陳桂芬（福建中醫(yī)藥大學管理學院，福建 福州 350122）

周常恩（福建中醫(yī)藥大學中醫(yī)學院，福建 福州 350122）

李德森（福建中醫(yī)藥大學藥學院，福建 福州 350122）

《千金方》是中國唐朝孫思邈的臨床醫(yī)學著作，記載了大量的中醫(yī)養(yǎng)生方劑。作為中國最早臨床醫(yī)學百科全書，擁有豐富的中藥信息資源，一直為中醫(yī)界所推崇。雖然有學者對《千金方》養(yǎng)生規(guī)律進行研究，但目前還沒有利用現(xiàn)代信息技術篩選整理養(yǎng)生方劑的成果報道。數(shù)據(jù)挖掘是近些年隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能發(fā)展起來的一門新興技術，是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有效的、新穎的、潛在有用并且最終可理解的知識的過程。通過篩選整理養(yǎng)生方劑、構建數(shù)據(jù)庫、運用數(shù)據(jù)挖掘方法，可以發(fā)現(xiàn)《千金方》中養(yǎng)生方劑配伍規(guī)律。

本研究篩選整理《千金方》［1］中629首養(yǎng)生方劑，用藥總頻數(shù)達2157次，涉及中藥共300味。在此基礎上構建包含藥物、方名、主治組成等字段的方劑數(shù)據(jù)庫，分別作藥物頻數(shù)分析、用藥關聯(lián)規(guī)則和分類關聯(lián)規(guī)則挖掘等研究。本文利用數(shù)據(jù)挖掘方法從多角度探討?zhàn)B生方用藥規(guī)律，最后經(jīng)關聯(lián)規(guī)則挖掘后給出了所發(fā)現(xiàn)的養(yǎng)生方常用藥對和藥組。

1 數(shù)據(jù)挖掘原理

1.1 關聯(lián)規(guī)則

關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關聯(lián)或相關聯(lián)系，從大量事務記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關聯(lián)關系，幫助我們更好地分析事務。

在關聯(lián)規(guī)則中，設I＝（I1，I2，…，In）是項的集合。任務相關的數(shù)據(jù)D是數(shù)據(jù)庫事務的集合，其中每個事務T是項的集合，T?I。每個事務有一個標識符，稱為TID。設A是一個項集，事務T包含A且僅當A?T。關聯(lián)規(guī)則是形如A?B的蘊含式，其中A?I，B?I，A∩B＝Φ。規(guī)則A?B在事務中成立，具有支持度S為：support（A?B）＝P（A∪B）。其中P（A∪B）表示A，B同時出現(xiàn)的概率，既為（A，B同時出現(xiàn)的次數(shù)）／事務的總數(shù)。包含k個項的項集稱為k—項集。支持計數(shù)supportNumber是包含項集的事務數(shù)；滿足最小支持度的項集稱為頻繁項集［2］。

1.2 Apriori算法

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法［3］。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。該算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現(xiàn)的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產(chǎn)生強關聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則，產(chǎn)生只包含集合的項的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項，這里采用的是中規(guī)則的定義。一旦這些規(guī)則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規(guī)則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞歸的方法［4］。

2 養(yǎng)生方劑配伍規(guī)律研究

2.1 建立方劑數(shù)據(jù)庫

基于方證分析的準確性，首先對《千金方》中的養(yǎng)生方劑進行臟腑分類，分為補肺、補脾、補心、補肝腎四類養(yǎng)生方劑，通過對中藥性、味進行聚類分析共篩選出具有完整組成養(yǎng)生方劑共629首，其中補肺方劑127首、補脾方劑177首、補心方劑119首和補肝腎方劑206首。然后對挑出的方劑進行規(guī)范化處理：依據(jù)《中國藥典》、《中藥大辭典》和《中華本草》對所選方劑藥名及功效進行處理［5－7］。629首方劑共涉及300味中藥，考察各藥物的出現(xiàn)頻數(shù)，刪除藥物支持度小于2%的藥物，僅對較高支持度藥物做關聯(lián)規(guī)則挖掘。其次建立補肺、補脾、補心、補肝腎四類養(yǎng)生方劑數(shù)據(jù)倉庫。研究中構建了方劑庫、藥物庫、主治庫等，各數(shù)據(jù)庫依其自身關聯(lián)建立相應數(shù)據(jù)鏈接，同時應用SPSS軟件進行中藥的頻數(shù)分析。

