絕經(jīng)綜合征中醫(yī)證候規(guī)律探討

絕經(jīng)綜合征中醫(yī)證候規(guī)律探討

中醫(yī)學(xué)在世界衛(wèi)生體系中的地位相當(dāng)普遍。絕經(jīng)綜合征是一個(gè)多因素所致,涉及多系統(tǒng)改變的身心同病的疾患,應(yīng)時(shí)而生的“社會(huì)-心理-生物-醫(yī)學(xué)模式”為多因素、多環(huán)節(jié)、多靶點(diǎn)的現(xiàn)代疾病找到了思維的突破口,然而尋求一種符合上述模式醫(yī)學(xué)的合理途徑又成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域深入思考的難題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)善于從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的有意義的知識(shí),預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為,做出前瞻性的決策,正是這種優(yōu)勢(shì)使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析中醫(yī)證候的研究中被廣泛地采用并取得了許多有價(jià)值的成果。1數(shù)據(jù)來(lái)源及處理本文根據(jù)各種算法的特點(diǎn),并結(jié)合前提研究成果-國(guó)家科技“十五”攻關(guān)課題“婦女更年期綜合征中醫(yī)證治規(guī)律研究”所建立的數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn):該數(shù)據(jù)庫(kù)主要以國(guó)際公認(rèn)的療效評(píng)價(jià)指標(biāo)KuppermanIndex(KI)癥狀評(píng)分標(biāo)準(zhǔn),更年期生存質(zhì)量量表(Menopause-SpecificQualityofLife,MENQOL)和國(guó)內(nèi)中醫(yī)藥行業(yè)公認(rèn)的中醫(yī)證候評(píng)分及相關(guān)的生化指標(biāo)為基礎(chǔ),數(shù)據(jù)維數(shù)高,含近200個(gè)變量指標(biāo),數(shù)據(jù)類型為字符型、日期型、布爾型、整型、數(shù)值型。因此采用如下方法進(jìn)行挖掘:第一、按距離或相似程度大小進(jìn)行歸類,對(duì)屬性(指標(biāo))進(jìn)行約簡(jiǎn),去掉一些影響較小的屬性,并進(jìn)一步做主成分分析;第二、運(yùn)用改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘各種癥狀之間、證與癥狀之間等的關(guān)聯(lián)關(guān)系;第三,運(yùn)用粗糙集方法,對(duì)挖掘出的關(guān)系規(guī)則進(jìn)行壓縮和提煉;第四,將提煉后的規(guī)則進(jìn)行比較分析和臨床評(píng)價(jià)。同時(shí),對(duì)經(jīng)過(guò)聚類分析及主成分分析的數(shù)據(jù),規(guī)則提煉后的數(shù)據(jù)分別構(gòu)建序列進(jìn)行對(duì)照分析可以起到相互驗(yàn)證的作用;其技術(shù)路線如圖1:1.1聚類法聚類分析通過(guò)系統(tǒng)聚類可以把證候變量按相似程度大小進(jìn)行歸類,使具有共線性關(guān)系的變量經(jīng)聚類分析后歸到一類,從而達(dá)到降維的目的,可根據(jù)變量的情況選擇具有代表性的指標(biāo)進(jìn)行下一步研究。距離含義很廣,如歐氏距離、馬氏距離…,相似系數(shù)也可看作為距離。本文設(shè)計(jì)得系統(tǒng)聚類方法如下:設(shè)有指標(biāo)X和Y,取n個(gè)病例,其指標(biāo)X和Y的對(duì)應(yīng)值分別為X(x1,x2,x3,…,xn)和Y(y1,y2,y3,…,yn)為兩個(gè)指標(biāo),其中則X與Y的相異度定義為DF(X,Y)=∑ni=1(Xi-Yi)。對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩相異度計(jì)算,將結(jié)果進(jìn)行從小到大進(jìn)行排列,并設(shè)定一個(gè)閾值(如為0.01),如相異度小于閾值(0.01),則將這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行合并。1.2病例n列矩陣所占的權(quán)重主成分分析方法可以進(jìn)一步降低指標(biāo)的維度。其基本算法如下:設(shè)有N個(gè)指標(biāo)q1,q2,q3,…,qn和M個(gè)病例。