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1 第 38 卷第 5 期燕山大学学报 Vol. 38 No 年 9 月 JournalofYanshanUniversity Sept 文章编号 : X (2014) 大数据时代下中医方药知识发现新方法 刘超男 1, 邓烨 1 1,, 李赛美 *, 刘煜洲 1, 洪文学 2 1, 刘敏 (1. 广州中医药大学第一临床医学院, 广东广州 ;2. 燕山大学电气工程学院, 河北秦皇岛 ) 摘要 : 近年来, 大数据时代下的理念与技术应用于中医药领域的研究逐步开展 方药 大数据 是中医药知识的重要组成部分, 然而其数据混杂, 隐藏其中的知识亟需更好地挖掘 本文以 方书之祖 伤寒论 中方药知识为载体, 介绍基于形式概念分析的复杂概念网络发现方法, 提出大数据时代的中医方药知识发现新方法, 以促进中医药学的进一步挖掘 继承和创新, 造福社会, 造福人类 关键词 : 大数据时代 ; 中医方药 ; 伤寒论 ; 复杂概念网络中图分类号 :TP319.4 文献标识码 :A DOI: /j.issn X 引言 当数据俨然渗透到当今每一个行业和业务职 能领域, 并造成深刻的影响时, 提示我们跨入了大 [1] 数据时代 Nature 和 Science 曾出版专刊, 提出 经过有效分析 组织 利用的大数据资源对生物医 [2-3] 药领域的发展将产生巨大的推动作用 目前, 将 大数据时代的理念与技术应用于中医药领域的研 究亦逐步开展 中国中医科学院副院长刘保延教授 指出 : 大数据 (Big Data), 顾名思义就是大规模 的数据, 海量的信息 大数据的战略意义, 不在于 掌握了庞大的数据信息, 而在于对那些含有意义的 数据进行专业化处理, 使之成为一种大资源 [4] 因 此, 如何充分利用好积累的数据和信息, 将对数据 和信息的分析提升到前所未有的高度, 是大数据时 [5] 代的重大挑战 方药作为中医药知识的重要组成 部分, 从 五十二病方 开始, 经历上千年的沉 淀, 载录于浩瀚医籍中, 种类众多, 数据庞大 其 中隐藏在大量混杂数据中的知识亟需更好地挖掘, 使中医宝库的精华更好地激活和利用 本文以 方 书之祖 伤寒论 中医方药知识为载体, 介 [6-8] 绍基于形式概念分析的复杂概念网络发现方法, 提出大数据时代的中医方药知识发现新方法 1 伤寒论 方药知识发现的整体思路基于形式概念分析的复杂概念网络发现方法的 伤寒论 方药知识发现研究可分为 3 个层次 : 基础理论层 ; 基于形式概念分析的 伤寒论 方药复杂概念网络表示方法层 ; 伤寒论 方药知识发现方法层 其中理论基础主要涉及中医学 形式概念分析理论和复杂系统理论 在中医学基础上讨论 伤寒论 方药问题, 进而构造 伤寒论 方药的形式背景 在形式概念分析理论的基础上, 基于属性偏序理论讨论属性偏序结构图的生成问题 复杂系统理论的思想贯穿整个研究过程之中, 基于形式概念分析的复杂概念网络发现方法, 就是一种面向复杂系统的知识发现方法 伤寒论 方药的形式背景经过优化和子块分割后, 便可以基于复杂概念网络发现方法, 对 伤寒论 属性偏序结构图的整体性知识及其细化知识进行知识发现及规则提取, 以获得 分析 思考和解释 伤寒论 方药全面 客观 多层次的知识 2 伤寒论 方药知识发现的研究内容与方法简介 伤寒论 方药知识发现的研究内容与方法可 收稿日期 : 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( , , , ); 河北省自然科学基金资助项目 (F ) 作者简介 : 刘超男 (1990-), 女, 湖南耒阳人, 博士研究生, 主要研究方向为伤寒论方药知识挖掘 ;* 通信作者 : 李赛美 (1960-), 女, 湖南长沙人, 博士, 教授, 主任医师, 博士生导师, 主要研究方向为经方治疗疑难病, lisaimei2004@163. com

