糖尿病用药规律的关联规则研究

糖尿病用药规律的关联规则研究
作者 : 杨世宏
学位授予单位 : 昆明理工大学
学位名称 : 硕士
导师姓名 : 杨嘉林
学位年度 : 2018
关键词 : 糖尿病；关联规则；爬虫；分词；用药规律
摘要 : 糖尿病是高发性疾病,病程周期长,我国糖尿病患者人数居于全球首位,患病率高于世界平均水平。中医药作为我国传统医学的主体,自古以来就有许多医者投身于治疗糖尿病中药的研究当中,但是中医学在临床诊断时,要求将人看作一个具有循环性的整体,从全局到局部,增加了诊断的难度,不利于中医学术思想和临床经验的交流和研究。为探寻我国中医治疗糖尿病的用药规律,利用关联规则技术从药物之间、辩证类型与药物之间两个方面对用药规律进行挖掘,对丰富和发展方剂学理论及临床用药提供新的思路及参考具有意义。首先通过Python的Scrapy爬虫框架,从名老中医学术经验国家服务平台上获取到多位国医大师诊治糖尿病所开具的医案数据,然后对这些医案数据进行预处理,根据不同字段对应的数据分开进行处理,对于每个医案中的处方数据,利用Python的Jieba分词工具,将得到单独的中药名,对其中出现的不规范的药名进行统一规范,为了使算法能够处理这些数据,对这些统一后的药名进行编码;其次对于经典关联规则算法存在的瓶颈问题,提出了基于布尔矩阵加权的关联规则算法,减少了数据库的扫描次数和冗余的候选项集,提高了内存的使用效率和算法的执行效率,和经典关联规则算法相比,能够快速有效地进行频繁项集挖掘;最后利用关联规则算法运行处理好的数据,通过频数统计和设置不同的最小支持度和最小值信度,挖掘出规则。通过对540个中医诊治糖尿病的医案进行数据挖掘研究,明确了中医治疗糖尿病的处方药物的使用频次规律、药物间的关联规则及辩证类型与药物间的规则,提取到用药的二项、三项及四项核心组合。通过对辩证类型及相对应的中药的药效分析,验证了该研究的医案数据处理及分析对糖尿病用药规律挖掘的有效性,可以为临床提供一定的用药指导和参考。