国医大师洪广祥教授治疗哮喘经验挖掘分析

2018-01-23叶超余建玮刘伟军查青林喻强强

中国医学创新 2017年32期

叶超　余建玮　刘伟军　查青林　喻强强

【摘要】目的：挖掘与总结名老专家洪广祥教授临床辨治哮喘病的学术思想和证治规律。方法：以2008年5月-2009年10月就诊的72例洪教授治疗哮喘医案为分析对象，采用文本挖掘技术进行分析。数据分析在SAS 9.1.3平台上进行，进行频数统计、证候治法分析、中药关联分析、中药因子分析等处理，了解洪教授治疗哮喘的核心药物组方、证候分类规律、中药配伍规律。结果：（1）72例哮喘病患者出现证候多为气阳虚弱、痰瘀阻肺等；（2）中药关联规则分析提示哮喘的核心组方为：黄芪、防风、白术、桂枝、白芍、生姜、甘草、红枣、葶苈子、陈皮、青皮、卫矛、牡荆子、槟榔、大黄、麻黄、苏叶、半夏；（3）中药因子分析可将治疗哮喘常用药物分为6个组合，分别具有益气固表、温阳护卫、宣肺平喘、化饮止咳和清泻肺热等功效。结论：深入挖掘名老中医有效医案的证治规律，有利于提高临床医生诊治水平。数据挖掘结果客观反映了洪广祥教授治疗哮喘病的临床思路与经验。

【关键词】哮喘；医案；洪广祥；文本挖掘

Data Mining of Clinical Asthma Cases from Doctor Hong Guangxiang/YE Chao，YU Jianwei，LIU Weijun，et al.//Medical Innovation of China，2017，14（32）：078-082

【Abstract】 Objective：To investigate the clinical experience and scientific theory for asthma from Doctor Hong Guangxiang.Method：The study based on the clinical records of 72 patients with asthma treated by Doctor Hong Guangxiang，and analyzed by Text Mining Technology.Data analysis in SAS 9.1.3 software platform，through frequencies analysis，therapeutic principles factor analysis，“TCM-TCM” association analysis，“TCM” factor analysis，found out the hard core of medicine，the laws of the therapeutic principles，the combination laws of TCM from the case.Result：（1）The syndromes of 72 patients with asthma appeared frequently in yang and qi deficiency， retention of phlegm and blood stasis in the lung.（2） The “TCM- TCM” association analysis showed that asthma core medicine combination：astragalus membranaceus，hurricane lamp，bighead atractylodes，cassia twig，radices paeoniae alba，ginger，liquorice，red dates，semen lepidii，dried tangerine，pericarpium citri reticulatae viride，etc.（3）The “TCM” factor analysis result showed：asthma commonly used medicine combination has 6 kinds：replenish qi and consolidate the superficial resistance，warming yang and guard weiqi，freeing lung and relieving asthma，reducing phlegm and relieve cough，etc.Conclusion：Exploreing the rule of basic syndrome and treatment by medical records that modern famous doctor of TCM treating asthma further will help doctors to improve their technology of detection and treatment.The results of text data mining objectively reflect the clinical experience and scientific theory for asthma from Doctor Hong Guangxiang.

【Key words】 Bronchial asthma； Case； Hong Guangxiang； Text data mining

First-authors address：Affiliated Hospital of Jiangxi College of Traditional Chinese Medicine，Nanchang 330006，China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2017.32.019

名老中醫是中医药学术的带头人，他们的临床经验是中医行业的宝贵财富。洪广祥教授从事中医呼吸疾病、内科疑难病症临床50余年，是江西省中医院主任医师，国家级名老中医，对呼吸系统疾病的中医药治疗积累了丰富的诊疗经验，尤其对支气管哮喘、支气管扩张、慢性阻塞性肺疾病等有其独特的临床见树。在国内同行中率先提出“痰瘀伏肺为哮喘的宿根”“治痰治瘀以治气为先”等新学说[1]。为了更客观地总结其治疗哮喘病的临床诊疗规律，笔者利用数据库及文本挖掘技术对相关资料进行了统计分析，旨在对洪广祥教授治疗支气管哮喘的有效处方进行研究并进一步指导临床用药，现报道如下。endprint

