基于机器学习的中医治疗肝硬化组方规律研究

目的:运用机器学习技术对中医治疗肝病处方中组方规律进行分析,为肝病临床用药以及新药研发提供参考依据。方法:针对某三甲中医院肝病科近2年肝病治疗处方数据,首先运用复杂网络找出药物之间的关联结构,再运用关联规则、聚类分析等无监督机器学习方法,对其进行比较分析,最终得出中医治肝硬化的组方规律。结果:对589首处方,共计257味中药,高频药物组合包括频繁二项集12项、三项集15项以及四项集14项;支持信≥10%、置信度≥90%的关联规则包括"陈皮,神曲→白术","猪苓,陈皮→白术"等34条;通过聚类分析,发现中药主要以5种特征进行归类。机器学习结果与构建的复杂网络结构完全一致。结论:运用机器学习方法进行中医处方数据分析,并与复杂网络方法相结合,以探究中医治疗肝硬化组方规律的方法确实可行,可为临床治疗肝硬化和找寻新方提供线索。