古代医案中小柴胡汤类方症与药关系的文献研究

胡雅凌，游强华

(川北医学院文献检索教研室， 四川 南充 637000)

古代医案中小柴胡汤类方症与药关系的文献研究

胡雅凌，游强华

(川北医学院文献检索教研室， 四川 南充 637000)

目的：应用数据挖掘中关联规则方法分析小柴胡汤类方古代医案中症与药之间的关系。方法：收集有关小柴胡汤类方古代医案，应用关联规则寻找"症状与药对、症状与药组之间的关系。结果：来源于221种古籍的509首小柴胡汤类方古代医案，符合支持度>0.08且置信度>0.4的“症-药”关联规则为与“发热”及“不欲饮食”关联的药物是柴胡、甘草、黄芩、半夏、人参；与“呕”关联的药物是柴胡、甘草、半夏、黄芩、生姜；与“胸满”关联的药物是柴胡、黄芩、陈皮、半夏；与“烦”关联的药物是柴胡、甘草、栀子；与“咽干”关联的药物是柴胡、甘草、白芍；与“胁痛”关联的药物是柴胡、甘草、白芍、陈皮；与“小便不利”关联的药物是柴胡、甘草、茯苓；与“发黄”关联的药物是柴胡、黄芩、栀子、大黄；与“经水适断”关联的药物是柴胡、当归、川芎；与“腹痛”关联的药物是柴胡、甘草、枳壳、白芍。结论：数据挖掘方法能够为小柴胡汤类方的基础理论和临床用药提供新的支持和依据。

小柴胡汤类方；数据挖掘；关联规则；配伍规律；症药关系

数据挖掘方法可分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种：描述型数据挖掘包括数据总结、关联规则及聚类分析等；预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。其中，关联规则是数据挖掘方法中极为重要的一种，由R.Agrawal和R.Srikant于1993年提出，用于从大量数据中发现满足一定条件的项集之间隐藏的关联，根据显示的结果进行分析，寻找其中的规律[1-3]。杨洪波对《傅青主女科》中的当归类方进行药证关联规则分析，剖析相关症状及药物的频繁项集及症药关系[4]。陈明等应用关联规则算法，研究《伤寒论》、《金匮要略》中桂枝汤类方, 通过桂枝汤类方相关指征频数统计表、桂枝汤类方相关因素关联度表等说明桂枝汤类方的病证、方、药之间的关系[5]。

小柴胡汤是张仲景《伤寒论》中和解少阳的经典方，后世医家对其应用有广泛的扩展。现今对小柴胡汤类方的研究，从文献、临床应用、实验等方面对小柴胡汤及其类方进行了广泛深入地研究[6-7]，课题组在前期研究中已统计出小柴胡汤类方症状、药物的频数及药物之间的关联规则[8-10]，本研究在前期研究工作的基础上，对小柴胡汤类方症与药对、症与药组关系进行关联规则的数据挖掘。

1 资料与方法

1.1 小柴胡汤类方医案纳入标准

本研究以《中医大辞典·方剂分册》为基础，类方的纳入标准设定为：(1)医案中标明使用小柴胡汤；(2)使用加减小柴胡汤的医案；(3)后世衍生方，如柴胡合葛根汤等方；(4)在按语中注明选用小柴胡汤的医案；(5)证见小柴胡汤四大主证之一，及少阳病三大提纲证一类的方剂。通过筛选，共收集509首小柴胡汤类方的方剂。

1.2 小柴胡汤类方医案来源

509首小柴胡汤类方古代医案来源于221种古籍，如《伤寒论》《金匮要略》《圣济总录》《伤寒大白》《太平圣惠方》《千金翼方》《伤寒图歌活人指掌》《明医杂著》《重订通俗伤寒论》《明医杂著》《兰室秘藏》《治疹全书》《温病条辨》《妇人大全良方》《云歧子保命集》《医学衷中参西录》等。其中记录小柴胡汤类方医案超过10首的古籍，《圣济总录》《太平圣惠方》《症因脉治》中小柴胡汤类方医案记载最多，见表1。

1.3 数据预处理

(1)药名、药物功效依据《中药学》进行规范化处理，如“芎藭”“芎”“川芎”“芎”，统一为“川芎”。(2)症候、疾病依据《中医诊断学》[11]进行规范化处理，如将“胸满胁痛”拆分为“胸满”“胁痛”。(3)方剂药物组成拆分。如“小柴胡去半夏加栝楼汤”，则其组成应为：柴胡、黄芩、生姜、人参、大枣、甘草、栝楼根。预处理后共涉及151种症状，178味药物。

1.4 建立数据库

应用Microsoft SQL SERVER 2005数据库平台，输入预处理后的数据，字段包括方名、症状、药物等，建立小柴胡汤类方症状及药物配伍数据库。

表1 小柴胡汤类方医案来源

1.5 统计学分析

本研究选用挖掘关联规则频繁项集的Apriori算法[8]。关联规则表达形式为症状A→药物B，本研究参照以往研究阈值设定[12]，设定最小支持度为0.08，最小置信度为0.4。

