基于數(shù)據(jù)挖掘的中藥藥斗擺放設(shè)計(jì)

伍海鵬 蘭樂(lè)霞 劉紅雄 張紅蓮 康潔 伍海濤

（1冷水江市人民醫(yī)院中藥房，湖南婁底417500；2廣州中醫(yī)藥大學(xué)臨床藥理研究所，廣東廣州510405）

藥斗是盛裝中藥飲片的容器，為便于調(diào)劑工作，藥斗架內(nèi)存放飲片有一定的規(guī)律，稱為斗譜。中藥房每天最基本的工作就是中藥調(diào)劑，基層醫(yī)院尚不能完全實(shí)現(xiàn)獨(dú)立小包裝、顆粒劑等減輕工作量的制劑方式，絕大部分工作還是延續(xù)傳統(tǒng)的手抓稱量中藥飲片，用藥量多、調(diào)配任務(wù)量大、工作繁忙，合理的斗譜編排對(duì)于降低工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，避免發(fā)生差錯(cuò)事故有重要意義。

中藥斗譜的編排多按處方需要、方劑組成、入藥部位、藥物性味、調(diào)配人員的習(xí)慣等原則進(jìn)行，排列的科學(xué)性一直受到關(guān)注，有研究采用計(jì)算機(jī)對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn)[1-4]，或就其排列原則闡明了自己的看法[5]。對(duì)調(diào)配的操作進(jìn)行分解后，可發(fā)現(xiàn)調(diào)配的流程主要由單人逐張按處方執(zhí)行，調(diào)配耗時(shí)與單味藥量的關(guān)系不大，但與處方中藥物的種類直接相關(guān)。在不同區(qū)域藥斗間反復(fù)走動(dòng)是占用時(shí)間最多的步驟，如何減少這種重復(fù)走動(dòng)是縮減工作時(shí)間的關(guān)鍵因素。使同一張?zhí)幏街械牟煌兴幖性谝粋€(gè)區(qū)域以方便抓取即可有效地解決這個(gè)問(wèn)題。為此考慮單獨(dú)每張?zhí)幏胶兄兴幍年P(guān)聯(lián)度（或聚集度）更合理。

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)從海量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價(jià)值的模式或規(guī)律等的復(fù)雜過(guò)程。其中的關(guān)聯(lián)分析是從給定的數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集模式知識(shí)，廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷、事務(wù)分析等領(lǐng)域。門診中藥房處方量大，每張?zhí)幏桨畔⒘恳捕啵m合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘原理進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

基于上述考慮，本研究采用數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ密浖PSS Clementine 12.0對(duì)我院門診中藥房的處方進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，以期找出中藥斗譜排列規(guī)律應(yīng)用于實(shí)際工作。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

我院門診中藥房2009年11月 -2010年8月所有的中藥調(diào)劑處方，采用整群隨機(jī)抽樣的方法，以天為單位抽樣。隨機(jī)數(shù)由Excel 2003隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生，乘以30后取整數(shù)即為某月抽中的天數(shù)，抽中天的所有處方均納入研究，共計(jì)2 052張。

1.2 方法

1.2.1 建立處方數(shù)據(jù)庫(kù) 由于我院門診中藥房的管理軟件不能完整導(dǎo)出處方數(shù)據(jù)，采用人工錄入的方法，將處方按日期、醫(yī)師、處方流水號(hào)、處方藥物錄入Excel表格中，雙人核對(duì)，對(duì)單元格數(shù)據(jù)格式進(jìn)行規(guī)范化后 （“1”代表處方中含有該中藥，“0”代表不含有）；導(dǎo)入 SPSS Clementine 12.0中建立處方數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)類型為“標(biāo)志”，字段輸入方向?yàn)椤皟烧摺保⒐?jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)流。