1 资料与方法

1.1 医案资料来源 2008年5月-2009年10月洪广祥教授在江西省中医院国医堂收治的哮喘病患者。诊断标准参照《支气管哮喘防治指南》2008版[2]，门诊诊断为哮喘病，辨证、治则治法、处方用药记录完整的患者纳入本研究，共收集符合哮喘病诊断标准的病例72例。诊断标准：患者表现咳嗽咳痰、胸悶气喘，支气管舒张试验阳性，FEV1占预计值百分比<80%。纳入标准：（1）确诊支气管哮喘，经治疗症状改善或消失并已知情同意者；（2）近期未服用其他治疗药物者。排除标准：（1）合并肺部感染、呼吸系统恶性肿瘤者；（2）过敏体质者；（3）中途退出研究者；（4）肝肾及凝血功能障碍者。

1.2 研究方法

1.2.1 文本抽提规范与名老中医哮喘医案数据仓库的构建文本信息抽提实行人工标引与SAS编程导入数据库，信息规范采用逐层构建多层次规范词表，原始词为医案中抽提的词，考虑抽词过程一次性抽词不完全而采用逐层规范的方法进行规范处理。症状的规范原则上尽量依原文的描述，参考《中医诊断学》、《中医内科学》教材和《哮喘病学》中的描述。规范药物名称，以《中药学》六版教材为标准。规范过程中对病名、症状、药名，进行必要的补充、删繁，症状兼容的，予以分割；内容重复的予以合并；无实际临床意义的，予以删除。

1.2.2 数据挖掘分析研究者对患者的性别、年龄、病程、症候、舌象、脉象、药物等信息进行频数分析；对规范好的哮喘医案中药物之间的关联规则，寻找哮喘病证的用药特点，挖掘治疗哮喘病证的核心药物组方；对频次在前几十位的症状和药物分别进行因子分析，利用SAS 9.1.3软件编程，根据因子载荷结合专业知识对症状和中药进行归类。

2 结果

2.1 性别分布情况 72例哮喘患者，性别分布情况

2.2 年龄分布情况 72个医案中，患者年龄最小为3岁，最大为65岁，均可发病，平均（25.45±4.38）岁，从发病年龄来看，好发年龄段在0～20岁

2.3 舌象情况医案中对舌象的处理根据舌色（淡白、红、绛、紫、青等）、舌形（老嫩、胖大、瘦薄、点刺、裂纹、齿痕等）以及苔色（白、黄、灰、黑等）、苔质（薄、厚、腻、润、燥等）进行最小化分解处理。例如：舌胖嫩，边有齿痕则分解为舌体胖、舌质嫩、舌边有齿痕，苔黄厚腻则分解为苔黄、苔厚、苔腻等。从单一舌象频数来看，舌苔以苔白频数最高占59.13%，其次为苔薄、苔黄、苔腻、苔滑，舌质以舌红频数最高，其次舌淡红、舌淡、舌暗红，见图1。

2.4 脉象情况医案中对脉象的处理则根据28种脉象的位、数、形、势、有根、无根、有力、无力等进行最小化分解处理。比如：脉弦滑数则分解为脉弦、脉滑、脉数。从单一的脉象频数看，弦脉频数最高，其次为滑脉、细脉、浮脉、数脉、沉脉。根据脉象主病来看，弦脉主痰饮、肝胆病；滑脉主痰饮、食滞、实热；细脉主气血两虚、诸虚劳损，又主湿病；浮脉主表证；数脉主热证。从脉象可推测哮喘病证以痰饮为主，见图2。

2.5 哮喘病常见证候频率 72例哮喘病例出现了46个证候种类，1个病例往往含有多个证候种类，出现15次以上的证候分别为气阳虚弱、痰瘀阻肺、痰郁化热、外感风寒、寒饮伏肺、风寒蕴肺、肺脾气虚、等证型，其中尤以气阳虚弱比例最高，肺脾气虚证比例最低，见表3。

