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基于关联规则分析明清古籍中疫病文献的药-症关系
作者:李文林1,屠 强2,彭丽坤3,程 茜1,陈仁寿3    
作者单位:(1.南京中医药大学图书馆中医药信息检索中心 ,江苏 南京 210046;2.南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏 南京 210094;3.南京中医药大学文献研究所,江苏 南京 210046)

《时珍国医国药》 2010年 第4期

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       【摘要】 
       目的分析明清两代15本医籍、医案、医话中660例疫病诊疗的方药特色及药症关系。方法基于关联规则挖掘。结果在单味药及药对与症状之间均发现了一些有意义的关联关系。显示疫病总属热邪为患,易伤及营血、易耗伤气阴。治疗以清热为大法,主用清热药。急证清心醒神,善用开窍药。后期补虚扶正,重用补益药。清热药物中,清气分热药最多,清热凉血药次之,解表药常常随症加减,说明 “入营犹可透热转气”的理论在疫病的治疗中具有一定的应用价值。结论数据挖掘的结果与中医疫病的治法及用药基本相符,能初步揭示明清医家对疫病诊疗的学术思想及治疫经验。
       【关键词】  疫病; 关联规则; 药-症关系; 明清
       Research on the Relationship between Drugs and Symptoms about Epidemic Febrile Disease Treated by Doctors of Ming and Qing Dynasties Based on Bidirectional
       LI Wenlin1,TU Qiang2,PENG Likun3,CHENG Qian1,CHEN Renshou3
       (1.Library of Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing,Jiangsu 210046,China;2.Department of Computer Science of Nanjing University of Science & Technology,Nanjing 210094,China;3.Documentation Research Center of Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing 210046,China)
       Abstract:ObjectiveTo study the relationship between drugs and symptoms about epidemic febrile disease( EFD) treated by doctors of Ming and Qing dynasties. MethodsData mining of bidirectional association rules.ResultsA total of 15 medical books which contain 660 cases of prescription of Ming and Qing dynasties were collectd, and some interesting rules about traditional Chinese medicine and the disease symptoms were selected in the high frequency distribution. The results suggested that heat was the main pathogen of epidemic febrile disease ,and it easily tended to develop to "Yin" impaired,"Qi" and blood consumed .According to the diagnosis, heat clearing,nourishing "Yin" and reinforcing "Qi" were the main treatment methods. Additionally, medicinal, fragrant in flavor, with a resuscitating effect often used for emergent treatment in time of loss of consciousness .ConclusionThe method can find out some interesting rules about the comprehensive principle in EFD planning treatment.