1.2.2 建立篩選數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)所有納入研究的處方按單味藥物的使用頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算其累計(jì)使用頻數(shù)。從數(shù)據(jù)庫(kù)去除使用頻數(shù)低于30次以下的藥物，建立篩選數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2.3 繪制Web圖 按支持度為0.5%、置信度為40%，對(duì)篩選數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析（在同一張?zhí)幏街谐霈F(xiàn)的中藥相互間均為關(guān)聯(lián)），繪出環(huán)形Web圖（舍去300以下的鏈接，用線條粗細(xì)代表關(guān)聯(lián)的強(qiáng)弱）；對(duì)使用頻數(shù)居前30位的中藥分別作關(guān)聯(lián)分析，繪制定向Web圖。

2 結(jié)果

2.1 我院使用的中藥藥味數(shù)及使用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)

建立處方數(shù)據(jù)庫(kù)后，統(tǒng)計(jì)顯示共使用了229味中藥，基本覆蓋了藥房的全部飲片藥材。對(duì)藥物使用的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排序。使用頻數(shù)前60位的中藥見(jiàn)表1，其中使用頻數(shù)最高的為甘草（1 924次），約93.76%的處方中含有，其頻數(shù)約為排序第2位的黃芩（982次）的2倍。前30位中藥使用頻數(shù)總和占藥物總使用頻數(shù)的61.7%，前58位的中藥使用頻數(shù)總和占藥物總使用頻數(shù)的80.4%，表明絕大部分中藥調(diào)劑工作與這些藥有關(guān)。

表1 使用頻數(shù)前60位的中藥 （使用頻數(shù)百分比，%）

2.2 篩選數(shù)據(jù)庫(kù)重建及關(guān)聯(lián)分析

第122～229位的中藥累積使用頻數(shù)在30次以下（平均每月使用＜3次），認(rèn)為這些中藥的使用頻數(shù)較低，即使與其他藥有關(guān)聯(lián)，其數(shù)據(jù)對(duì)分析的意義不大，為減少計(jì)算量，以使用頻數(shù)第1～121位的中藥重建篩選數(shù)據(jù)庫(kù)（見(jiàn)圖1），對(duì)其進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，得到鏈接＞300的17味中藥，依次為甘草、黃芩、玄參、板藍(lán)根、苦杏仁、前胡、白前、旱半夏、山茱萸、浙貝母、丹參、黃芪、桔梗、川貝母、白芷、山楂、蘇葉，與使用頻數(shù)的排序基本一致。鏈接數(shù)＞300的強(qiáng)關(guān)聯(lián)藥物具體分布見(jiàn)表2。

圖1 前121位中藥關(guān)聯(lián)分析環(huán)形Web圖

表2 強(qiáng)關(guān)聯(lián)藥物分布（鏈接數(shù)＞300）

同時(shí)對(duì)使用頻數(shù)1～30位的中藥分別在篩選數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行定向關(guān)聯(lián)分析，以板藍(lán)根為例，其定向關(guān)聯(lián)圖見(jiàn)圖2。與板藍(lán)根關(guān)聯(lián)度大的藥物依次為甘草、黃芩、玄參、苦杏仁、前胡、白前、浙貝母、旱半夏，分別得到和這些藥物關(guān)聯(lián)度較大的前8位中藥，去除重復(fù)后合計(jì)41味。

3 討論

圖2 板藍(lán)根定向關(guān)聯(lián)圖

既往的斗譜排列改良所應(yīng)用的方法多為自編的計(jì)算機(jī)程序[1-2]或者利用Excel程序，但其表格的容積和計(jì)算量有限，并不適宜門診中藥房的大量處方統(tǒng)計(jì)；其計(jì)算原理大都基于藥物的使用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，相對(duì)合理的則利用模糊數(shù)學(xué)隸屬函數(shù)進(jìn)行計(jì)算[1-4]，但未對(duì)調(diào)配過(guò)程進(jìn)行更進(jìn)一步的探索。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于改進(jìn)商品銷售，也有用于藥物擺放[6-7]的研究，但用于中藥斗譜的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。

