数据挖掘技术在帕金森病中医诊疗中的应用进展*

丁玲丽 黄小燕 陆 艳

帕金森病(Parkinson’s disease，PD)又称为震颤性麻痹，是一种常见的神经退行性疾病， 主要表现为静止性震颤、运动迟缓、肌强直和姿势平衡障碍，临床表现还包括一些非运动症状，如嗅觉功能衰退、睡眠障碍、便秘、多汗、抑郁等，目前对疾病本身的一些研究也处于探索阶段[1]。数据挖掘(Data Mining,DM)是一门以计算机科学为基础，融合了机器学习、数理统计和人工智能等多方面学科的新型技术。它可以运用多种算法对数据信息进行分析挖掘，大大弥补了人类思维认识与计算能力的不足。DM技术与PD的结合也会为PD的临床诊疗带来新气象，现就DM技术在PD中医诊疗中的应用进展予以综述。

1 PD中医理论的进一步发展

中医证候是指在疾病发生和发展演变过程中患者内、外环境本质的反映。因为证候是临床医生基于中医基础理论，四诊合参，对疾病进行主观分析后得到，所以中医证候的鉴定欠缺客观依据及业内共识。运用DM技术对PD的相关证候进行分析，可规范化、量化PD的证候学规律，对临床的证候明确有一定的指导作用。

陈宏志等[2]运用频数分析、聚类分析等多种数据挖掘方法，对相关期刊中的数据进行研究，得出帕金森病初步诊断方案：痰热动风证、肝肾阴虚证、血瘀动风证、气血两虚证。随后，该课题组为进一步探讨明确PD的中医基本证候，在前期研究工作的基础上对临床相关医案文献进行数据挖掘研究,认为气血两虚证、肝肾阴虚证、阳气虚衰证、痰热动风证是PD的中医基本证候[3]。闫川慧[4]提取PD现代临床文献资料中的证候要素, 将其与相关病机文献、西医病理结合起来，在数据挖掘的方法指导下,深入探究PD病机，最终得出结论：PD病机是肾精亏虚为本，肝风内动为标，并提出“以肾为中心、督脉为枢机的肝-肾-脑轴功能失调”这一病机新假说。

2 PD中医治疗方法的进一步发掘

2.1 中药方面的应用“欲治病者必先识病之名，然后考虑其治法，一病必有主方，一病必有主药”(《兰台轨范序》)，病证结合，通过对临床治疗PD的方药进行挖掘分析，总结归纳出临床用药规律，明确治疗PD的基本选方用药，可避免出现盲目、片面选方用药的情况，可解决辨证论治的主观随意性甚至无证可辨等问题。近年来不少医家运用现代数据挖掘技术，对临床所使用的方药进行研究分析，以探求治疗PD的特效药物。惠小珊等[5]基于中医传承辅助系统，在国家专利数据库中提取出治疗PD中药复方的相关数据，运用数据挖掘技术对其配伍规律进行研究，结果显示：最常见的单味药是当归；最常见的药对为白芍-钩藤。孙忠义[6]基于中医传承辅助平台方剂管理系统，运用关联性分析、聚类分析等多种数据挖掘算法，对108首PD方剂进行研究分析，结论显示：在中医传承辅助平台中，治疗PD的中医药以平肝息风、柔筋止颤类居多，伍以活血、补阳、补阴等药物，该用药规律与PD基本病机相符；揭示其用药规律得出7个新方，对中医药辨证治PD具有一定指导价值。左进红等[7]运用RevMan 5.3软件，对相关数据进行统计和Meta分析,并按照国际证据评价与推荐GRADE标准进行质量评价，得出结论：镇肝熄风汤治疗PD是安全有效的。魏柳燕[8]对治疗PD中的安神药进行聚类分析，最终将其分为10类，认为临床治疗时通过辨证论治，合理配伍使用安神药物、药对和药组，是可以提高PD的临床疗效的。虽然近年来利用现代数据挖掘技术，对治疗PD特效药物的研究分析一直在进行，但统观其研究方法还主要停留在频数统计分析水平,在临床组方用药规律方面的探索尚有不足。因此，如何将DM技术更加有效应用于PD中药治疗，仍需进一步探讨和发掘。

