以郁證為例探討中醫(yī)辨證論治系統(tǒng)優(yōu)化方法研究

丁 琪，侯 曦，溫川飆*

（1．成都中醫(yī)藥大學，四川 成都 611137；2．貴陽中醫(yī)學院，貴州 貴陽 550025）

歷代醫(yī)家都致力于制定規(guī)范的病名、分期、證候診斷、療效評定等各種標準，為反應疾病的本質提出“證候要素”一詞。朱文鋒[1]等提出，辨證的核心是“證素”，通過對證的認識而得到的病性和病位，就組成了臨床辨證的證型。永炎院士[2]指出通過證候要素的提取即"降維”和證候要素的重新組合即"升階”，可以增加診療辨證方法體系在臨床應用中的靈活性和適用性，符合患者的特殊個體差異和醫(yī)生的機圓法活的需求。對臨床證候進行分解，分解開來的最小元素便是“證素”，它是聯(lián)系病機與證候之間的橋梁，不同的證素在臨床表現(xiàn)中皆對應不同的一組癥狀或體征，且其出現(xiàn)具有一定的規(guī)律[3-5]。

目前關于郁證證候要素的研究相對較少，沒有細化和標準化，有的僅僅是為證型研究提供一個參考或者過渡，如唐啟盛[6]對611例抑郁癥患者進行中醫(yī)證候的貝葉斯網(wǎng)絡研究，提取病機證候要素9個、病位證候要素4個，然后由中醫(yī)專家根據(jù)證候要素提取中醫(yī)證型8個。有些研究對證候要素進行了分類研究，如吳崇勝、陳家旭等[7-8]對臨床398例郁證中醫(yī)證候采取證癥對應關系的研究，得出的結果是郁證患者的常見證候有5個，分別為：心血虛證、火證、脾氣虛證、痰證和肝郁證。很顯然這里的中醫(yī)證候要素研究只是一個過渡，不是研究的重點。

1 原48位編碼不適用于所有疾病

不同疾病的證候要素組成并不完全相同，由楊殿興[9-10]提出的原48編碼參照心血管科疾病按辨病位、病因、病性、病勢分別展開如下：①病位：肝、胃、膽、腸、肺、脾、腎、心、胞宮、膀胱、精室、沖任、表（即可以作為病位，又可以作為病性的發(fā)病趨勢）。②病因、病性、病勢：表、腑實、不調、熱、虛熱、血熱、津虧、毒、膿、積聚、寒、暑、氣虛、血虛、陰虛、陽虛、不固、心煩、神昏（神志異常）、血瘀、絡阻、出血、氣滯、咳喘、氣逆、陽亢、風、動風、燥、濕、水、痰、食、蟲、體質、五行。用原48位編碼編程后的算法運用于分析其他類疾病時，其得出的結果準確率為85%，究其原因還在于對各證候要素的設置并不精準。為探求全面準確的證候要素的組成，本文以抑郁癥為例，提取該疾病的證候要素，作為參考以優(yōu)化原48位編碼，使其數(shù)學模型更加準確。

2 提取抑郁癥的證候要素的資料與方法

2.1 資料來源

所有病例數(shù)據(jù)均來自于四川省大數(shù)據(jù)平臺，從200多萬份臨床病例中篩選出500份2016年7月～2018年7月的完整郁證（抑郁癥）患者病歷。

2.2 證候要素判別方法

根據(jù)《中醫(yī)臨床診療術語證候部分》[11]中所羅列的如對火熱證、血虛證、氣虛證、陽虛證等各證候的表現(xiàn)，由2名中醫(yī)專業(yè)研究生對篩選出的500例郁證病歷進行中醫(yī)證候要素的提取。

2.3 建立數(shù)據(jù)庫

以郁癥為單位整理出癥狀、證型、及其相對應的治法、方劑、藥物等信息，對相關癥狀及證候要素數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理，完成對疾病“證型”、“治法”以及“方劑”、“藥物”等臨床數(shù)據(jù)的采集和預處理，運用Microsoft Of fi ce 2016建立深度學習技術郁證數(shù)據(jù)庫。

2.4 統(tǒng)計方法及結果

采用頻次統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行處理，歸納總結中醫(yī)郁證中最常見的證候屬性，并從中提取各證候的證候要素。

去掉百分比≤5%的證候要素，最終共得到19個證候要素：病位類：肝、心、脾、肺、腎、胃、腦神、膽，病性類：痰濁、氣滯、氣逆、氣虛、血瘀、血虛、血熱、陰虛、陽虛、陽亢、津虧，具體出現(xiàn)頻數(shù)及所占百分比見表1。

表1 500例郁證證候要素分布情況（n，%）

續(xù)表1

3 驗 證

3.1 驗證方法及標準

采用自編碼器深度學習模型，設計中醫(yī)辨證論治識別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，提取識別的分層數(shù)據(jù)特征；并開展深度學習算法訓練，獲得中醫(yī)辨證論治識別算法體系的不斷優(yōu)化，將新提取的19個證候要素進行重新編碼；利用數(shù)據(jù)模型向前傳播和分層特征提取，更為準確的建立激勵函數(shù)與計算出各編碼的辨證權重值，不斷調整，最終使各級神經(jīng)元權重趨于理想值。設定最終得出的藥物符合率為驗證結果的標準。

3.2 驗證結果

采用上述方法構建的模型，將200多萬份中完整有效的臨床數(shù)據(jù)帶入新的模型中進行驗證，結果89%以上符合體系，能得出比原有模型更為準確有效的方藥配比，以期臨床上對郁證的診療提供更為準確的幫助。