本研究以關(guān)聯(lián)度而非使用頻數(shù)作為主要的統(tǒng)計(jì)變量，利用關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)大量處方進(jìn)行分析。關(guān)聯(lián)分析的計(jì)算量與處方量及每張?zhí)幏街泻械乃幬冻烧龋T診處方每月數(shù)以千計(jì)，中藥處方的品種組合較多，無(wú)法按西藥的系統(tǒng)疾病藥物歸類簡(jiǎn)化，大時(shí)間跨度的處方量完全進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析對(duì)計(jì)算機(jī)硬件要求較高。為了適應(yīng)現(xiàn)有的計(jì)算條件，又能不失真地反映門診處方中隱含的特征，盡可能多地涵蓋多個(gè)時(shí)間段，本研究采用整群隨機(jī)抽樣的方法對(duì)門診處方以天為單位取樣，確保了數(shù)據(jù)樣本的代表性，較好地保留了處方中的關(guān)聯(lián)度特征，又不會(huì)因處方量增加而使計(jì)算量激增。在計(jì)算過(guò)程中合理的舍棄了累積使用頻數(shù)低于一定數(shù)目的藥物，建立篩選數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)一步減少計(jì)算量，使關(guān)聯(lián)分析工作得以在普通計(jì)算機(jī)上進(jìn)行。由于關(guān)聯(lián)分析的排序與使用頻數(shù)有一定的關(guān)系，某些強(qiáng)關(guān)聯(lián)的藥物可能由于使用率較低而被軟件漏掉，為此對(duì)單味藥進(jìn)行定向關(guān)聯(lián)分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)分析的必要補(bǔ)充。

本研究得到的使用頻數(shù)最高的30味藥，其組成有一定規(guī)律：多為清熱解毒或滋補(bǔ)藥物，表明在我院中醫(yī)科就診患者以中醫(yī)內(nèi)科疾病為主；對(duì)使用頻數(shù)排列前121味藥的關(guān)聯(lián)分析顯示其與使用頻數(shù)排序基本一致，這與臨床工作的經(jīng)驗(yàn)相符。對(duì)其中每一味藥的分別做定向關(guān)聯(lián)計(jì)算，也體現(xiàn)了這一特征，定向關(guān)聯(lián)得到41味常用中藥均包含在使用頻數(shù)前60味中藥之內(nèi)。把這41味藥排列在藥斗的最適位置，其相關(guān)藥排列在周圍，只需要變動(dòng)不多的藥斗位置，能較好地避免斗譜改良后員工的記憶紊亂；對(duì)此采用人機(jī)工程學(xué)原理對(duì)藥斗的擺放位置、藥柜高度、強(qiáng)關(guān)聯(lián)的藥物的分布進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)和布局，得到了較好的效果 （另文發(fā)表）；對(duì)于使用頻數(shù)最高的甘草，每日消耗量也大，采用大斗裝藥并多處設(shè)斗放置的方式較好地滿足了其用量和頻數(shù)的要求。

研究嘗試采用GRI或Apriori算法建模進(jìn)一步分析處方數(shù)據(jù)的規(guī)律，未獲成功，僅作描述性圖形分析。究其原因與數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模較大（2 052×229=469 908個(gè)），藥物的種類多導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)的列數(shù)很多，顯著增加關(guān)聯(lián)計(jì)算量；單味藥的使用記錄在其中占的比例較?。ㄗ畲笫褂妙l數(shù)的甘草也只占8.5%），其支持度很難滿足建模要求。

傳統(tǒng)的中醫(yī)處方與標(biāo)準(zhǔn)藥名存在一定差別，理想的斗譜對(duì)提高工作效率，改善中藥調(diào)配速度有很大幫助，本研究?jī)H從門診中醫(yī)處方的藥物關(guān)聯(lián)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)組方的合理性未作更多的考究；基于醫(yī)師個(gè)人的組方偏好，本研究得到的結(jié)論也不完全適合其他醫(yī)院，但其應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘原理處理藥房數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的模式可以推廣；在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步地提取處方中含有的其他信息，也可以為藥房的各種藥事管理提供數(shù)據(jù)支持。

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