關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

楊柳，徐晴文，黃汝佳，朱姝靜，梁昊，彭清華

（湖南中醫(yī)藥大學(xué)，湖南 長沙 410208）

關(guān)聯(lián)規(guī)則是指兩個或者多個變量的取值之間存在某種規(guī)律，該規(guī)律不涉及因果關(guān)系，但往往會存在“同時存在”或“從一對象可推出另一對象”的現(xiàn)象。關(guān)聯(lián)規(guī)則作為數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一，在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。但目前關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用仍較為粗淺生硬，處于“數(shù)據(jù)豐富，信息匱乏”的局面。而較復(fù)雜的規(guī)則和算法以及繁多的分析平臺選擇，依然會造成從業(yè)者的研究困擾以及結(jié)果的不準確性。本文從關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)概念的介紹入手，在分析比較常用算法及軟件的同時，著重闡釋了目前關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用，促進醫(yī)療工作者對醫(yī)療數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)進行更好地理解及運用，在疾病的診斷與治療中做出更高效、更準確的醫(yī)療決策，從而推動計算機輔助在中醫(yī)藥路線的發(fā)展。

1 關(guān)聯(lián)規(guī)則方法簡論

1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則及購物籃數(shù)據(jù)概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析又稱為購物籃分析。超市從大量商品數(shù)據(jù)分析中，發(fā)現(xiàn)了顧客購買商品之間的規(guī)律，將經(jīng)常同時被購買的商品安排到相鄰貨架，從而提高銷售額，這一行為被稱為“購物籃分析”，即從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的聯(lián)系與規(guī)律。

1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)概念

1.2.1 項集

所有事務(wù)中每一對象可以稱為一個項，一個或多個項的組合稱為項集。

1.2.2 支持度計數(shù)σ

指項集在事務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)。

1.2.3 支持度S

包含項集的事務(wù)X占所有事務(wù)數(shù)量N的比例。

1.2.4 頻繁項集

如果對項目集的支持度設(shè)定一個最小閾值，那么所有支持度大于這個閾值的項集就是頻繁項集。

1.2.5 置信度C

是指Y在包含X的事務(wù)中出現(xiàn)的頻繁程度。

1.2.6 提升度

判斷Y 在整體個數(shù)據(jù)集出現(xiàn)的頻率是否和X 存在的頻率等同。

如果該值等于1，說明兩個條件沒有任何關(guān)聯(lián)。如果小于1，說明X 與Y 是負相關(guān)的關(guān)系，意味著一個出現(xiàn)可能導(dǎo)致另外一個不出現(xiàn)。大于1 則表示具有正相關(guān)的關(guān)系。一般在數(shù)據(jù)挖掘中當(dāng)提升度大于3 時，挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則是有價值的。

提升度是一種比較簡單的判斷手法，實際中受零事務(wù)（既不包含X 也不包含Y 的事務(wù)）的影響比較大。所以如果數(shù)據(jù)中含有的零事務(wù)數(shù)量較大，該度量則不適合使用。

1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法大致可分為寬度優(yōu)先算法、深度優(yōu)先算法、數(shù)據(jù)集劃分算法、采樣算法和增量式更新算法等［1］。算法一般分為兩個關(guān)鍵步驟：①生成所有頻繁項集；②生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則，即找出頻繁項集中大于等于最小置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則［2］。目前在相關(guān)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)規(guī)則較常用的算法主要是Apriori 算法和FP－growth算法。

1.3.1 Apriori算法

Apriori 算法是寬度優(yōu)先算法的一種，它需掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)等于最大頻繁項集的項數(shù)。Apriori算法有兩個致命的性能瓶頸：①產(chǎn)生的候選集過大（尤其是2－項集），算法必須耗費大量的時間處理候選項集；②多次掃描數(shù)據(jù)庫，需要很大的1/0 負載，在時間、空間上都要付出很大代價［1］。但王姣等［3］根據(jù)支持的反單調(diào)性這一特性，主要通過候選產(chǎn)生和候選前剪枝這兩個關(guān)鍵步驟，對Apriori 算法進行了改進，極大提高了計算效率。流程圖見圖1。

圖1 Apriori算法流程圖

1.3.2 FP－growth算法

FP－growth 算法是深度優(yōu)先算法中最新最高效的，且從本質(zhì)上不同于Apriori 算法的經(jīng)典算法。在算法中有兩個關(guān)鍵步驟，一是生成頻繁模式樹FP－tree，二是在頻繁模式樹FP－tree上挖掘頻繁項集。流程圖見圖2。

圖2 FP?growth算法流程圖

與Apriori 算法相比，F(xiàn)P－growth 算法具有以下優(yōu)點：①FP－growth 算法只需掃描數(shù)據(jù)庫2 次，避免多次掃描數(shù)據(jù)庫；②不需要產(chǎn)生龐大的候選項集，在挖掘過程中大大減少了搜索空間，在時間效率和空間效率上都有一個量級的提高［1］。而楊云等［4］更是在此基礎(chǔ)上提出了FP－growth 的改進算法，進一步縮短了建立FP－tree的時間。

2 關(guān)聯(lián)規(guī)則常用軟件

探討數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則往往需要一些輔助軟件進行分析，目前較為常見的有SPSS Modeler、R等，在中醫(yī)藥領(lǐng)域較為常用的還包括中醫(yī)傳承輔助平臺或古今醫(yī)案平臺［5］，為有相關(guān)數(shù)據(jù)處理需求的人員提供了極大的便利。