2 424 燕山大学学报 2014 分为 4 个部分 : 第 1 部分, 研究 伤寒论 原著方药的概念提取和规范表达和知识库构建 此部分需要研究的是 伤寒论 原著全文所涉及方剂名称 组成的概念提取和规范化表达 依托广州中医药大学伤寒教研室团队构建的 伤寒论 方药知识库, 包括 113 首方剂 ( 未载入缺药物组成的土瓜根方和禹余粮丸方 );84 种药物 ( 不包括白粉, 清酒, 白饮等调和品 );537 种方剂 - 药物关系 第 2 部分, 研究基于形式概念分析数学理论的方药形式背景生成 优化, 及复杂概念网络图构造 此部分需在尊重原著和原著本意的前提下, 基于形式概念分析数学理论, 以 伤寒论 方药知识库中方剂 药物和方剂 - 药物关系为概念进行形式背景的生成, 借用描述事物普遍性和特殊性层次的复杂概念网络生成方法, 最终借助 MicrosoftOffice Excel2007 插件成图工具实现, 构建 伤寒论 方药整体群结构属性偏序结构图, 给出相应方剂 ( 对象 ) 和药物 ( 属性 ) 之间的关系结构可视化表示 第 3 部分, 研究 伤寒论 方药形式背景对象子块分割方法 子块分割的基本原则就是保证全面 多层次 深入地揭示 伤寒论 方药的细化知识 本研究分别借用清代徐灵胎 伤寒论类方 清代王子接 伤寒古方通 中方剂分类方法, 从主方和治法等角度呈现 伤寒论 方药细化知识的可视化表示 第 4 部分, 研究 伤寒论 方药知识发现的结果和解释 通过 伤寒论 方剂配伍群结构多层次复杂概念网络图实现 伤寒论 方剂 药物和方剂 - 药物之间关系结构的可视化表示, 并从图中不同层次和簇集角度进行多方位 合理的图形规律解释 3 伤寒论 方药知识发现的结果和解释 伤寒论 方药知识发现的内容和结果可分为总体和细化两个方面, 其中细化方面可分主方和治法两个角度阐释 3.1 伤寒论 方药知识的整体印象根据建立的 伤寒论 原著方药知识库, 以全部方剂为对象, 方剂药物组成为属性建立形式背景, 经过优化后, 利用基于属性偏序原理的 伤寒 论 方药复杂概念网络表示方法, 可以生成关于 伤寒论 方剂配伍整体群结构属性偏序结构图, 给出了 伤寒论 所有方剂 ( 对象 ) 和中药 ( 属性 ) 之间的关系结构可视化表示 ( 因图形篇幅较大, 图 1 为缩略图 ) 3.2 基于主方及其加减方分类法的 伤寒论 方药知识发现结果基于清代徐灵胎 伤寒论类方 的主方及其加减方分类法, 将 伤寒论 方分为 12 大类 : 桂枝汤类 麻黄汤类 葛根汤类 柴胡汤类 栀子汤类 承气汤类 泻心汤类 白虎汤类 五苓散类 [9] 四逆汤类 理中汤类 杂法方类 通过对 12 个类方相应的方剂配伍子群结构属性偏序结构图进行知识发现, 实现了各类方相应方剂 药物和方剂 - 药物之间关系结构的可视化表示 从不同层次角度, 发现各类方的必用药或基础药, 药对或基础方, 及隐含的仲景组方思想 ; 从不同簇集角度, 将各类方进行了二次分类, 发现类方的核心方配伍, 明确类方内诸方之间共性和差异性规律及原因, 阐释类方的配伍原则和化裁规律 以承气汤类为例, 承气汤类图 ( 图 2) 集合了 12 首方 ( 对象 ) 和 22 味药物 ( 属性 ), 并可视化表达其中的方药关系 从图中不同层次角度, 可以看到第一层为 {a4, a7,a1,a2} ={ 大黄, 甘遂, 巴豆, 半夏 }, 提示承气汤类方的基础药为大黄 甘遂 巴豆和半夏 大黄苦寒, 可通腑清热, 泻下里实, 活血祛瘀 ; 甘遂苦寒, 为泻水逐饮之峻品 ; 半夏辛温, 主燥湿化痰 ; 巴豆辛温, 善峻下冷积 提示承气汤类方多用苦寒药, 但亦有辛温之品 ; 主要针对腑实 水饮和冷积而设 从图中不同簇集角度, 可以将簇集分为两类 : 第一类为主要簇集, 即以 a4( 大黄 ) 为顶点集合而成, 包括 1~9 号九首方剂 : 桃核承气汤 调胃承气汤 大承气汤 大陷胸丸 大陷胸汤 麻子仁丸 小承气汤 抵挡汤和抵挡丸, 皆有泻热的功效 其中前五方因含有软坚攻下药 a14( 芒硝 ) 而散结 ( 包括血结 热结 实结等 ) 之力更强 ; 后两方因加入虫类药 {a15,a17} ={ 虻虫, 水蛭 } 而增加破血逐瘀消癥之功 ; 中间两方性稍平和, 沿理

