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談數(shù)據(jù)挖掘在中醫(yī)學術流派研究中的應用
摘要：在中醫(yī)學術流派研究中存在著大量的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以獲得隱藏在這些數(shù)據(jù)中的有用信息。文章結合趙炳南學術流派研究的實例，簡要闡述了利用數(shù)據(jù)挖掘進行中醫(yī)學術流派研究的可行性和先進性，并提出了數(shù)據(jù)挖掘的實施步驟和具體的工具、算法。關鍵詞： 中醫(yī)學術流派 數(shù)據(jù)挖掘 銀屑病
自古以來，中醫(yī)學術流派林立，既互相爭鳴，又互相滲透、取長補短。它們的發(fā)展和研究促使中醫(yī)藥基礎理論逐漸得到了拓展和深化，促使中醫(yī)藥臨床實踐技術逐漸得到了進步和提升�？梢哉f，中醫(yī)學術流派的發(fā)展和研究促進了中醫(yī)藥事業(yè)的發(fā)展［1］。
中醫(yī)學術流派研究的前提是要對其進行科學劃分并確定研究內容。隨著科學技術進步和中醫(yī)學術研究的日益廣泛深入，中醫(yī)學術流派的劃分方法不斷進步、完善。徐江雁等［2］提出的核心分類模式既涵納縱向的學術思想傳承,又兼容橫向的學術思想滲透，有一定的先進性，值得借鑒。我們在“中醫(yī)皮膚科趙炳南學術流派及其傳承研究”的課題中，從以下兩方面劃分學派和確定研究內容：其一，以創(chuàng)新的學術思想為核心：通過對中醫(yī)皮膚科趙炳南學術流派學術淵源、基礎理論、特色經(jīng)驗、技術方法等的系統(tǒng)研究，確立中醫(yī)皮膚科趙炳南學術流派學術思想體系；其二，以開放的醫(yī)家群及其著述為核質：不論是趙炳南門戶師承所得,還是博采眾家之說,也不論是公開發(fā)表的論文、論著、會議交流的文字材料,科研成果、發(fā)明、專利,還是口述史料, 只要是中醫(yī)皮膚科趙炳南學術流派有關方面的內容，皆囊括在其核質之中。
針對上述研究內容，按照以往的研究方法，可以以人、以疾病、以方藥或以思維方法為線索進行文獻整理、分析和總結，或者以臨床流行病學的方法進行臨床觀察和總結［3～7］。這些方法在一定程度上能總結規(guī)律，指導臨床實踐，但存在以下不足之處：①對學術思想和診療經(jīng)驗缺乏系統(tǒng)地有機關聯(lián)研究和比較研究；②難以反映疾病診療過程中中醫(yī)辨證的多維時空和非線性特征；③缺乏符合中醫(yī)特點的多因素信息處理技術，可能致使研究結果產(chǎn)生混亂和差錯；④難以真正反映中醫(yī)學術流派的內涵和精髓。鑒于以往研究存在的問題，我們引進了數(shù)據(jù)挖掘技術進行中醫(yī)學術流派研究。
1 數(shù)據(jù)挖掘及其在中醫(yī)藥領域的應用
1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘（DM：DataMining）就是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程［8］。它是一門交叉學科，匯聚了數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計學、可視化，并行計算等不同學科和領域。其中的人工智能能模仿人類對非線性、不完全、不精確和不確定信息的智能處理，具有良好的容錯性、魯棒性和高精度等綜合技術優(yōu)勢［9，10］。人工智能方法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)、進化計算、粗糙集理論、支持向量機（SVM）等。針對不同的挖掘目標，往往要將幾種方法綜合起來應用，以發(fā)揮各自的技術優(yōu)勢。此外，將人工智能和其他數(shù)據(jù)挖掘方法如聚類分析、決策樹、關聯(lián)規(guī)則等優(yōu)化組合應用，更能發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術解決復雜問題的能力。
1.2 數(shù)據(jù)挖掘在中醫(yī)藥領域的應用數(shù)據(jù)挖掘技術能針對醫(yī)學數(shù)據(jù)多態(tài)性、不完整性、時間性和冗余性的特征實施合理的數(shù)據(jù)處理和知識提取［11］。它應用于中醫(yī)藥領域主要表現(xiàn)在以下幾方面［12～16］：
