基于CART决策树与BP神经网络算法探析蒋小敏教授治疗骨痹的辨证规律

摘要

目的基于CART(分类回归树)决策树与BP(反向传播)神经网络算法探讨蒋小敏教授治疗骨痹的中医辨证规律。方法收集蒋小敏教授2013年1月-2021年9月于江西中医药大学附属医院国医堂的门诊医案数据,通过Microsoft Excel 2019建立蒋小敏治疗骨痹的临床医案数据库。采用R 4.1.2软件rpart函数实现CART决策树模型的构建。采用SPSS Modeler 18.0软件,建立BP神经网络的中医诊断模型。结果共建立了气滞血瘀证、湿热阻络证和肝肾亏虚证3个中医辨证模型。CART决策树算法建模结果显示:气滞血瘀证、湿热阻络证和肝肾亏虚证的预测准确率分别为73.54%、84.56%、84.98%,各模型的曲线下面积(ACU)值分别为0.738、0.795、0.748。BP神经网络算法建模结果显示:气滞血瘀证、湿热阻络证和肝肾亏虚证的预测准确率分别为75.13%、87.69%、83.77%,AUC值分别为0.764、0.829、0.817。结论CART决策树和BP神经网络2种不同的算法在中医诊断建模上均具有一定的可行性,能够优势互补。基于真实世界临床医案,挖掘出骨痹症状与证型之间的关系特点,并初步预测了蒋小敏教授的辨证思路,对骨痹的辨证提供了科学依据。