数据挖掘技术在治疗冠心病中药化学成分探索研究中应用的思路_刘

辽宁中医药大学学报

第13卷 第9期 2011 年 9 月

JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCM

辽宁中医药大学学报

Vol. 13 No. 9 Sep . ，

2011

数据挖掘技术在治疗冠心病中药化学成分探索研究中应用的思路

刘丽红1，贾李蓉1，刘静1，李强2

（1.中国中医科学院中医药信息研究所，北京 100700；2.北京中医药大学大兴区中医医院，北京 102600）摘 要：中药药效成分是中药治病的基础，而中药化学成分纷繁复杂，要在海量的数据信息中探索发现这些成

分之间的组合规律直至筛选出有效成分组合具有重要意义。文章主要介绍应用数据挖掘技术探索性研究治疗冠心病中药化学成分所形成的一些思路，认为选用数据挖掘方法处理中医文献中海量信息，进行治疗冠心病中药化学成分筛选具有较强的优越性。

关键词：数据挖掘；冠心病；中医；中药成分筛选

(2011) 09- 中图分类号：R541.4 文献标识码：A 文章编号：1673-842X 0026- 03

Research Ideas of Data Mining Techniques to Explore the Chemical Composition

of Chinese Herb in the Treatment of Coronary Heart DiseaseJIA Li-rong1，LIU Jing1，LI Qiang2LIU Li-hong1，

（1. Institute of Information on Traditional Chinese Medicine，China Academy of Traditional Chinese Medicine，Beijing 100700，China；2. Daxing Chinese Medical

Hospital，Beijing University of Chinese Medicine，Beijing 102600，China）

The efficacy of Chinese herb composition is the basis of traditional Chinese medicine Abstract：

treatment，and the chemical composition of Chinese herb is complex，to explore the combination of these ingredients found in the law until the selected combination of active ingredients is important. This paper describes the application of data mining research to explore the chemical composition of Chinese herb treatment of coronary heart disease formed by some of the ideas that use data mining approach to vast amounts of information in Chinese literature，the chemical composition of Chinese herb for treatment of coronary heart disease screening has a strong advantage.

data mining；coronary heart disease；traditional Chinese medicine；Chinese herb Key words：

screening

冠心病是心血管系统的常见病、多发病。当前，我国冠心病的发病率呈逐年上升趋势，且年龄趋向年轻化，其研究已经成为医学界的重要课题。一直以来，冠心病的中医药领域研究主要集中在病因病机，辨证分型，中医药治疗以及实验研究方面。

近年来，中医科研中数据挖掘方法在冠心病中的应用初步得到尝试。彭坤等[1]将关联规则挖掘应用到冠心病诊断中，通过设置最小支持度和最小可信度对冠心病病例进行关联分析，挖掘出的关联规则揭示了冠心病与它产生的可能因素之间潜在的、有价值的关系，为冠心病的诊断和预防提供重要参考依据。刘智等[2]针对传统关联规则频繁项集生成效率较低的问题，提出一种改进的机遇向量法的数据关联规则挖掘算法，并将这种算法应用到冠心病中医诊断中。陈建新等[3]基于冠心病临床流行病学调查得到的1069例中医四诊信息和相应的辨证结果数据，用四类数据挖掘方法和一类统计方法座位

预测模型对其进行学习和预测。通过对多个挖掘算

法综合指标结果的对比研究为准确判别冠心病的中医证候提供适宜的数据挖掘方法。张京春等[4]利用SQL Server工具挖掘和总结名老专家陈可冀院士临床辨治冠心病的学术思想和诊疗规律。吴荣等[5]收集名医冠心病典型医案，建立冠心病名医诊疗数据库，应用方剂智能分析软件分析名老中医立法组方的规律。

1 数据挖掘技术在治疗冠心病中药化学成分筛选中的意义

事实证明，对于冠心病的临床治疗以及诊断、相关因素分析、组方规律探讨的数据挖掘方面上都取得了一定成果，特点主要体现在理论探讨以及基于病例医案的临床观察与发现。而我们知道，中药的化学成分是中药治病的物质基础，近年来，对中药化学成分的研究虽然已经成为一个热门领域，但在冠心病的探索研究中却未见利用数据挖掘方法研究

收稿日期：2011-03-10基金项目：国家科技部重大新药创制专项课题（2009ZX09301-005-001）；国家高新技术研究发展计划（863计划）项目（2006AA01A122）作者简介：刘丽红（1979-），女，河北遵化人，研究实习员，硕士，研究方向：中医药信息学。通讯作者：刘静（1962-），女，北京人，副研究员，学士，研究方向：中医药信息学。

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相关中药化学成分治疗的相关报道，笔者试想基于中医药期刊文献的海量数据，针对冠心病的中药药方疗法进行研究，将散在相关的信息进行集成，利用数据挖掘技术对治疗冠心病的相关化学成分经过深层分析，获得有用信息，寻找隐藏的、未知的知识，期望可以为数据挖掘技术引入到冠心病治疗有效成分的探索发现中提供思路。

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。其主要特点就是从大量数据中进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。因此从大量的数据中经过深层分析，获得有用的信息，寻找隐藏的、未知的

[6]

每个单味药中或验证已知的规律性。我们知道，

包含几十种甚至上百种化学成分，方剂包含的化学成分更多，如此繁多的化学成分与药效之间到底有什么联系，又如何对如此多的数据进行科学的研究就成为目前急需解决的问题。如果可以利用数据挖掘技术，探讨出治疗冠心病的中药化学成分，将为其临床治疗新药的研究提供重要思路。

2 治疗冠心病中药化学成分研究的主要数据挖掘算法及实施策略

数据完成抽取、转换、清洗之后，加载到设定的中药成分配伍模块中，并针对三种成分配伍模式查询流程进行优化，针对筛选出的治疗冠心病的相关化学成分嵌入数据挖掘算法，用户自主选择数据、挖掘算法，自主设置挖掘参数，进行信息挖掘。

目前，数据挖掘的一般方法和相应的算法有决策树方法、神经网络方法、规则归纳方法、支持向量机、贝叶斯方法、粗糙集方法、回归分析、k-最近邻方法、组合学习方法、聚类、关联分析、文本/web挖掘方法等。在本研究中，利用中国中医科学院信息所丰富的文献数据资源，主要抽取的是中医临床疾病数据库、中药药理实验数据库、中药化学成分数据库和中国中药数据库中的信息。检索中医药期刊文献数据库中主题词为“冠心病”的数据进行筛选，研究关于中药治疗的中医临床疾病数据信息，1996—2006年共2160条记录，其中中药药方疗法4261条记录。中药药理实验数据库中相应信息40000余条。将这些数据进行抽取、转换、清洗，进入数据挖掘，并设计搭建一个中药化学成分组合模式挖掘分析平台。平台优势主要是用户可以自己选择分析的数据和挖掘算法，并可以自主设定挖掘算法的相关参数，进行兴趣挖掘。具体实施过程如下。

2.1 数据预处理

图1 数据集成平台中数据存储物理表结构< …… 此处隐藏：5779字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……