       Key words:Epidemic febrile disease; Bidirectional association rule; Relationship of drugs and symptoms; Ming and Qing Dynasties
       疫病,是急性烈性传染性疾病的总称。中国古称疫疠、时行、天行、瘟疫等,具有播散迅速、传染性强、病情严重、病死率高的特点,对社会影响重大,一直是古代人类防治疾病的主要内容[1]。人类进入现代社会以来,随着科技和医学的进步,预防免疫技术的发展,通过预防接种对一些传染病进行了有效的控制。但近年来,全球各地不断爆发的流感,禽流感及其它新出现的疫情的威胁,使人们不得不正视对传染病的斗争未有穷期这一严峻的现实。
       中医学在同疫病作斗争的过程中,积累了宝贵的经验和丰富的理论,可以在病原体尚不清楚或缺乏针对病原体的有效药物时,通过辨证论治,起到减轻病情、缩短病程等作用,且由于其毒副作用小,较西医药有着不可低估的优势[2],因此近年来受到中外医学界的极大关注。
       古代治疫名论、名方、名案是古代医家防治疫病的实践经验结晶,为现代防治流行性感冒、流行性乙型脑炎、流行性腮腺炎、猩红热、水痘、白喉、霍乱等急性传染病作出了重要贡献。尤其到了明清两代,中医疫病学逐步发展并成熟起来,形成了相对完善的温疫学体系。但由于中医是一门经验医学,病案中的诊疗信息具有多时空、多因素、非线性的复杂特征,这些特点决定了仅仅利用一般的统计分析很难把中医复杂而丰富的学术经验继承下来,而数据挖掘技术能够从病案中发现理-法-方-药诸多要素之间的潜在模式,直观表示所考察因素间的相关关系[3],为此,本文利用数据挖掘中的关联规则方法,对明清两个时代中医治疗疫病的药-症关系进行了分析,以期对指导当今传染性疾病的预防和治疗提供思路和借鉴。
       1 资料与标准
       1.1 资料全部数据采集均出自明清代名中医有关瘟疫的著作或医案、医话。共采集其中明确记载为疫病范围、且载有症状、用药信息的病案、病例或确定为现代传染性疾病病例660份。数据来源主要有:明吴有性《温疫论》;清余师愚《疫疹一得》、叶桂《临证指南医案》、杨璿《伤寒温疫条辨》、吴鞠通《温病条辨》、吴鞠通《吴鞠通医案》、刘奎《松峰说疫》、陈耕道《疫痧草》、王孟英《随息居重订霍乱论》、隋万宁《羊毛瘟论》、黄凯钧《友渔斋医话》、陆以湉《冷庐医话》、邵兰荪《邵兰荪医案》、俞震篡《古今医案按》、孙一奎《孙文垣医案》等。
       1.2 纳入标准凡书中明确记载为疫病范围、且载有症状、用药信息的病案、病例等均纳入; 现代确定为传染性疾病的部分病例; 明清部分名中医温病著作里的温病; 某些方剂后的加减方,如症状与用药齐全者,作独立方剂处理。 虽书中明确记载为疫病,但症状、用药不全的病例、病案不予收录; 同一病案中,在二诊以后,医家治疗主方不变,症状类似,医家只是对兼证调整用药者不予收录。
       分析发现,所录病案包含的病种主要有疫病类(疫毒、时疫、温疫、痘、斑、疹、温毒发颐、痄腮、寒疫、大头瘟、痧)、温病类(风温、温热、温疫、温毒)、痢疾、疟疾、霍乱等。
       2 方法
       2.1 数据标引和导入数据库将搜集的数据内容分解为症状和方药信息,对具有独立意义的症状和方药进行简要规范后,导入疫病数据库。
       2.2 数据分析采用基于双向关联规则及相关性分析方法进行[4],其中660例病案中共有药味537味,独立症状787个。由于症状和药物信息相对比较分散,仅有24个症状的频次大于20次(见表1),36味药物的出现频次大于30次(见表2),即大部分症状和药物均属于非频繁现象,因此,本文取最小支持度阈值为3%,最小置信度阈值为20%,取相关系数大于1,共得到药-症之间的关联关系17条,药-药-症之间的关联关系18条,见表3~4。表1 症状频次统计表2 药物频次统计表3 药-症关联关系表4 药物组合与症状的关联关系
       3 结果分析
       关联规则挖掘用于寻找大型事务数据库中项与项之间的有趣关系。针对该问题已经进行了广泛的研究[5]。目前所流行的关联规则挖掘算法,一般是采用首先以最小支持度阈值为第一门限,从数据集中找出不低于最小支持度的模式-频繁项集,然后再从频繁项集中挖掘出满足最小置信度阈值的关联规则。但由于一般的关联规则算法不能确定“相互依赖” 的规则,即形如A=>B的蕴涵式只能反映A、B同时出现的概率和A出现的条件下B出现的条件概率。这样的规则只能确定对A对B的依赖,不能同时确定对B对A的“依赖”,因此,本文借鉴文献[4],利用双向强相关规则方法,结合相关度分析,对疫病药-症之间的相关关系进行了分析。
