一種中醫數據庫的建立方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種建立中醫數據庫的方法，特別涉及一種可以進行科學分析、統計的中醫數據庫的建立方法。
【背景技術】
[0002]中醫學的精髓主要在《黃帝內經》、《神農本草經》等醫學巨著里，在張仲景、張景岳等中醫大家的學術思想里。然而中醫學是實踐醫學，其精髓也應存在于歷代名老中醫的臨床醫案里。但上述醫書、案例等資料浩如煙海，人工是不可能進行科學的分析和統計的。隨著計算機軟硬件技術的發展，利用計算機系統建立數據庫，對中醫進行分析和統計提供了可能。但現有的數據庫常常是將醫學書籍和醫案進行簡單的錄入，多半只具有檢索功能，不能進行科學分析和統計，例如，不能定量地說明其中哪些病因或病理結果對引起某證候更重要，哪些癥狀對辨識某證候更重要，哪些用藥對治療某證候更重要，更很少介紹哪些病因或病理結果、癥狀和用藥對某證候一定不重要。
【發明內容】
[0003]本發明為了克服以上技術的不足，提供了一種可以進行科學分析、統計的中醫數據庫的建立方法。
[0004]本發明是通過以下措施來實現的:
[0005]本發明的建立中醫數據庫的方法，是利用計算機系統，將醫案參數按二值變量，錄入計算機，其中醫案涉及的參數賦值為I，未涉及的參數賦值為O。
[0006]本發明的建立中醫數據庫的方法，所述的醫案參數為病名、病位、病因或病理結果、證型、癥狀及用藥的二種或二種以上。
[0007]本發明的建立中醫數據庫的方法，所述的計算機系統以VisualFoxPro系統為開發平臺，編制計算機軟件。
[0008]采用本發明地方法，將一些醫案建立數據庫，然后進行統計分析，可望使分類、命名和診斷嚴重不統一的中醫證候統計規范化，并能為中醫教學、臨床和科研提供參考數據。
[0009]利用本發明的數據庫，使用Logistic回歸分析統計方法篩選并定量地表達了脾、肺、腎、肝、心、胃在疾病過程中的常見臨床證候，與某一證候正相關和負相關的病因或病理結果、癥狀和用藥。并據統計結果總結出五臟疾病的發病規律和生理功能。
[0010]對常見臨床癥狀的臨床證型、發病部位、病因或病理結果、伴隨癥狀和常用藥物進行統計，對常見臨床證型的病因或病理結果、常見癥狀和常用藥物進行統計，編輯成“中醫統計診斷”，將部分癥狀、證型、病因或病理結果、用藥統計規范化，對疾病的診斷、用藥、制藥提供一種規范化的指導，促進中藥的標準化、規范化、科學化。
[0011]利用本發明的方法建立的中醫數據庫，具備數字化輸入，輸入簡單、快捷。利用本發明的中醫數據庫，可以對醫案進行科學的統計、分析，實現中醫辨證用藥的標準化、規范化、科學化。
【附圖說明】
[0012]附圖1為本發明中脾虛濕盛的病因個數與AIC的關系
【具體實施方式】
[0013]下面通過具體的實施例子并結合附圖對本發明做進一步的詳細描述。
[0014]下面以《全國中醫圖書聯合目錄》為例建立數據庫。
[0015]I數據庫的建立
[0016]1.1醫案的納入標準
[0017]①以《全國中醫圖書聯合目錄》為指導，以山東中醫藥大學圖書館藏書為基礎，挑選宋、元、明、清及近代的中醫臨床名家的醫案;②醫案的辨證用藥遵循中醫學的傳統思路；
③若屬對患者多次復診的醫案，則由二診時的療效決定是否僅錄入初診部分，以使各醫案之間相對獨立。
[0018]1.2醫案的排除標準
[0019]①沒有臨床癥狀或用藥的醫案;②參考西醫診斷或理化檢查結果用藥的醫案;③復診的醫案;④表述不規范，容易產生歧義的醫案。
[0020]1.3編制計算機軟件