3 第5期 刘超男 等 大数据时代下中医方药知识发现新方法 425 气药 {a10 a22} = {厚朴 枳实} 簇集而成 偏 小陷胸汤 主治均与痰饮有关 其中十枣汤善攻逐 于调理中焦气机 第二类为散在簇集 即分别以 {a7 a1 a2} = {甘遂 巴豆 半夏} 为顶点集合 水饮 白散方可温散寒邪 涤痰破结 小陷胸汤主 清热化痰 而成 包括 10~12 号三首方剂 十枣汤 白散方和 图 1 伤寒论 方药整体群结构属性偏序结构图 Fig. 1 Attribute partial ordered structure diagram of the formulas in Treatise on Febrile Disease

4 燕山大学学报 胆汁 其中大黄为攻下药 甘遂 巴豆为峻下逐水 药 食蜜 猪胆汁可润下 泽泻 半夏为治痰湿常 用品 枳实为理气药 甘草主顾护中焦正气 提示 仲景用下剂多用泻下药 包括攻下 润下 峻下 等 佐用理气药 并注意下之而不伤正 图2 承气汤类方剂配伍群结构属性偏序结构图 Fig. 2 Attribute partial ordered structure diagram of Chengqi decoction 3.3 基于治法分类法的 伤寒论 方药知识发现 结果 基于清代王子接 伤寒古方通 的治法分类 法 将 伤寒论 方按治法分为 6 类 和剂 寒 剂 温剂 汗剂 吐剂 下剂 [10] 通过对 6 种治 法相应的方剂配伍子群结构属性偏序结构图进行 知识发现 实现了各治法相应方剂 药物和方剂药物之间关系结构的可视化表示 从不同层次角 度 发现仲景使用和 寒 温 汗 吐 下等六法 的必用药或基础药 药对或基础方 及药物种类 从不同簇集角度 发现仲景运用六法的主治功效 常用方剂及其配伍规律 图3 Fig. 3 下剂方剂配伍群结构属性偏序结构图 Attribute partial ordered structure diagram of Xiaji formula 从图中不同簇集角度 将簇集主要分为 3 大 类 第一类为主要簇集 即以 {a7} = {大黄} 为 顶点集合而成 包括 1~11 号十一首方剂 桃核承 气汤 调胃承气汤 大承气汤 大陷胸丸 大陷胸 汤 麻子仁丸 大柴胡汤 小承气汤 桂枝加大黄 汤 抵当汤和抵当丸 均可通大便使邪有出路 以 以下剂方药为例 下剂方药图 图 3 集合了 22 首方 对象 和 43 味药物 属性 并可视化 泻热散结 包括血结 热结 实结 气结等 第 二类即以 {a38} = {泽泻} 为顶点集合而成 包括 表达其中的方药关系 12~14 号三首方剂 五苓散 猪苓汤和牡蛎泽泻散 从图中不同层次角度 可以看到第一层为 {a7 a38 a41 a11 a4 a12 a2 a30 a42} = {大 均具有利水的功效 使病从小便解 第三类即以 {a41} = {枳实} 为顶点集合而成 包括 15~16 号 黄 泽泻 枳实 甘草 半夏 甘遂 巴豆 食 蜜 猪胆汁} 提示仲景用下剂的基础药是大黄 两首方剂 四逆散和枳实栀子豉汤 皆能行气解 泽泻 枳实 甘草 半夏 甘遂 巴豆 食蜜 猪 结 气结等邪结偏中下部而设 通过泻热 利水等 郁 综上所述 仲景用下剂多为血结 热结 实

5 第 5 期刘超男等大数据时代下中医方药知识发现新方法 427 治法使邪趋下从二便解 4 结束语面向大数据时代, 面对中医方药传承的实际情况, 本文通过基于形式概念分析的复杂概念网络发现方法对 伤寒论 方药知识进行总体和细化发现, 验证了该方法用于方药知识发现的可行性, 提供了一种崭新的中医方药知识方法 在以后的研究中, 可推而广之, 以促进方药, 甚至中医药学 大数据 的挖掘 继承和创新, 造福社会, 造福人类 参考文献 [1] 马建光, 姜巍. 大数据的概念, 特征及其应用 [J]. 