2.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘

在中醫(yī)觀點中，很多癥狀的診斷之間是存在著關聯(lián)性。而在藥方的搭配上，也同樣存在著很多關聯(lián)性。以關聯(lián)規(guī)則為主要算法的數(shù)據(jù)挖掘，是分析中藥關聯(lián)性的有效方法。關聯(lián)規(guī)則（R）是形如R：A?B的規(guī)則，滿足A∩B＝Φ＆sup（R）≥min＿sup ＆conf（R）≥min＿conf。其中，A、B為項目（或?qū)傩裕┘?；sup（R）為規(guī)則R的支持度；min＿sup為最小支持度閾值；conf（R）為規(guī)則R的置信度；min＿conf為最小置信度閾值［8］。規(guī)則R的支持度（support）和置信度（confidence）定義如下：

支持度和置信度是描述關聯(lián)規(guī)則關聯(lián)性的兩項重要指標，支持度反映規(guī)則的普遍性，置信度反映規(guī)則的可靠性，通常選擇支持度和置信度均較高的規(guī)則作為發(fā)現(xiàn)有意義的模式。

其中，“菟絲子 五味子 巴戟天”為規(guī)則前件；“肉蓯蓉”為規(guī)則后件。規(guī)則前件頻數(shù)為菟絲子、五味子、巴戟天三味中藥同時出現(xiàn)在206首肝腎養(yǎng)生方中的頻數(shù)；規(guī)則頻數(shù)指菟絲子、五味子、巴戟天、肉蓯蓉四味中藥同時出現(xiàn)在206首肝腎養(yǎng)生方中的頻數(shù)。因206首肝腎養(yǎng)生方中有32首方劑同時出現(xiàn)菟絲子、五味子、巴戟天、肉蓯蓉四味中藥，故規(guī)則（3）的支持度為0.1553；因32首同時出現(xiàn)菟絲子、五味子、巴戟天三味中藥的肝腎養(yǎng)生方中有32首方劑同時出現(xiàn)肉蓯蓉這味藥，故規(guī)則（3）的置信度為1。

本研究運用挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的Apriori算法建立關聯(lián)關系研究中藥配伍規(guī)律，經(jīng)C＋＋編程實現(xiàn)，最小支持度閾值取10%，最小置信度閾值取60%。

2.3 實驗結果

2.3.1 頻數(shù)分析結果 見表1～4。

表1 高頻補肺中藥

表3 高頻補心中藥

表2 高頻補脾中藥

表4 高頻補肝腎中藥

2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘結果 見表5～8。

表5 補肺中藥配伍規(guī)則集

表6 補脾中藥配伍規(guī)則集

3 分析

補肺藥中如表1所示出現(xiàn)頻次最高的是：溫里、益氣、收斂、養(yǎng)陰、止咳平喘藥，如表5所示補肺藥的規(guī)則集中出現(xiàn)最多的是五味子、桂心、干姜、人參配伍。如《素問·咳論篇》中提到“其寒飲食入胃，從肺脈上至于肺，則肺寒，肺寒則內(nèi)外合邪，因而客之，則為肺咳”，“五臟六腑皆令人咳，非獨肺也”。從挖掘結果說明，《千金方》在補肺方劑中重視如下方面：①溫中散寒，溫肺化飲，如五味子、桂心配伍；五味子、干姜配伍；細辛、桂心、干姜、附子配伍。②益氣健脾而間接達到補肺效果，即培土生金法，體現(xiàn)在配伍中加入人參、茯苓、大棗、甘草、桂心；③養(yǎng)陰益肺，如人參、麥冬、五味子配伍。

補脾藥中如表2所示出現(xiàn)頻次最高的是：溫里、益氣藥，部分有清熱燥濕藥物。如表6所示補脾藥的規(guī)則集中出現(xiàn)最多的是附子、干姜、桂心、人參配伍，說明《千金方》注重溫陽健脾，上能溫心陽，下能補命火，中暖脾土而散寒。人參、茯苓配伍，桂心、人參配伍，人參、附子配伍，白術、干姜配伍，體現(xiàn)《千金方》重視益氣健脾溫中。黃連、干姜配伍，出自《傷寒論》，辛開苦降，主治因寒熱互結而致心下痞滿疼痛癥。