       根据文献[4],双向关联规则是同时满足A=>B和B=>A的规则。即在A、B同时出现的情况下A与B之间的相互依赖和影响的关系。双向关联规则中的两个置信度共同反映了A 和B 的相互依赖程度,置信度的值越大,则反映相互间的依赖性越强,而相关度则反映了规则中A和B的密切程度,相关度大于1,表明A和B是正相关的,即说明一个的发生对另一个的发生起积极作用,规则是有趣的强双向规则。
       经过对病案方药与症状的初步统计分析发现,660例医案中,用药频次最多的是清热药,如清气分热药(石膏、知母、栀子、竹叶等)、清热燥湿(黄芩、黄连、黄柏等)、清热凉血(生地、犀角、玄参等)、清热解毒药(连翘、金银花)等。而对疫病症状的初步统计分析发现,出现频次居前10位的,皆为温热之症。其中以“发热”所占频次最多,其余依次为:“口渴”“神昏”“汗出”“便秘”“头痛”“烦躁”“谵语”“面赤”等。上述药物分布及症状分布说明,温热之邪在疫病致病因素中起着重要的作用,“清热”之法是明清医籍中疫病治疗的基本大法。
       在双向强相关规则的挖掘结果中,药-症之间发现了一些有意义的关联关系。如单味药与症状的关联关系中,具有理气作用的“枳实”与火热及伤津后的症状“面赤”、“便秘”具有强相关关系,泻热通便之“芒硝”与火热及伤津后的症状“谵语”、“便秘”具有强相关关系;泻火除烦之“栀子”、解表除烦之“淡豆豉”分别与热扰心神之“心烦”具有强相关关系;泻下药“大黄”与火热亢盛之症状“目赤”及热结“便秘”分别具有双向强相关关系,清热药“生石膏”、“黄芩”、“黄连”也分别与“发热”具有典型的相关关系。而在药对与症状的关联关系中,具有功效协同作用的药对如“知母-石膏”、“竹叶-石膏”、“黄连-栀子”等均与“发热”相关联;“厚朴-枳实”、“芒硝-大黄”与“便秘”有关联关系;上述结果一方面说明疫病的众多证候群中,以温热为病最多,用药则清热为主,另一方面,具有协同作用的药对的出现,也为疫病的对症治疗提供了有益的参考。
       疫病以温热之邪为主,由于热邪最易伤及营血,因此温热之症之外,也有一些气血两燔的症状表现。如症状 “昏狂、舌赤、神昏、谵语”等属于热入血分的变现,与之相应,清热凉血和开窍熄风之法在疫病的治疗中也占有一定的比重。表现在关联规则挖掘中,药对“犀角-朱砂”、“犀角-麝香”、“麝香-朱砂”等药对与“神昏”具有双向关联关系。另外,热为阳邪,最易耗气伤阴,故临床气阴两伤的一些症状如“口渴”、“汗出”等也多有表现。故表2中一些益气、养阴、生津等补益药(如人参、薏仁、白术等)、补血药(当归、白芍等)的药物也常随症加减运用。关联规则挖掘中,药对“生地-元参”、“桔梗-连翘”、“石膏-黄连”均与“口渴”相关联;另外,解表药中的薄荷、连翘、桑叶等具有促使入营之邪热从气分转出的清透作用,它们与解热药、凉血药同时出现的频次也较高,说明“入营犹可透热转气”的理论在疫病的治疗中亦具有一定的应用价值。上述结果从一个侧面说明,疫病的病理性质仍然是温热性质,这一点与普通温病没有差别,但又每传遍迅速,发病即出现热入营血或气血两燔的表现,与普通温病大多按照卫、气、营、血的传遍规律不尽相同,因此对其治疗,明清医家除重“清热”治疫之外,也注重“开窍、养阴扶正、入营透热转气”以治疫。
       4 小结
       经过统计分析及关联规则挖掘发现,疫病总属“热邪”为患,最易伤及营血,并易耗伤气阴。明清医家病案中,疫病用药以“清热”类药物占有绝对的优势。但由于病期不同,证候各异,在清热类药物中,清气分热药应用最多,清热凉血药次之,然后是清热燥湿药,清热解毒药应用较少。同时解表药的随症运用,说明“入营犹可透热转气”的理论在疫病的治疗中具有一定的应用价值。急证治以清心醒神,善用开窍药,后期则补虚扶正,重用补益药。总之,数据挖掘的结果与中医疫病的治法及用药基本相符,能初步揭示明清医家的对疫病治疗的学术思想及诊疗经验[6]。
       【参考文献】
          [1] 李葆青,高杰东,廖 宁.中医疫病预防法概要及临床研究中循证医学方法与专家经验的关系[J].中医药学刊,2004,22(11) :2150.
       
       [2] 姜良铎,刘 承.中医防治疫病的历史经验及其现实意义[J].科学中国人,2006,3:67.
       
       [3] 李文林 赵国平.数据挖掘技术及其在中医药领域的应用[J].中华医学图书情报杂志,2004,13(6):4.
       
       [4] 曾令明,唐常杰,阴小雄,等.双向关联规则挖掘及其相关性分析[J].计算机工程与设计,2005,26(10):2585.
       
       [5] 李仁璞,王正欧.规则不确定性的几种度量及其相互关系[J].系统工程理论与实践,2004,1:84.
       
       [6] 李丽华,肖林榕.明清医家治疫特色研究[J].江西中医学院学报,2007,19(1):47.

经典中医古籍

中药学教材(附图片)

穴位数据库(附图片)