2 结果

由于柴胡频数为509，“症状→柴胡”的支持度皆等于该症状出现概率比，且置信度为1，在以下所展现的分析表中，故将所有柴胡相关的关联规则隐去。

2.1 小柴胡汤类方症状与药对关联规则分析

小柴胡汤类方症状与药对，符合支持度>0.08且置信度>0.4的关联规则结果见表2。共涉及11种症状，13种药物(不包括柴胡)。

2.2 小柴胡汤类方症状与3味药组关联规则分析

小柴胡汤类方症状与3味药组，符合支持度>0.08且置信度>0.4的关联规则结果见表3。共涉及7种症状，10种药物(不包括柴胡)。

2.3 小柴胡汤类方症状与4味药组关联规则分析

小柴胡汤类方症状与4味药组，符合支持度>0.08且置信度>0.4的关联规则结果见表4。共涉及3种症状，5种药物(不包括柴胡)。

表2 小柴胡汤类方症状与药对关联规则表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

规则频数支持度置信度发热→黄芩+甘草2460．48330．6872不欲饮食→甘草+半夏1730．33990．5440发热→人参+甘草1650．32420．4609发热→人参+黄芩1620．31830．4525不欲饮食→黄芩+半夏1580．31040．4969发热→甘草+半夏1510．29670．4218呕→甘草+半夏1370．26920．7062不欲饮食→人参+半夏1350．26520．4245胁痛→甘草+白芍910．17880．8053胸满→黄芩+半夏830．16310．6336呕→生姜+黄芩810．15910．4175呕→生姜+半夏780．15320．4021烦→栀子+甘草760．14930．4043胸满→黄芩+陈皮760．14930．5802咽干→甘草+白芍690．13560．4395胸满→陈皮+半夏680．13360．5191胁痛→陈皮+白芍610．11980．5398小便不利→甘草+茯苓570．11200．6552腹痛→白芍+甘草510．10020．6000经水适断→当归+川芎500．09820．5882腹痛→枳壳+甘草490．09630．5765发黄→黄芩+大黄490．09630．5568发黄→黄芩+栀子470．09230．5341腹痛→白芍+枳壳450．08840．5294发黄→栀子+大黄440．08640．5000

表3 小柴胡汤类方症状与3味药组关联规则表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

规则频数支持度置信度发热→人参+黄芩+甘草1570．30840．4385发热→黄芩+甘草+半夏1510．29670．4218不欲饮食→人参+甘草+半夏1320．25930．4151不欲饮食→人参+黄芩+半夏1290．25340．4057不欲饮食→人参+黄芩+甘草1280．25150．4025呕→生姜+黄芩+甘草800．15720．4124呕→黄芩+甘草+半夏780．15320．4021胁痛→陈皮+甘草+白芍580．11390．5133胸满→甘草+陈皮+半夏580．11390．4427胸满→黄芩+陈皮+半夏550．10810．4198腹痛→白芍+枳壳+甘草420．08250．4941发黄→黄芩+栀子+大黄410．08060．4659

表4 小柴胡汤类方症状与4味药组关联规则表(支持 度>0.08且置信度>0.4)

规则频数支持度置信度发热→人参+黄芩+甘草+半夏1490．29270．4162不欲饮食→人参+黄芩+甘草+半夏1280．25150．4025胸满→黄芩+甘草+陈皮+半夏530．10410．4046

3 讨论

医案是中医临证的资料，它具体体现了中医理法方药的综合应用。章太炎先生指出：“中医之成绩，医案最著。欲求前人之经验心得，医案最有线索可寻，循此钻研，事半功倍。”[13]因此，认真研究中医医案是非常重要的。然而，从古至今，无论名家还是普通医家，其大部分医案处方均为个人的临床经验用药，从辨证分型到临床用药，观点不一，带有一定的主观性和片面性，缺乏系统性、科学性。如何集各家所长，又能摒除个人用药的偏倚，找到最佳治疗效果的药物组方，是个难题。中医药数据之间环环相扣、交相关联，知识集约程度高，信息量特别巨大，传统的统计方法不能进行深层次的信息发现。中医讲求辨证论治，多病因分析、多药物组方、多靶点论治是其基本特点，多维度的思维是其精髓，中药方剂最典型的体现了这一思维特征，如药性涉及气味、归经、升降浮沉、润燥刚柔、毒性等要素，方剂涉及到药味、剂量、剂型、用法、主治、功用或治法等要素。由此可见，数据挖掘方法的特点非常适用于中医药其多维性、系统性、整体性、复杂性和非线性动态变化等特点，数据挖掘方法必将在探索中医理论、组方规律和指导临床用药中发挥不可估量的作用。

病在少阳，故往来寒热，胆气不舒、木邪犯土，故不欲饮食心烦喜呕、肝胆两经循行胸胁少腹则胸满胁痛腹痛等，研究结果显示，所有小柴胡汤类方皆以柴胡为君药，即柴胡频数为509，故“发热”“不欲饮食”“呕”“烦”“咽干”“胁痛”等151种症状皆关联柴胡，且置信度为1，研究结果与传统中医理论相符合。

