中医信息系统对多囊卵巢综合征的分型研究

目的通过评估全数字化分析中医基本症候的准确率,来验证全数字化分析中医基本证候与传统中医理论对于多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)的分型有较高的一致性,从而可以客观地辅助临床对PCOS的诊疗。方法收集PCOS病例,数字化记录症状、体征、辨证分型结果;并采用多标记学习法中的多标记k近邻方法(multi-label k-nearest neighbor,ML-kNN)、多标记贝叶斯学习算法(multi-label naive Bayesian,MLNB)法和深度森林算法(multi-grained cascade forest,gcForest),通过计算平均准确率(average precision)、覆盖距离(coverage)、汉明损失(Hamming loss)、首标记错误和排序损失(ranking loss)5个数值来评估全数字化分析中医基本症候的准确率。结果用ML-kNN、MLNB和gcForest将临床采集的数据建立数学模型,经过计算后得出158例PCOS确诊患者中医临床辨证分型为肾虚、脾虚、肝郁、痰湿和血瘀,其中肾虚无兼症的患者52例,肾虚和肝郁并存的患者48例,肾虚和痰湿并存的患者58例。用ML-kNN得出的证型准确率分别为:肾虚66.6%±10.2%、脾虚86.15%±2.9%、肝郁59.8%±9.7%、痰湿72.2%±11.6%,血瘀82.4%±4.6%。用MLNB得出的证型准确率分别为:肾虚65.5%±8.0%、脾虚85.6%±7.1%、肝郁74.2%±7.7%、痰湿70.5%±4.5%,血瘀81.8%±7.7%。用gcForest得出的证型准确率分别为:肾虚87.2%±5.0%、脾虚86.6%±4.8%、肝郁79.2%±6.5%、痰湿79.4%±6.8%,血瘀82.3%±5.9%。结论用中医信息系统计算的PCOS的中医症候有肾虚、脾虚、肝郁、痰湿、血瘀,与曹玲仙教授对PCOS的分型有较高的一致性。说明全数字化采集PCOS患者证候信息并通过现代数据挖掘方法进行辨证论治,可以对PCOS中医临床证候进行有效规律总结,对临床诊疗有一定的帮助。

近5年中医证候诊断客观化研究述评

多学科交叉融合的深入以及多种数据挖掘方法的广泛应用,为中医证候诊断的客观化研究提供了有益的借鉴。围绕中医证候的兼挟性、不平衡性、动态性、复杂性特点,梳理近5年来分别应用于其中的多标记学习法、不平衡数据集的处理、拓扑结构及前瞻性队列研究思路、复杂网络及从人脑认知等中医证候诊断客观化研究方法,以期为中医证候客观化诊断的深入研究提供参考。发现目前相关研究仍存在数据资料的采集和证候的判定主观性较大、针对临床证候的不平衡性及动态性研究相对偏少、尚缺乏综合可行的研究方法等诸多问题,建议中医证候诊断的客观化研究应根据研究目的、中医证候特点、数据挖掘方法的使用范围等因素综合考虑。