真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘分析探索和實踐

1、關于真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘分析的探索與實踐第一張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月一、數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。 分類或預測聚類關聯(lián)規(guī)則序列模式等根據(jù)任務數(shù)據(jù)挖掘作為知識發(fā)現(xiàn)（KDD）的一個步驟10 第二張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀幾千年來，中醫(yī)臨床實踐積累了海量的真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)；東漢末年，醫(yī)圣張仲景鉆研和分析已有文獻典籍（素問、九卷、八十一難、陰陽大論、胎臚藥錄等），并結合臨床診療

2、經(jīng)驗，利用古代數(shù)學等相關知識，得出了六經(jīng)辨證模式，撰寫出被后人稱為辨證論治典范的著作傷寒雜病論，體現(xiàn)了現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術的樸素思想19；當今，利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術，在海量的真實世界中醫(yī)數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)啟發(fā)性或可驗證性的中醫(yī)診療規(guī)律，將會對疾病的防御和治療，對人們更好地了解中醫(yī)的內(nèi)涵以及促進中醫(yī)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。 第三張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月從上世紀90 年代以來，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的成熟和廣泛應用，利用數(shù)據(jù)挖掘等先進的信息技術手段，總結名老中醫(yī)診療經(jīng)驗、探索中醫(yī)辨證論治規(guī)律已逐漸成為國內(nèi)中醫(yī)領域的研究熱點。利用聚類46-55、關聯(lián)規(guī)則56-65、貝葉斯網(wǎng)絡與貝葉斯分類66-

3、70、SVM71-73、回歸分析和判別分析74-77、神經(jīng)網(wǎng)絡78-81、Rough集82-85、文本挖掘86-89、復雜網(wǎng)絡90-91、因子分析和主成份分析92-94、隱結構模型95-102 、隱馬爾科夫模型106-108、主體模型109-114等多種數(shù)據(jù)挖掘技術，廣泛探索中醫(yī)“辨證論治”的診療規(guī)律。二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第四張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月聚類分析189 個案例中半夏瀉心湯7 味中藥聚成四類, 各類藥物的平均用量( g) 53 聚類結果示例10二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第五張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月聚類分析35 個腎

4、虛辨證因子聚類分析樹狀圖49 二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第六張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月聚類分析3238例糖尿病數(shù)據(jù)中50個癥狀的部分分層聚類結果二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀3238例糖尿病數(shù)據(jù)中50個癥狀 第七張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月聚類分析利用SPSS,對Breast cancer數(shù)據(jù)中的1207例數(shù)據(jù)進行K-means聚5類的結果 二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第八張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用聚類分析存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀參數(shù)選擇問題聚類都涉參數(shù)選擇問題。如，聚類數(shù)與距離函數(shù)

5、（或密度函數(shù)）都需要人為設定，不同的參數(shù)設置通常會得到不同的聚類結果，尤其是面對高維稀疏數(shù)據(jù)時，聚類結果受距離函數(shù)（或密度函數(shù)）的影響更為突出。中醫(yī)在癥狀、證候和復方藥物的描述中具有高維性和稀疏性特征。據(jù)我們對3000多例糖尿病數(shù)據(jù)統(tǒng)計得知，常用的癥狀或中藥名稱約500種，證候描述約1000多種。而每個患者描述的癥狀、中藥與證候診斷約20種左右。第九張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用聚類分析存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀v1v2v3p11010 0 p21100 0 中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)特點v1v2v3t15001000 0t21101120451120文本數(shù)據(jù)特點參數(shù)

6、選擇問題特點：變量值稀疏且單一第十張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用聚類分析存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀聚類的單分配性聚類結果示例10在“辨證”時，一種癥狀可表現(xiàn)在不同的證候中，一個患者可以表現(xiàn)出不同的證候；在利用復方“論治”時，一種中藥可以出現(xiàn)在不同的復方里。所以在分析這些中醫(yī)問題時，都不適合單純使用聚類方法。 第十一張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用聚類分析存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀中醫(yī)藥術語的語義復雜性隨著幾千年語言文化的演變，中醫(yī)術語普遍存在一詞多義 (Polysemy)和多詞一義 (Synonymy)的現(xiàn)象。如：“