這M個(gè)病例的N個(gè)指標(biāo)值便構(gòu)成一個(gè)M行N列矩陣Q=(qij),其中i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。指標(biāo)qj所占的權(quán)重系數(shù)(%)定義為:σ(qj)=((∑mi=1qij)/(∑nj=1∑mi=1qij))×100。設(shè)定一個(gè)閾值σ(如為5%),如權(quán)重系數(shù)大于閾值σ(5%),則將這些指標(biāo)作為主成分,以進(jìn)行進(jìn)一步處理。1.3經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(1)首先計(jì)算置信度(Confidence),其中條件概率用項(xiàng)集支持度計(jì)數(shù)(Suppor_count)表示。其中,定義項(xiàng)集A與項(xiàng)集B,support_count(A∪B)是包含項(xiàng)集AB的事務(wù)數(shù),support_count(A)是包含項(xiàng)集A的事務(wù)數(shù)。(2)根據(jù)(1-1)式,關(guān)聯(lián)規(guī)則可以產(chǎn)生如下:①對(duì)于每個(gè)頻繁項(xiàng)集L,產(chǎn)生L的所有非空子集。本文研究根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性,主要挖掘如以下的關(guān)聯(lián)規(guī)則:(1)中醫(yī)癥狀與證候之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:中醫(yī)癥狀(X,Ai)→證候(X,Bj)(2)中醫(yī)癥狀與西醫(yī)癥狀之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:中醫(yī)癥狀(X,Ai)→西醫(yī)癥狀(X,Cj)(3)證候與生存質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:證候(X,Bj)→生存質(zhì)量(X,Cj)(4)中醫(yī)癥狀與檢驗(yàn)指標(biāo)值之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:中醫(yī)癥狀(X,Ai)→檢驗(yàn)指標(biāo)值(X,Dj)絕經(jīng)綜合征關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘還要注意以下特點(diǎn):(1)規(guī)則的條件與結(jié)論所包含的屬性有約束,條件的屬性必須是癥狀(有時(shí)包括檢驗(yàn)指標(biāo))的組合,結(jié)論則必須是證的組合;(2)對(duì)置信度的要求更高;(3)規(guī)則的條件與結(jié)論中,各屬性要計(jì)算其權(quán)重屬性。1.4常用的等價(jià)關(guān)系粗糙集分析基本算法如下:數(shù)據(jù)S是一個(gè)四元組S=(G,M,W,I),論域G的元素稱為對(duì)象;M稱為屬性集,它的元素稱為屬性;G與M是有限的非空集合,稱為屬性值域,W=Um∈MWm,Wm為屬性m的值域,I為G×M到W的一個(gè)映射,對(duì)任意的g∈G,m∈M,I(g,m)∈Wm,通常稱I為信息函數(shù)或描述函數(shù)。設(shè)S=(G,M,W,I)為本文研究的數(shù)據(jù)信息,B?M為一個(gè)屬性子集,g,h∈G,即等價(jià)關(guān)系:IND(B)={(g,h)|?m∈B,I(g,m)=I(h,m)}稱為B不可分辨關(guān)系。令[g]B={h∈G|(g,h)∈IND(B)},我們稱[g]B為由g決定的B等價(jià)類,此時(shí),G/B={[g]B|g∈G}為G的一個(gè)劃分。2成果數(shù)據(jù)庫(kù)的建立本研究在WingdowsXP+Access2003+Delphi7.0平臺(tái)下,將成果數(shù)據(jù)庫(kù)建立基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類算法、主成分分析算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和粗糙集算法,開(kāi)發(fā)包含以上算法程序的數(shù)據(jù)挖掘模型,提供從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中隨機(jī)選擇不同病例樣本,并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整及算法修改功能。