基于数据挖掘的外感发热组方用药规律研究

目的 :总结中医治疗外感发热的组方用药规律。方法 :收集整理中医治疗外感发热相关经典方剂,并录入至中医传承辅助系统,运用软件集成的数据改进互信息法、复杂系统熵聚类法、无监督的熵层次聚类等数据挖掘方法,对其用药规律进行分析。结果:共纳入方剂165首,用药235味。药物使用频次前3位分别为炙甘草(89)、黄芩(61)、柴胡(39);药物组合使用频次前3位分别为炙甘草、黄芩(33),黄连、黄芩(28),栀子、黄芩(27);药物关联系数前3位分别为麦冬、鳖甲,麦冬、大黄,连翘、厚朴;演化出核心组合22组,新处方11首。结论:外感发热用药以清热药、补虚药、解表药为主,其次是泻下药、化痰止咳药。

数据挖掘技术在方剂学研究中的应用进展

随着计算机技术的快速发展,数据挖掘技术在医学界的应用受到重视。文章从数据挖掘的含义出发,回顾了数据挖掘方法、常用的数据挖掘软件以及数据挖掘过程。概述了数据挖掘在中医方剂学研究中的应用现状,并对其应用前景进行展望。参考文献31篇。

《血证论》组方用药规律数据挖掘

目的总结《血证论》组方用药规律。方法收集并整理《血证论》所载方剂,将方剂及药物名称录入至中医传承辅助平台V2.5,统计药物使用频次,采用关联规则、改进的互信息法、复杂系统熵聚类对药物组合、药物关联度、药物核心组合进行分析,并采用无监督熵层次聚类进行新处方分析。结果共纳入方剂197首,所用药物423味,使用频次共计2498次。药物使用频次前3位分别为甘草（103）、当归（79）、白芍（63）;药物组合使用频次前3位分别为甘草、当归（50）,甘草、白芍（42）,白芍、当归（40）;药物关联系数前3位分别为蒲黄、麦冬（0.02729976）,五味子、五倍子（0.02684237）,五味子、牛膝（0.02667364）;基于复杂系统熵聚类演化出3-4味药物核心组合28组;运用无监督熵层次聚类算法得到新处方14首。结论《血证论》用药以降火、理气、和血、补泻脏腑为主,多用凉药、润药,少用热药、燥药。