2.6 药物频数分析医案中共涉及药物165种，药物所出现总频次共有4155次，其中出现频次≥10次者有69味，仅出现一次者有35味，出现频率前30位的中药，见表4。

2.7 药物关联分析关联规则链接图能直观的反映各变量的相关程度。图中线条的颜色和粗细表示关联的强度：红色>蓝色>绿色；相同颜色的看线条的粗细，线条越粗关联越强；根据药物间距离可以有聚类的效果，越近表示性能越相似。

从图3可知使用频数高关联强度大的药为3类：（1）黄芪、防风、白术、桂枝、白芍、生姜、甘草、红枣（玉屏风散+桂枝汤）。（2）葶苈子、陈皮、青皮、卫矛、牡荆子、槟榔、大黄。（3）麻黄、苏叶、半夏。因此，从医案的药物数据挖掘关联规则分析结果推测则可组一个新的方剂（KDD方）：黄芪、防风、白术、桂枝、白芍、生姜、甘草、红枣、葶苈子、陈皮、青皮、卫矛、牡荆子、槟榔、大黄、麻黄、苏叶、半夏。

2.8 药物因子分析根据频数分析的结果可以看出药物涉及种类很多，有些药物只出现几次，前54种药物出现合计频次为3712次，占总频次的89.34%，因此取前54名权重较大的药物进行分析。因子载荷的大小反映因子与变量之间的相关程度，因子分析特征根>1。根据因子载荷的大小对变量进行分类，舍去因子载荷较小的药物因子，按因子载荷的大小及正负将药物归为6类，见表5。

3 讨论

哮喘是常见的呼吸系统疾病，以胸闷气喘、咳嗽咳痰为主要表现，严重者可危及生命。本病治疗难度大，常反复发作，气道长期受到炎症刺激可引发肺气肿、肺心病等疾病。西医以对症治疗为主，β2受体激动剂、激素制剂的应用对于改善临床症状有积极意义，但远期疗效并不理想[3-6]。本病隶属于“哮病”范畴，对于本病的治疗已有较深入的研究，但尚缺乏系统总结。

医案乃中医理论结合实践的具体反映，是临床医师诊疗疾病的真实记录，通过医案处方用药规律分析是挖掘名老中医学术经验的重要途径，对于中医药的继承和创新发挥着至关重要的作用[7-9]。本研究分析数据与洪教授自身提出的哮病发病观和治疗观基本相符：洪教授认为气阳虚弱是哮喘发作的内因，痰瘀伏肺是哮喘发作的宿根，外感六淫是哮喘发作的诱因；治疗上则采用涤痰祛瘀、温阳护卫、疏散外邪等方法进行[10-12]。

利用数据挖掘技术分析名老医案病历，首先要保证资料来源基于临床，是规范采集得到的临床信息。方法上可采用人机相结合进行解析结果，总结经验，然后再返回临床，进行验证及科学评价，并可进一步进行实验研究、探索机理，从而将有效的经验推广用之[13-14]。通过上述过程的研究，不但可以凝炼和揭示名老中医个性经验，还可以挖掘其共性规律并揭示其科学内涵，通过对每一位名老中医经验的系统研究和对多位名老中医经验的比较研究，可以进一步明确名老中医学术观点、学术特长和学术思想[15-17]。endprint

本研究客观体现了名专家治疗哮喘病的部分学术思想和经验，除了在研究方法上是一种尝试，亦能为进一步研发出专家系统模型提供一些借鉴。可继续收集大量的洪教授治疗哮喘及其他肺系疾病医案，利用基于案例推理的技术和相似度计算方法实现中医专家系统的推理过程。这些研究定能对中医知识的获取、经验积累，辨证论治水平提高具有一定帮助，尤其对提高基层中医师和青年中医师的临床诊治水平有一定的辅助作用，有助于支持老中医经验总结，并对促进中医现代化、信息化、数字化具有重要意义[18-20]。但这些研究必须依靠多学科的相互配合，并涉及中医学本身的标准化、规范化、数学化等问题的发展，以及中医诊疗推理、辨证思维演绎关系的充分概括和自由刻划的实现。

参考文献

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