7、喘”與“氣喘”，“納呆”與“厭食”以及“食欲不振”，“不寐”與“失眠”等在癥狀中的不同描述，在中草藥中如“瓜蔞”與“瓜殼”，“姜”與“生姜”等的描述，在證候中如“傷寒”一詞，可以是外感病的統(tǒng)稱，也可以指外感風寒的感冒。在聚類挖掘中距離（或密度）的計算時，難以顧及特證詞的語義問題。 第十二張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月解決辦法二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀參數(shù)選擇問題聚類的單分配性中醫(yī)藥術語的語義復雜性專家指導、算法反復嘗試采用模糊聚類算法或其它算法建立、完善中醫(yī)臨床術語系統(tǒng)，構建中醫(yī)本體（Ontology ）125？第十三張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月關聯(lián)規(guī)則

8、舌苔薄(白)=中虛氣滯(50%)；舌質(zhì)紅=中虛氣滯(66%)；胃脘痞脹舌苔薄(白)吞酸或泛酸舌質(zhì)紅=中虛氣滯(100%) 基于辨證“中虛氣滯”關聯(lián)規(guī)則57 四診信息與證候的關聯(lián)59 四診信息與用藥的關聯(lián)59 二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第十四張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用關聯(lián)規(guī)則存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀參數(shù)設置最小支持度（support）和置信度(confidence)這兩個主要參數(shù)的設置。當參數(shù)設置較大時，學習出的規(guī)則會很少，不具有代表性，而當參數(shù)設置較小時，由于規(guī)則是考察變量之間的組合而產(chǎn)生，將會得出比變量多得多的規(guī)則，導致研究人員或領

9、域?qū)＜矣直谎蜎]在大量的規(guī)則里。臨床專家對規(guī)則的解釋第十五張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月隱結構模型 利用隱結構模型分析2600例腎虛患者的35個癥狀的部分圖解96二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第十六張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用隱結構模型存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀與聚類算法具有相同的問題運行速度較慢由于學習的目的是建立一個分層樹狀的貝葉斯網(wǎng)絡，學習算法是使用在一次迭代中只能在分層樹上進行一個局部變動的貪心方法（例如，引入一個隱變量或者刪除一條邊），有較高的計算復雜度，導致學習效率比較低。例如，文獻96對2600個腎虛病例中67個癥狀的

10、35個癥狀建立了HLC模型，使用2.4GHz的奔騰IV計算機，花費了98.5小時，而對于分析全部的67個癥狀就較難處理。 第十七張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月主題模型3238例糖尿病中藥數(shù)據(jù)中提取的8個主題中的3個主題 3238例糖尿病癥狀數(shù)據(jù)中提取的20個主題中的若干個主題（矩形框左上角之間的距離代表主題間的距離） 二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第十八張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月主題模型TOPIC 13（0.01463）癥狀分布概率中藥分布概率 平均劑量(g)診斷分布概率下肢浮腫0.37800車前子0.26460 18.98701糖尿病腎病0.23539浮

11、腫0.20962豬苓0.13746 16.18750低蛋白血癥0.06185顏面浮腫0.06014白術0.13058 12.50000冠心病0.06014尿量少0.05670澤蘭0.07216 13.00000慢性腎功能不全0.05670大便不調(diào)0.03436大腹皮0.07216 14.78571高血壓0.03952肢體浮腫0.03265山茱萸0.06357 12.54054糖尿病腎病iv期0.03608面部浮腫0.02577法半夏0.04295 10.08000慢性心功能不全0.03265皮膚蒼白0.02234浙貝0.04295 12.48000心功能級0.02405面色晦暗0.02062阿

12、膠0.03265 13.68421血脂代謝紊亂0.02234視物模糊0.01718芡實0.02749 12.00000白內(nèi)障0.022343238例糖尿病數(shù)據(jù)的的癥狀-中藥-診斷主題模型的其中一個主題的概率分布115二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第十九張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用主題模型存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀參數(shù)選擇問題沒有考慮癥狀的輕重程度、中藥的劑量、以及診斷的輕重程度沒有考慮變量間的父子關系，如肢體麻木下肢麻木解決辦法無參算法設計對變量合理量化 癥狀：輕（1）、中（2）、重（3）；對中藥劑量進行合理歸一化結合中醫(yī)本體研究有效的主題模

