥）、利水渗湿药（薏苡仁）、清热利湿药（地肤子）、养血药（当归、白芍）、补气药（黄芪）。從以上功效分类来看，皮肤病一般是以清热凉血祛湿为其主要治疗原则。从中医的角度来分析，当皮肤出现红肿时是因血热所致，而湿邪侵袭易致皮肤糜烂，故急性期的皮肤病多采用清热凉血祛湿的治则。再根据其它临床表现来加减药味：糜烂加重，可增加清热解毒的药物，如金银花、连翘、紫花地丁等;风邪加重，可加重祛风解表的药物，如防风、蝉蜕、荆芥和补血养血的当归、白芍等，所谓“治风先治血、血行风自灭”。

表1中，赤芍和生地黄是使用频次排名前两位的药物。而在表2的21对药对里，使用频次最高的单味药物也是赤芍（8次）、生地（6次）。赤芍，功善清热凉血、祛瘀止痛，而生地黄具清热凉血、养阴生津之功。由表2及图1可以看出，赤芍和生地在治疗皮肤病时多与丹皮、黄芩、当归、白鲜皮、甘草、连翘、金银花等清热凉血、解毒、祛湿类药物配伍使用。另外当支持度≥10%时，我们可以看到图1中核心的药对组合是“赤芍生地甘草”，这是《圣济总录》里的赤芍药汤三味基础药物，以清热凉血解毒为主，并针对不同的血热病证进行加减。如配伍金银花、连翘，可透散表里热邪，使气血两清;又如配伍荆芥、防风、蝉蜕，可凉血清热、祛风止痒，如急性荨麻疹;配伍清热祛湿药物如黄芩、地肤子、白鲜皮等，可清热利湿，散风止痒，如湿疹。

本研究应用复杂系统熵聚类方法得出的新处方不乏启迪意义。皮肤病发病与五脏关系密切，尤其是肝脏。肝主疏泄，性喜