2.2 针灸治疗方面的应用在疾病的诊治过程中，针灸治疗对临床疗效影响甚大。运用数据挖掘技术，分析针灸治疗PD的腧穴配伍规律，可更加准确化、规范化临床治疗。关兆华等[9]基于PD针刺处方数据库，运用关联规则模型与Apriori算法对相关数据进行分析，结果显示：在对PD的针刺治疗中，使用频次最高的腧穴是太冲、百会和足三里；腧穴选取多集中在足少阳胆经、督脉和手阳明大肠经；关联规则分析显示：腧穴配伍之间相关性最高的是太冲-合谷-百会，为现代临床研究与针刺治疗PD提供参考。治丁铭[10]运用数据挖掘技术，对55篇针灸临床治疗颤证的相关文献中选穴及配伍规律进行研究，得出常用腧穴、腧穴所属经脉分布、腧穴选取部位及特定穴类别等。李哲[11]运用数据挖掘技术，对国内外现代临床针灸治疗PD的经穴选用规律进行分析后发现：现代临床针灸治疗PD重视头部经穴，注重祛肝风、补气血、养筋脉，善用上下配穴法，这为PD针灸临床治疗和科学研究的经穴选择提供了一定的参考依据。

3 名医学术思想及临床经验的传承

名中医学术思想及临床经验以往主要通过中医院校的教育、师带徒的言传身教、纸质或电子文献的总结等方式传承。因为这些传承方式均存在一定的局限性,所以想要找到全面系统地传承名中医的学术思想及临床经验的方法比较难。目前，将各名中医的处方数据采用不同DM方法分析研究,总结常用药物、核心处方、临床诊治经验,能使名中医经验及思想的总结与传承更加完善、规范[12]。张丽萍等[13]对国家名老中医裘昌林治疗PD的中药处方采用数据挖掘相关技术进行分析，结果显示：PD在临床证型上以肝肾不足型最多见，治疗上以滋补肝肾、平肝息风类药物使用频率最高，以滋阴息风汤为经验方。数据挖掘是继承裘昌林教授丰富临证经验的重要手段，是师承学习裘昌林教授学术思想及临证经验必不可少的补充形式。张晋等[14]运用关联规则对名老中医周文泉教授治疗常见老年病合并多汗症的病一药等进行分析，结果显示：周师治疗多汗症的PD患者使用僵蚕、全蝎等虫类药频率最高，龟甲、牛膝等滋养肝肾之阴、柔肝熄风镇痉之品较多；针对卫表不固的多汗症使用生龙骨、生牡蛎、黄芪、白术等镇肝熄风、益气敛汗之品较多。周师认为帕金森病以震颤、强直为主症，对帕金森颤证则多从风治。

4 方法学的不断更新与完善

在中医PD研究领域，基于数据挖掘的研究方法近年来层出不穷，在早期诊断、证候分析等方面均取得了一定的进展。越来越多的资料表明，PD患者如果能尽早地得到明确诊断，并且在早期接触到医学、心理、社会等多方面的干预，就能够显著提高生活质量和延长生存时间[15]。国内外学者对PD患者与语音障碍之间的关联性也早有研究。经过研究显示，语音也许是一个有效的诊断PD的途径[16-18]。杨刘洋[19]创新现有PD语音数据挖掘方法，提高其分类准确性。这对推进PD语音数据分类诊断，避免高风险人群和患者往返医院的不便和安全隐患，具有重要的理论意义和实用价值。李勇明等[20]提出分包融合集成算法，实验结果发现该方法不仅能有效提高PD语音数据集分类准确度,还可以增加样本利用率，这为PD语音诊断提供了一种新思路。多标签学习在PD诊断中的研究也受到关注。王刚[21]将多标签学习算法应用于PD中医诊断中，实验结果表明：基于标签条件概率度量标签关系的新思路在PD中医诊断的历史数据上能得到很好的结果，为多标签学习在PD中医诊断中的更好应用提供长久的技术支持。殷洪峰[22]通过使用多标签分类技术为PD的中医诊断构建模型，通过优化多标签分类算法提高帕金森诊疗准确率，发掘出证型与证型之间的关系，最终推动中医对其临床诊断的发展。詹秀菊[23]构建了PD临床信息数据库，利用数据挖掘技术，以期科学分析PD的常见基本证候，探求PD的证候要素分布规律，得出PD的基本证候要素及证候类型，进一步指导中医临床治疗。

5 总结与展望

利用数据挖掘技术，可以发展PD的中医理论，探究其证候规律,规范中医四诊，为临床提供多样化的诊断技术,使诊断更具客观性、规范性、准确性。且该技术也可挖掘分析方剂中的用药配伍规律、针灸的取穴配伍规律、名中医的学术思想等,为临床治疗疾病奠定了一定的基础。但是，如何将DM技术与PD的中医诊疗更好地结合，也存在着不少困难，比如如何采集更全面、更真实的临床数据，如何通过DM技术的培训，有效掌握、合理运用这项技能等，都有待思考。另外，DM技术还能在其他哪些方面与PD诊疗相结合，服务于临床诊治，也需要进一步探索。