国防科技, 2013,34 (2): [2] LynchC. Bigdata: Howdoyourdatagrow? [J]. Nature, 2008,455 (7209): [3] ScienceStaff. Dealingwithdata [J]. Science, 2011,331 (6018): [4] 罗朝淑. 大数据 : 为中医药发展带来 大价值 [N]. 科技日报, (9). [5] 潘文, 程涛, 牛崇信, 等. 大数据时代中医药信息的应用 [J]. 中国中医药图书情报杂志,2014,38 (1): 1-4. [6] 刘超男, 李赛美. 基于多层次复杂概念网络表示方法的 伤寒论 方药按主方分类的知识发现 [J]. 世界科学技术 - 中医药现代化, 2014,16 (6): [7] 刘超男, 李赛美, 洪文学. 基于形式概念分析数学理论研究 伤寒论 方药整体知识 [J]. 中医杂志, 2014,55 (5): [8] 刘超男, 徐笋晶, 李赛美, 等. 基于多层次复杂概念网络表示方法的 伤寒论 方药按治法分类的知识发现 [J]. 北京中医药大学学报,2014,37 (7): [9] 徐大椿. 伤寒论类方 伤寒约编 [M]. 2 版. 北京 : 学苑出版社,2013. [10] 王子接. 绛雪园古方选注 [M]. 北京 : 中国中医药出版社, 2007: 1-3. Anew method of TCM research on formula and herbs in age of big data LIUChao-nan 1,DENG Ye 1,LISai-mei 1,LIU Yu-zhou 1,HONGWen-xue 2,LIUMin 1 (1. FirstSchoolofClinicalMedicine, GuangzhouUniversityofChineseMedicine, Guangzhou, Guangdong , China; 2. College ofelectricalengineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei , China) In recent years, theresearchonthe application of ideasand technology in age ofbig datato thefield ofthe traditional Chinesemedicine (TCM) isdevelopinggradually. BigdataofprescriptionsisanimportantcomponentoftheknowledgeinTCM. Itisnecessarytohaveabetterminingforhiddenknowledgeinthemassiveandcomplicateddata. Theresearchtakestheknowledge oftcmprescriptionsintreatiseonfebrilediseaseswhichisthe"ancestorofformularies"asacarrier. Themethodtodiscoverthe multi-layer complex concept network is introduced. Anew method for TCM prescriptions research in age of big data is proposed in order to promotethe furtherexcavation, heritanceandinnovation oftcm, which willbenefitthecommunityandhumanity. age ofbigdata; traditionalchinese medicine prescriptions; Treatiseon Febrile Disease; complex conceptnetwork

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