3挖掘過(guò)程3.1并發(fā)癥及其清洗盡管數(shù)據(jù)采集過(guò)程中嚴(yán)格按照GCP規(guī)范進(jìn)行試驗(yàn)全過(guò)程的質(zhì)量控制,但由于采集過(guò)程中出現(xiàn)的各種因素,如個(gè)別病人狀態(tài)不穩(wěn)定,或不能按時(shí)前來(lái)進(jìn)行檢測(cè),或中途退出等,導(dǎo)致個(gè)別數(shù)據(jù)不精確,出現(xiàn)缺失值、不一致等情況,因此要先對(duì)絕經(jīng)綜合征數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。例如設(shè)定一個(gè)缺省閾值,凡病例的數(shù)據(jù)缺省在閾值以內(nèi)的,對(duì)缺失值進(jìn)行填充,在閾值以上的則過(guò)濾掉。3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則分析本文以癥狀與證候之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:中醫(yī)癥狀(X,Ai)→證候(X,Bj)為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn):(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)424例病例數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,設(shè)定病例數(shù)據(jù)缺省閾值為7%。凡病例的數(shù)據(jù)缺省在閾值7%以內(nèi)的(有6個(gè)病例),對(duì)缺失值進(jìn)行了填充,閾值在7%及以上的19個(gè)病例則被過(guò)濾掉,剩余381個(gè)病例用于進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)。(2)執(zhí)行聚類與主成分分析。得到下面的結(jié)果,見(jiàn)表1,(注“烘熱2”中的2表示程度,從輕到嚴(yán)重對(duì)應(yīng)為0-3,余同):(3)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。本文以癥狀與證候之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則:中醫(yī)癥狀(X,Ai)→證候(X,Bj)為例,將置信度從高到低進(jìn)行排序,見(jiàn)表2:表中置信度為100%,可以這樣認(rèn)為:當(dāng)“烘熱3汗出3手足心熱1面色晦暗3”這4種癥狀同時(shí)出現(xiàn)且程度一致時(shí),可以確診為“腎陰虛證”;置信度為88%,即當(dāng)“肢冷2口干2便秘1面色晦暗3耳鳴1腰酸1夜尿1膝軟2”這8種癥狀同時(shí)出現(xiàn)且程度相當(dāng)時(shí),有百分之八十八的可能性確診為“腎陽(yáng)虧虛證”,等等。(4)運(yùn)用粗糙集方法,對(duì)挖掘出的關(guān)系規(guī)則進(jìn)行壓縮和提煉,得表3:由表3可以看出,當(dāng)出現(xiàn)“烘熱3汗出3面色晦暗3”3種癥狀且程度都較為嚴(yán)重時(shí),百分之百確診為“腎陰虛證”。(5)對(duì)照分析,相互驗(yàn)證。根據(jù)以上結(jié)果,建立如下對(duì)照表4。由表4看出,在89%的腎陰虛證中,64%出現(xiàn)烘熱1,42%有汗出;在11%的腎陽(yáng)虧虛證中,有40%出現(xiàn)肢冷1,40%出現(xiàn)肢冷2,也就是如果出現(xiàn)肢冷很可能是腎陰虛證;這與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。(6)將提煉后的規(guī)則進(jìn)行比較分析和臨床評(píng)價(jià)。將提煉后的規(guī)則進(jìn)行比較分析并提交有關(guān)專家進(jìn)行臨床評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本符合中醫(yī)藥理論與專家的臨床經(jīng)驗(yàn)基本一致。4中醫(yī)證候規(guī)律的挖掘運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行中醫(yī)證候規(guī)律的研究,對(duì)促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)的科學(xué)發(fā)展具有重要意義。中醫(yī)研究中積累的大量規(guī)范病例數(shù)據(jù)為挖掘研究打下了良好的基礎(chǔ),同時(shí),中醫(yī)復(fù)雜的癥狀間關(guān)系和證候變化也為挖掘研究提出了挑戰(zhàn)。中醫(yī)證候