[0021 ]以高等中醫院校全國統編教材《中醫診斷學》、《中藥學》、《中醫內科學》等為藍本，對所有醫案涉及的內容如病名(501個)、病位(80個)、病因或病理結果(100個)、綜合證型(186個)、癥狀(817個)及用藥(781味)等進行分類、編號和西文命名。以Visual FoxPro 6.0為開發平臺，編制計算機操作軟件，使得這些內容都成為取值為O或I的二值變量。
[0022]1.4醫案的錄入
[0023]錄入員只需用鼠標將某一醫案所涉及的內容點擊一逼，即把他們賦值為1，其他未點擊的部分則自動賦值為O。在錄入過程中，要求尊重原著，不容許任何主觀意志的介入。初步錄入的醫案經由核查人員的兩次審核合格后方被正式錄用。共錄入了 156位中醫臨床名家的醫案22，459條。
[0024]1.5數據庫的優化
[0025]將所有變量分成癥狀、病名、辨證及用藥四類，使得每一類中的變量都是相對獨立的變量。如果在某一類中沒有任何變量取值為I，則將所有該類中的變量視為數據空缺。
[0026]2 統計
[0027]采用國際通用的SAS 6.12統計軟件的非條件Logistic多元逐步回歸法進行統計。這里的“非條件”是針對成組設計的資料進行的分析，Logistic回歸是處理二值型因變量的回歸方法，逐步回歸包括兩個相反的過程:①不斷從模型以外的變量中挑選“重要”的引入模型。②對引入模型的變量進行綜合分析，將那些“不重要”的變量從模型中剔除。
[0028]2.1自變量的篩選原則
[0029]①以某一被研究對象如肝氣郁結為因變量，從80個常見病位中篩選伴隨的發病部位，從100個常見病因或病理結果中篩選病因或病理結果，從817個常見癥狀中篩選癥狀，從781種常用藥物中篩選用藥，被選中的對象稱為自變量。②隨著被選入的自變量數增加，模型反映實際問題的能力(即擬合優度)不斷增強，表述擬合優度的指標AIC不斷下降。如圖1為研究脾虛濕盛證的病因時獲得的自變量個數與AIC的關系，顯然，當自變量數為4時，AIC的下降速度由快轉慢。從判斷回歸方程預測準確性的統計量Concordant(和諧)的值也容易發現，當自變量數是4時，Concordent = 74.5%，當自變量數增加至14個時，Concordent =81.7%。亦即，后增的10個病因僅使模型的預測準確性升高7.2%。故4個病因是我們期望獲得的自變量較少而擬合優度較高的簡約模型。③進入模型的自變量在進行Waldx2檢驗時應至少在a = 0.05水平上統計顯著。
[0030]2.2統計結果的表達
[0031]以肝氣郁結的統計結果為例。全國統編教材《中醫診斷學》認為，肝氣郁結的常見癥狀是:脅痛、脅脹、善太息、月經紫黯、乳房脹痛、咽如物梗，吐咽不解、瘕聚、脈弦等。但在這些癥狀中哪些是肝氣郁結的主要癥狀，哪些是肝氣郁結的特異性癥狀，我們沒有統一的認識。借助上述統計分析，我們發現:
[0032]肝氣郁結的癥狀
[0033]Logit(p)=-3.7425+1.2319 脈弦(0.2938)+1.5179 脅脹(0.0925)+1.2752 脅痛(0.1396)+2.2004 太息(0.0605) + 1.4912 月經紫黯(0.0672) + 1.1407 噯氣(0.0708)-
0.9208 咳嗽(-0.1791) + 1.7171 咽如物梗，吐咽不解(0.0655)+0.5222 脈沉(0.0846) +1.0890 瘕聚(0.0656)+1.7796 乳房脹痛(0.0489)-0.7652 發熱(-0.1357)。
[0034]模型評價:對于每一自變量都有Waldx2>26.9，p= 0.0001。Concordant = 67.6%。