13、型算法第二十張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月部分可觀察馬爾可夫決策過程模型給出患者的處方治療方案112二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第二十一張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用部分可觀察馬爾可夫決策過程存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀對同一病例跟蹤記錄的診次數(shù)據(jù)較少對癥狀的變化值記錄不全第二十二張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月復雜網(wǎng)絡藥物配伍網(wǎng)絡示意圖124二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第二十三張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月應用復雜網(wǎng)絡存在的問題二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀目前還沒有考慮中藥的劑量第二十

14、四張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月OLPA 數(shù)據(jù)立方體、上卷、下鉆的例子10 二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第二十五張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月OLPA信息所snomed數(shù)據(jù)的臨床所見分層部分結構 四診所見及中醫(yī)診察儀器所見望診所見聞診所見問診所見切（按）診所見切（按）診所見望神所見望形體、姿態(tài)所見望形體所見浮腫脫形半身不遂二、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘 的研究現(xiàn)狀第二十六張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的術語是否準確、術語變量對應的值是否準確、采集數(shù)據(jù)是否便于結構化、都會影響數(shù)據(jù)挖掘的最終結果。數(shù)據(jù)的完整性、語義關聯(lián)性等，也影響數(shù)

15、據(jù)挖掘的最終結果。三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)φ鎸嵤澜?中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的要求第二十七張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)φ鎸嵤澜?中醫(yī)診療數(shù)據(jù)的要求臨床術語變量間應有同義關系、父子關系等標志主要癥狀變量描述112 頭部耳眼部對光的反射對光的反射?.術語分層 第二十八張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)εR床術語的要求臨床術語變量有對應的值，且能夠轉化為適合分析的結構化數(shù)據(jù)類風濕病診斷信息表82 第二十九張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月四、數(shù)據(jù)挖掘常用工具軟件（一）WekaWeka包括分類、聚類和關聯(lián)規(guī)則、屬性選擇等功能。它是開源軟件。（二）SPSS著名的統(tǒng)計分析

16、軟件之一，包含假設檢驗、統(tǒng)計推斷、預測、制圖等多種數(shù)據(jù)分析方法。（三）SASSAS是一種功能強大的數(shù)據(jù)分析工具。包括數(shù)據(jù)獲取工具、數(shù)據(jù)取樣工具、數(shù)據(jù)篩選工具、數(shù)據(jù)變量轉換工具、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘過程、多種形式的回歸工具、為建立決策樹的數(shù)據(jù)剖分工具、決策樹瀏覽工具、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)挖掘的評價工具。第三十張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月五、真實世界中醫(yī)診療數(shù)據(jù)挖掘的思考1、術語、臨床數(shù)據(jù)的規(guī)范性 仔細研究臨床術語的特征與分類規(guī)則，開發(fā)臨床術語系統(tǒng)與中醫(yī)本體，對其進行有效維護，便于在電子病歷中與數(shù)據(jù)挖掘中的應用； 電子病歷設計人員與數(shù)據(jù)挖掘人員間有效溝通，設計合理、有效的臨床數(shù)據(jù)

17、存儲格式，采集便于分析的完整的、準確的數(shù)據(jù)。2、各醫(yī)療病種提出可行的數(shù)據(jù)挖掘目標 中醫(yī)臨床人員與數(shù)據(jù)挖掘人員的有效溝通，設計數(shù)據(jù)挖掘目標，并且對分析挖掘獲得的結果進行反復分析研究。3、挖掘方法的可行性、可解釋性、便捷性。 開發(fā)有效的、適合中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)的集成多種數(shù)據(jù)挖掘方法的分析挖掘系統(tǒng)，便于被醫(yī)療人員和管理人員便捷使用。第三十一張，PPT共三十九頁，創(chuàng)作于2022年6月參考文獻1劉保延, 張志斌. 古代辨證方法的研究思路探討. 中國中醫(yī)基礎醫(yī)學雜志. 2004, 10(5): 325-331.2鄧鐵濤. 辨證論治是中醫(yī)臨床醫(yī)學的靈魂. 中醫(yī)藥學刊. 2002, 20(4): 394-395.3

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