表7 補心中藥配伍規(guī)則集

表8 補肝腎中藥配伍規(guī)則集

補心藥中如表3所示出現(xiàn)頻次最高的是：溫中、益氣、養(yǎng)血、化痰安神藥，如表7所示補心藥的規(guī)則集中出現(xiàn)最多的是人參、茯苓、甘草、干姜、桂心之間配伍。心臟的主要功能是：主血脈、主神志。如《素問·靈蘭秘典論》中提到“心者，君主之官，神明出焉?！斌w現(xiàn)心臟的重要性?！肚Ы鸱健分腥藚?、茯苓、甘草、干姜、桂心、麥冬這些藥物的配伍，旨在達到溫中益氣、養(yǎng)血，使氣血生化有源，心的氣血充足，運行順暢，則神有所養(yǎng)，五臟六腑精氣皆能充盈的功效。遠志、人參配伍，益氣化痰安神，神養(yǎng)痰化則神志清明，心神充足則能統(tǒng)御精與氣。

在補肝腎藥中如表4所示出現(xiàn)頻次最高的是：溫陽、養(yǎng)陰、溫中、益氣藥。在《素問·陰陽應象大論》提到“腎生骨髓，髓生肝”。在傳統(tǒng)中醫(yī)理論中肝藏血，腎藏精，精血同生，肝腎同源。臨床上肝與腎虛實密切相關，相互制約，治療上多兼顧二臟。如《千金要方》指出下焦病的治療應“熱則瀉于肝，寒則補于腎”。如表8所示補肝腎的規(guī)則集中巴戟天、肉蓯蓉、菟絲子為基本配伍，體現(xiàn)《千金方》重視溫補肝腎。在藥物配伍中加上山茱萸既能益精，又可助陽，能增加其補益肝腎作用；加上石斛則平胃氣而補腎虛，養(yǎng)陰清熱；加上當歸、干地黃則補血養(yǎng)肝，益精填髓；加上五味子、人參、甘草則大補元氣，又有補腎寧心之功。桂心、附子、白術、人參、茯苓等配伍，重在使氣血生化有源，后天補先天。

綜合以上補肺、脾、心、肝、腎藥物，出現(xiàn)頻次最高的為桂心、人參、甘草和茯苓。在《神農(nóng)本草經(jīng)》中這四味藥均列為上品，且均能久服輕身延年，各自藥性介紹如下。牡桂（一名桂心）：味辛溫，主上氣咳逆，結氣喉痹，利關節(jié)，補中益氣；人參：主補五臟，安精神，定魂魄，止驚悸，除邪氣，明目，開心益智；甘草：主五臟六腑寒熱邪氣，堅筋骨，長肌肉，倍力，金創(chuàng)，解毒；茯苓：主胸脅逆氣，憂恚，驚邪，恐悸，心下結痛，寒熱煩滿，咳逆，口焦舌干，利小便。這四味藥配伍重在健脾養(yǎng)心，補中益氣。如《素問·玉機真臟論》提到“脾脈者土也，孤臟以溉四傍者也?！斌w現(xiàn)《千金方》重視補脾土。如《素問·太陰陽明論》提到“四肢皆稟氣于胃而不得至經(jīng)，必因于脾乃得稟也”。意思為五臟六腑不能得到脾的運化水液之精微充養(yǎng)，則人體臟腑氣血就虧虛，心、肝、肺、腎后天乏源必欠滋養(yǎng)而致虛損。因此，從《千金方》補五臟藥中這四味藥配伍出現(xiàn)的概率最高可以看出，孫氏重視補脾，脾不足，百病乃因之變化而生，補五臟應重視健脾。

4 小結

基于關聯(lián)規(guī)則挖掘技術分析《千金方》中養(yǎng)生方劑配伍規(guī)律，揭示方劑與中藥（包括食物）交叉錯綜關聯(lián)與對應的模式性和規(guī)律性，發(fā)現(xiàn)中醫(yī)養(yǎng)生規(guī)律知識、學術思想，不僅對豐富和發(fā)展養(yǎng)生方劑學理論具有重要的意義，同時也為有效指導臨床遣藥組方和中藥養(yǎng)生新藥的研發(fā)提供重要依據(jù)。

［1］高文柱.藥王千金方［M］.北京：華夏出版社，2004.

［2］Oladipupo OO，Oyelade OJ.Knowledge Discovery from Students’Result Repository：Association Rule Mining Approach［J］.International Journal of Computer Science and Security，2010，4（2）：199－207.

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［4］Sandeep Singh Rawat，Lakshmi Rajamani.Discovering Rare Association Rules Using Probability Apriori in Grid Environments［J］.Advances in Intelligent and Soft Computing，2012 ，131：527－539.

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［8］Somboon Anekritmongkol，ML.Kulthon KasamsanBoolean Algebra and Compression Technique for Association Rule Mining［J］.Advanced Data Mining and Applications，2010，6441：150－157.