[0035]其中，①所有癥狀是從817個臨床癥狀中篩選出來的；②癥狀的排列順序為進行Logistic回歸時各癥狀進入模型的先后順序;③癥狀前的數值是偏回歸系數，其正、負號表示該癥狀對肝氣郁結的正、負面影響。偏回歸系數的自然指數又稱發生比率(Odds Rat1)。例如善太息的發生比率為exp(2.2004) =9.0287，表示僅有善太息一個癥狀發生時診斷為肝氣郁結的概率與不診斷為肝氣郁結的概率之比，是所有癥狀都不發生時診斷肝氣郁結的概率與不診斷肝氣郁結的概率之比的9.0287倍。亦即，善太息是診斷肝氣郁結的重要癥狀或特異性癥狀。同理，發熱的發生比率是exp(-0.7652) = 0.4652，說明發熱一般不見于肝氣郁結。容易理解，對于某一證候來說，偏回歸系數為負值的癥狀可用作該證候的鑒別診斷；
④由于各癥狀的度量尺度不同，如“脅脹”由不發生到發生的變化與“脈弦”由不發生到發生的變化是不同的，使得不同癥狀對診斷肝氣郁結的影響大小不能比較。若將數據庫中各癥狀和因變量的值分別減去其平均值，再除以各自的標準差(這一過程又叫變量的標準化)，就使之轉化為無量綱的變量，就使各癥狀對診斷肝氣郁結的影響大小具有了可比性。在上述統計結果中，各癥狀后的數值(括號內)是標準化回歸系數，其大小表示在整體考慮所有被納入的癥狀時，各個癥狀對診斷肝氣郁結的影響程度。因此，標準化回歸系數較高的癥狀如脈弦是肝氣郁結的主要癥狀。
[0036]由回歸方程可知，按照各癥狀對肝氣郁結的貢獻度，由大到小依次是脈弦(0.2938 )、脅痛(0.1396)、脅脹(0.0925)、脈沉(0.0846)、噯氣(0.0708)、月經紫黯(0.0672)、瘕聚(0.0656)、咽如物梗，吐咽不解(0.0655)、善太息(0.0605)、乳房脹痛(0.0489)。按照各癥狀對判斷肝氣郁結的特異性，由強到弱依次是2.2004太息、1.7796乳房脹痛、1.7171咽如物梗，吐咽不解、1.5179脅脹、1.4912月經紫黯、1.2752脅痛、1.2319脈弦、1.1407噯氣、1.0890瘕聚、0.5222脈沉。而咳嗽、發熱不是肝氣郁結的癥狀，可用做鑒別診斷。
[0037]3已有的統計結果
[0038](I)臟腑病辨證用藥的Logistic回歸分析統計篩選并定量地表達了脾、肺、腎、肝、心、胃在疾病過程中的常見臨床證候，與某一證候正相關和負相關的病因或病理結果、癥狀和用藥。并據統計結果總結出五臟疾病的發病規律和生理功能。
[0039](2)《中醫統計診斷》對332個常見臨床癥狀的臨床證型、發病部位、病因或病理結果、伴隨癥狀和常用藥物進行了統計。對110個常見臨床證型的病因或病理結果、常見癥狀和常用藥物也進行了統計。編輯成的《中醫統計診斷》作為“新世紀全國高等中醫藥院校創新教材”由中國中醫藥出版社出版，這一工作可望使《中醫診斷學》中的部分癥狀、證型、病因或病理結果、用藥統計規范化。
【主權項】
1.一種中醫數據庫的建立方法，其特征在于:利用計算機系統，將醫案參數按二值變量，錄入計算機，其中醫案涉及的參數賦值為I，未涉及的參數賦值為O。2.根據權利要求1所述的中醫數據庫的建立方法，其特征在于:所述的醫案參數為病名、病位、病因或病理結果、證型、癥狀及用藥的二種或二種以上。3.根據權利要求1所述的中醫數據庫的建立方法，其特征在于:所述的計算機系統以Visual FoxPro系統為開發平臺，編制計算機軟件。
【專利摘要】本發明涉及一種建立中醫數據庫的方法，以解決目前的中醫數據庫不能進行科學分析、統計的問題。本發明的建立中醫數據庫的方法，是利用計算機系統，將醫案參數按二值變量，錄入計算機，其中醫案涉及的參數賦值為1，未涉及的參數賦值為0。利用本發明的方法建立的中醫數據庫，具備數字化輸入，輸入簡單、快捷。利用本發明的中醫數據庫，可以對醫案進行科學的統計、分析，實現中醫辨證用藥的標準化、規范化、科學化。
【IPC分類】G06F19/00
【公開號】CN105528514
【申請號】CN201510835453
【發明人】曹紅梅
【申請人】曹紅梅
【公開日】2016年4月27日
【申請日】2015年11月27日