基于算法模型探究国家名老中医沈舒文教授真实世界数据中运用大黄的诊疗规律

目的挖掘沈舒文教授应用大黄及其炮制品的临床应用规律,为探索大黄临床应用的诊疗思路和用药经验提供参考。方法基于沈舒文教授名医工作室传承病案系统中记录的病例数据,运用python搭建算法模型,以人工智能领域的机器学习为研究工具,从真实世界数据的维度去剖析大量样本数据背后的规律,将大黄及炮制品酒大黄作为切入点,通过用药年龄、用药时间、诊断辨证和方药组合等不同层面解析大黄及其炮制品的使用规律。结果算法模型在多个层面总结出大黄及其炮制品的使用规律:①从使用年龄来看,大黄及炮制品多在“天癸竭”阶段使用;②大黄使用时间多集中在气候炎热的夏季,酒大黄使用时间多集中在气候寒冷的冬季;③大黄及其炮制品多在“胃痛”和“便秘”中使用,行气破积较强的酒大黄使用频次高于大黄,在“消渴”的治疗中,性味寒凉的生大黄使用频次高于酒大黄;④大黄及其炮制品的使用主要集中在“不通”和“郁热”方面,中阳虚寒也作为大黄及其炮制品的高频辨证,但酒大黄使用高于大黄,去其寒凉,取其功效;⑤算法模型的评估结果也指向决策树算法更适合分析症状,“痞满”“口干”“排便困难”在大黄及其炮制品所治疾病的症状中出现的最为显著,决策树判别条件主要集中在腹部症状、大便性状和脉象三大板块,这三大症状板块可以很好地判别是否使用大黄和酒大黄;⑥从药物关联性的角度“枳实+大黄(酒大黄)”的组合更为突出,药物聚类后筛选出大黄的核心基础方为“大黄+白芍+郁金”属于大柴胡汤思路,酒大黄的核心基础方为“酒大黄+黄芩+半夏+白术+砂仁+党参”,属于半夏泻心汤治疗湿热蕴蒸的思路;⑦利用算法模型探究高频中药与症状两个维度的关联性,反映出更多药物和症状关联性,如真实世界数据中排便不畅时,瓜蒌仁和麻子仁出现更为显著;出现阴虚热象时,栀子和知母出现更为显著;入睡困难时,酸枣仁和夜交藤的表现则更为显著。结论基于对数据的判别,算法模型凝练出多条符合中医学理论的用药规律,相关中医学理论集中在《黄帝内经》、《伤寒论》和《金匮要略》3本经典著作。以人工智能领域的机器算法为研究工具,从真实世界数据的维度去剖析大量样本数据背后的规律,将大黄及炮制品酒大黄作为切入点,不仅发掘出了药物的使用规律,同时也印证了机器算法能作为中医药研究手段,较好地进行中医药现代化的研究。