1.2.1 新藥開發(fā)研究以一種新的、建立在充分利用幾千年積累下來的豐富經(jīng)驗及現(xiàn)代科學技術所提供的信息基礎上的模式進行研究。
1.2.2 復方配伍規(guī)律和方證相應研究數(shù)據(jù)挖掘技術可以在一定程度上發(fā)現(xiàn)和認識臨床病癥與復立組方關系、復方藥物的配伍關系、藥味之間的相互作用關系等。
1.2.3 中醫(yī)藥信息化研究對以古語言和純文本為主的中醫(yī)藥理論和實踐進行結構化解析是中醫(yī)藥信息化研究的重要內容,其中的某些內容可以通過對文本的數(shù)據(jù)挖掘來實現(xiàn)。
1.2.4 中醫(yī)藥專家系統(tǒng)研究對中醫(yī)藥專家“只可意會,不可言傳”的把握診治疾病規(guī)律的定性描述、模糊概念，采用數(shù)據(jù)挖掘技術進行多層面智能分析,在一定程度上可將它們以可理解的規(guī)則或模式表達出來,從而大大豐富專家系統(tǒng)的知識庫。
1.2.5 中醫(yī)藥文獻研究數(shù)據(jù)挖掘技術應用于文獻研究可以提高文獻研究的水平，提高文獻利用的效率，進而能提高中醫(yī)藥科研工作的效率。
2 數(shù)據(jù)挖掘在中醫(yī)學術流派研究中的應用
以“中醫(yī)皮膚科趙炳南學術流派及其傳承研究”中的銀屑病數(shù)據(jù)挖掘為例，簡要說明挖掘的步驟和挖掘的工具及算法。
2.1 實施數(shù)據(jù)挖掘的步驟
根據(jù)全球首個數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)通用的模型標準（CRISP-DM），銀屑病數(shù)據(jù)挖掘過程可分成6個階段。
2.1.1 理解問題明確和細化研究目標。
2.1.2 理解數(shù)據(jù)熟悉所采集的有關銀屑病數(shù)據(jù)的類型和存在形式，在此基礎上初步進行數(shù)據(jù)質量鑒定，并建立數(shù)據(jù)庫。
2.1.3 準備數(shù)據(jù)有關銀屑病的數(shù)據(jù)中存在著大量不完整的、冗余的和不一致的數(shù)據(jù)。在進行數(shù)據(jù)挖掘時，首先要對其進行處理。處理過程包括數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉換和加載。
2.1.4 建立模型針對研究目標，利用已知的數(shù)據(jù)和知識建立分析模型，并將該模型有效地應用到未知的數(shù)據(jù)或相似情況中測試并修正模型，如此反復進行以得到最優(yōu)模型。
2.1.5 方案評估在模型最后付諸實施以前，徹底地對模型進行評估，再回顧構造該模型的步驟，以確定該模型真正能夠達到預定的挖掘目標。
2.1.6 方案實施基于以上5方面的工作，采用相應的數(shù)據(jù)挖掘工具和算法進行多次反復、多次調整、不斷修訂完善的數(shù)據(jù)挖掘。
2.2 數(shù)據(jù)挖掘的工具和算法
2.2.1 銀屑病中醫(yī)辨證規(guī)范研究在銀屑病數(shù)據(jù)庫中，存在著許多不確定、不完整、不精確的辨證相關信息，首先利用粗糙集對其進行約簡，剔除模糊和歧義信息，保留與挖掘有關的重要癥狀屬性。在此基礎上使用關聯(lián)規(guī)則方法挖掘證的分布，證的構成比，從而得到靜態(tài)關聯(lián)度。采用FP-growth或加權的Ａpriori算法找出頻繁項目集，確定關聯(lián)規(guī)則。在關聯(lián)分析的基礎上進行相似聚類，通過給定閾值，發(fā)現(xiàn)癥狀的構成以及癥狀的貢獻率，得到癥狀所屬證的聚類。通過遺傳算法搜索和K-means局部優(yōu)化相結合，按照最近基因匹配的交叉算子，在交叉過程中不斷產(chǎn)生新個體，保證群體的多樣性，減少了K-means算法的早熟現(xiàn)象，解決全局最優(yōu)的問題。K-means局部聚類可以發(fā)現(xiàn)特異癥狀，利用孤立點算法對其進行特殊處理。所有癥狀聚類后，會得到N個聚類。因為數(shù)據(jù)挖掘的結果不帶有主觀因素，所以這些聚類需要中醫(yī)皮科專家根據(jù)臨床實際重新命名。在證候分類的基礎上，利用時間序列模式挖掘方法，分析病程中各證基本演變趨勢。
2.2.2 銀屑病中西醫(yī)病、證、癥及客觀檢查指標的相關性研究在銀屑病數(shù)據(jù)庫中，進行西
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