数据挖掘在妇科PCOS中医证候及用药规律中的研究初探

摘要

目的:
　　结合计算机信息学方法，运用数据挖掘技术对PCOS症状、证候及用药规律进行研究，建立“症-证”、“症-药”及“证-药”处方规律挖掘模型，以期验证数据挖掘对妇科PCOS规律发现的有效性及为中医妇科PCOS科学研究提供参考。
　　方法:
　　收集临床医案病例308例，筛选变量形成医案数据库，对所获病案数据进行数据预处理，运用数据挖掘技术中因子分析、聚类分析及决策树算法、关联规则算法构建模型，分析挖掘PCOS证候规律及用药规律。
　　结果:
　　第一次因子分析后筛选出16个公因子，剔除无效变量后进行第二次因子分析，筛选出13个公因子。对入选的13个公因子进行聚类，得到:阳虚肝郁证、肝郁血虚证、脾阴虚证、肾虚证、血瘀证、痰湿证6类证候，与临床辨证基本一致。构建C5.0算法下的决策树得到症状与证候间的预测模型，获得:If精神状况=“心悸气短”and小便是否正常=“小便短赤”，then证型=“肝郁血虚证”等规则预测。关联规则挖掘中获取症状与药物使用规则45条，在分证下的用药规律挖掘中，阳虚肝郁证用药以熟地、菟丝子、当归与山药，附子、紫河车、肉苁蓉等药物关联性较大;肝郁血虚证用药以栀子、丹皮、甘草、柴胡与薄荷、大枣等药物关联性较大;脾阴虚证用药以石斛、麦冬、牛膝、熟地与玉竹、百合、北沙参等药物关联性较大;肾虚证用药以山药、熟地、茯苓、泽泻与杜仲、吴茱萸等药物关联性较强;血瘀证用药以当归、赤芍、川芎与五灵脂、延胡索、皂刺等药物关联性较强;痰湿证用药以半夏、陈皮、橘红、白茯苓与枳实、桔梗、黄芩等药物关联性较强，与临床用药结论基本一致。
　　结论:
　　对PCOS中医证候的因子分析与聚类可构建六类模型:阳虚肝郁证、肝郁血虚证、脾阴虚证、肾虚证、血瘀证、痰湿证，其证候机理围绕肝、肾、脾三脏展开，并以血虚血瘀、痰扰为相关因素出现，与临床结果基本一致，说明降维与聚类方法可以作为PCOS的证候分析方法。对于建立预测模型，C5.0算法显示的训练与测试的正确性说明C5.0算法可用于构建PCOS“症-证”模型。关联规则挖掘得到45条PCOS用药规律，形成的“症-药”规律与临床结论基本一致。关联规则下的阳虚肝郁证用药以附子、当归等为主补阳疏肝，肝郁血虚证用药以柴胡等为主疏肝养血，脾阴虚证用药以山药、牛膝等为主健脾补阴，肾虚证用药以熟地、山药等为主补肾益肾，血瘀证用药以桃仁、红花等为主活血化瘀;痰湿证用药以黄芩、桔梗等为主涤痰化湿，发现的“证-药”规律及不同证候下用药规律与临床结论基本一致，可为临床PCOS辨证用药提供指导。因此，使用因子分析，聚类分析，决策树及关联规则的数据挖掘方法对中医妇科PCOS研究是有意义的。

目录

声明

摘要

引言

第一章 文献综述

第一节 数据挖掘概述

第二节 基于数据挖掘技术的中医学研究方法

第三节 PCOS中医研究进展

一、辨证论治

二、中药人工周期疗法

三、针灸疗法

四、其他治疗方法

第四节 数据挖掘应用于PCOS研究现状

第二章 本研究采用的数据挖掘方法概述

第一节 因子分析与聚类方法

第二节 决策树C5．0算法

第三节 关联规则算法

第三章 实验研究

第一节 数据准备与规范化处理

一、数据来源

二、纳入标准与排除标准

三、数据规范化处理

四、数据库设计

第二节 PCOS“症-证”模型研究

一、基于因子分析与聚类分析的“症-证”模型

二、基于决策树C5．0算法下PCOS“症-证”模型研究

三、两类不同算法下结果对比

第三节 PCOS“症-药”规律研究

一、关联规则建模方法

二、PCOS“症-药”规律研究

第四节 PCOS“证-药”处方规律挖掘

一、阳虚肝郁证用药关联分析

二、肝郁血虚证关联规则

三、脾阴虚证用药关联规则

四、血瘀证用药关联规则

五、痰湿证用药关联规则

六、肾虚证用药关联规则

第四章 讨论

第一节 症状与用药情况讨论

第二节 算法模型讨论

一、“症-证”模型讨论

二、“症-药”模型用药规律讨论

三、“证-药”处方规律讨论

结语

参考文献

附录

在校期间发表论文情况

致谢