基于多种方法融合的慢性胃炎脾胃湿热证主症选择研究

【目的】从慢性胃炎患者的四诊数据中,筛选出脾胃湿热证患者的主症。【方法】提出多种特征选择算法集成机器学习的方法进行主症筛选,综合应用近邻传播聚类、随机森林、互信息和粗糙集挑选出主症特征,再融合判别分析方法完成脾胃湿热证主症的筛选。【结果】最终共筛选出7个主症,按照标准化典则判别函数系数大小依次为苔黄(1.641)、苔白(-1.065)、苔腻(0.757)、舌色红(0.504)、苔厚(0.495)、舌色淡白(-0.323)、胖大舌(-0.269),预测准确率为89.4%。【结论】本研究将多种数据处理方法融合,挑选出慢性胃炎脾胃湿热证患者的主症,结果与中医理论有较好的一致性。

常见消化系统疾病湿热证微生态研究及思考

消化系统疾病湿热证是临床常见的疾病之一,消化道菌群的变化参与了慢性胃炎、溃疡性结肠炎、肠易激综合征及非酒精性脂肪肝等常见消化系统疾病湿热证的发生发展。正常生理状态下,消化道内的菌群相对处于微妙的平衡中,一旦被疾病“扰动”会发生一种特异性偏离状态,表现为中医不同“证候”,并通过不同部位菌群的多样性、丰度、结构等特征改变而客观地反映出来。本文就近20年来常见消化系统疾病菌群湿热证研究相关文献进行梳理,从同病同证和异病同证两个方面对文献中的差异菌群进行比较和分析,从门、属、科3个水平筛选出相同的肠道差异菌群,以期为临床上非侵入性湿热证诊断及疾病治疗方面提供新的切入点。