药对又叫对药，是指两味经常联合使用的药物，是配伍的最小单位。《神农本草经》记载“药有阴阳配合”，指出药对“有相须者，有相使者，有相恶者，有相反者，有相杀者”。药组，是中医临床常用的多药味的配伍组合，药对药组是中药配伍应用中的基本形式。症状与药对、症状与药组之间的关联规则是体现针对某一症状的药物配伍应用。本文置信度表示在A症状出现的前提下B药物出现的概率，显示左侧症状对右侧药物的依赖程度，置信度越高，依赖度越高。研究结果显示：一方面，针对不同的症状使用不同的药物群：(1)置信度>0.4的“症-药对”关联规则：与“发热”“不欲饮食”两种症状关联的药物皆是甘草、黄芩、半夏、人参；与“呕”关联的药物是甘草、半夏、黄芩、生姜；与“胸满”关联的药物是黄芩、甘草、陈皮、半夏；与“烦”关联的药物是甘草、栀子；与“咽干”关联的药物是甘草、白芍；与“胁痛”关联的药物是甘草、白芍、陈皮；与“小便不利”关联的药物是甘草、茯苓；与“发黄”关联的药物是黄芩、栀子、大黄；与“经水适断”关联的药物是当归、川芎；与“腹痛”关联的药物是甘草、枳壳、白芍。(2)其中置信度>0.8为“症-药”强关联规则[12]：与“胁痛”强关联的甘草、白芍。

另一方面，同一药物群也关联多个症状：人参、黄芩、甘草、半夏关联“发热”“不欲饮食”；黄芩、甘草、半夏关联“发热”“呕”“胸满”；甘草、白芍关联“胁痛”“腹痛”“咽干”；甘草、陈皮关联“胸满”“胁痛”。

由此可见，数据挖掘方法的特点非常适用于中医药其多维性、系统性、整体性、复杂性和非线性动态变化等特点，所以，通过基于数据挖掘方法的《伤寒论》经方及其类方的古代医案文献研究，找到数据挖掘方法与中医药文献研究的契合点，是现今亟待解决的研究难题。数据挖掘方法必将在探索中医理论、组方规律和指导临床用药中发挥不可估量的作用。

综上所述，通过基于数据挖掘方法对《伤寒论》小柴胡汤类方的古代医案文献研究，构建中医药方剂特色数据库，找到数据挖掘方法与中医药文献研究的契合点，探索中药复方配伍用药规律，建立计算机数据挖掘方法应用于中医药的数据分析及知识发现的新模式，能为中医药的基础理论和临床用药提供新的支持和新的依据。

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(学术编辑：雷枭)

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作者投稿系统：http：//noth.cbpt.cnki.net

邮箱：xuebao@nsmc.edu.cn

A Study on the relationship between the symptoms and the associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang

HU Ya-ling,YOU Qiang-hua

(DepartmentofLiteratureSearch，NorthSichuanMedicalCollege,Nanchong637000,Sichuan,China)

Objective：This study aims to use the Association Rules to do the data mining of Xiao Chai Hu Tang and its associated prescriptions,and explore the internal relationship between the “disease symptoms and drugs” of these prescriptions.Methods：Putting the “Dictionary of Chinese Medicine·Volume prescriptions” as prescription sources,we collect associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang and deeply explore the relationship between “disease symptoms and drugs” with the Association Rules.Results:In the 509 collected associated prescriptions,221 ancient books，the Chinese herbs qualify the association rules with support >0.08 and confidence >0.4.Bupleurum,liquorice,baical skullcap root,pinellia tuber and ginseng are associated with “fever” and “loss of appetite”.Bupleurum,liquorice,pinellia tuber,baical skullcap root and ginger are associated with “vomit”.Bupleurum,baical skullcap root,dried tangerine peel and pinellia tuber are associated with “distension of the hypochondrium”.Bupleurum, liquorice and Fructus Gardeniae are associated with “fidgety”.Bupleurum,liquorice and radix paeoniae alba are associated with “dry pharynx”.Bupleurum,liquorice,radix paeoniae alba and dried tangerine peel are associated with “hypochondriac pain”.Bupleurum,liquorice and poria cocos are associated with “dysuria”.Bupleurum,baical skullcap root,fructus gardenia and rheum officinale are associated with “jaundice”.Bupleurum,angelica sinensis and ligusticum wallichii are associated with “menstrual disorder”.Bupleurum,liquorice,fructus aurantii and radix paeoniae alba are associated with “abdominal pain”.Conclusion:Association rules can objectively reflect the intrinsic association rules of associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang.

Associated prescriptions of Xiao Chai Hu Tang;Data mining;Association rule;relationship between “disease symptoms and drugs”

10.3969/j.issn.1005-3697.2017.03.020

川北医学院科研发展计划重点培育项目(CBY13-B-ZP01)

2016-09-18

胡雅凌(1982-)，女，硕士，讲师。E-mail：hengwujun@163.com

时间：2017-6-21 18∶10 网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1254.R.20170621.1810.040.html

1005-3697(2017)03-0387-04

R289.5

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