2.1 中醫(yī)傳承輔助平臺（TCMISS）

該平臺主要應(yīng)用于中醫(yī)藥研究領(lǐng)域，目前主要集中在名老中醫(yī)經(jīng)驗研究、疾病用藥規(guī)律研究、組方配伍研究等方面。軟件將信息資料的錄入、保存、提取、統(tǒng)計和分析等功能融為一體，優(yōu)勢在于方便非專業(yè)數(shù)據(jù)處理人員操作，同時擁有較豐富和全面的中醫(yī)藥領(lǐng)域信息數(shù)據(jù)等［6］。但是應(yīng)用范圍較窄，目前僅用于藥物配伍規(guī)律分析［7］。TCMISS 一般僅提供簡單粗糙的淺層分析，無法滿足更深度的分析需求。

2.2 SPSS Modeler

在研究中，SPSS 公司推出的數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS Modeler 軟件中關(guān)聯(lián)規(guī)則分析運用得尤為廣泛。作為一個開放式數(shù)據(jù)挖掘工具，其分析過程及結(jié)果非常容易與直觀。在使用操作簡單、不需要任何編程工作的基礎(chǔ)上，擁有強大的數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換功能，可提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘模型和靈活的算法［8］。但在使用過程中，該軟件存在離群點檢測、特征選擇等節(jié)點預(yù)測性能不佳等問題［9］。

2.3 R

R是集統(tǒng)計分析于一體的、幾乎可以滿足所有科研需求的統(tǒng)計分析軟件。它擁有多種數(shù)據(jù)分析方法，在具有強大的挖掘分析能力和擴展性的同時，可以通過arulesViz和arules等功能包，對數(shù)據(jù)進行更好的可視化輸出［10］。但是由于它無法在R 語言的基礎(chǔ)上開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序，其最終結(jié)果往往通過其他語言顯示［11］。

3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與購物籃數(shù)據(jù)的異同

關(guān)聯(lián)規(guī)則起源并最早應(yīng)用于購物籃數(shù)據(jù)，由于其自身高度的兼容性和可操作性，現(xiàn)如今也被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)特別是中醫(yī)藥的數(shù)據(jù)處理中。如在醫(yī)學(xué)診療方面，可以提高診斷及治療精準度，給人們帶來更高效率和更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)；在藥物應(yīng)用方面，可以不斷地優(yōu)化藥物聯(lián)用組合的同時提供開發(fā)新藥的方向；此外，在公共衛(wèi)生管理、醫(yī)療器械使用、醫(yī)療人員規(guī)培等一些方面均有不同程度的優(yōu)化作用［12］。

在面對數(shù)據(jù)處理時，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與購物籃數(shù)據(jù)存在諸多共同點。如只要將患者與疾病比作不同商品，根據(jù)其呈現(xiàn)的置信度支持度等數(shù)據(jù)，便能得到患者與疾病之間的對應(yīng)聯(lián)系與規(guī)律，極大地提高了疾病診療效率。該流程可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)眾多不同領(lǐng)域和數(shù)據(jù)中，如藥物開發(fā)研究、醫(yī)療設(shè)備使用情況，再如中醫(yī)證候、癥狀、中藥配伍之間的關(guān)聯(lián)等。

然而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和超市商品數(shù)據(jù)也存在著不同。一方面，超市商品數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可來源于日常經(jīng)驗，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)需要大量演算分析和專家經(jīng)驗。超市數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則的邏輯常建立于家庭這個整體，如一個家庭同時存在需要喝啤酒的成年人、使用尿布的嬰兒，且牛奶與面包常常是固定的早餐搭配等，其數(shù)據(jù)邏輯簡潔清晰。而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)常常作用于單獨個人，結(jié)果常具有不可控性，如一位胃癌患者卷入一場意外中導(dǎo)致失明，而胃癌與失明并沒有直接上的聯(lián)系。因此醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)往往需要更大量的數(shù)據(jù)證明其中的關(guān)聯(lián)不是偶然［13］。

另一方面，超市商品數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為單維聯(lián)系，而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)為多維聯(lián)系。超市商品數(shù)據(jù)僅僅是商品之間的單維聯(lián)系，一旦撤去中間載體，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)則無法解釋。如前文中顯示，如果不用家庭作為載體，則無法解釋啤酒與尿布等商品之間的關(guān)系。而醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不同，如中醫(yī)常利用關(guān)聯(lián)規(guī)則探究名老中醫(yī)用藥經(jīng)驗規(guī)律時，常常從理法方藥各方面分析，一旦形成癥－證－藥等完整邏輯鏈條后，任意兩點又可組合并擁有合理的解釋。

4 關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘的具體應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用方式，最主要是通過從歷代所流傳下的醫(yī)案典籍和當(dāng)代中醫(yī)臨床實踐經(jīng)驗中，獲取大量可靠數(shù)據(jù)加以分析，總結(jié)出理法方藥之間的一系列規(guī)律。在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘中對關(guān)聯(lián)規(guī)則的使用，不管是對醫(yī)學(xué)臨床事業(yè)還是中醫(yī)學(xué)術(shù)經(jīng)典的傳承和改進，都起了極大的推動作用。筆者將從癥狀、證素、藥物本身的一維關(guān)聯(lián)及彼此之間相互聯(lián)系的二維關(guān)聯(lián)進行如下探討。

4.1 一維關(guān)聯(lián)

一維關(guān)聯(lián)指的是同一性質(zhì)的事物中點與點構(gòu)成的線性聯(lián)系。通過發(fā)現(xiàn)一個事件上兩個或多個點之間的聯(lián)系，從而可以推出該事件中絕大多數(shù)點之間的聯(lián)系與規(guī)律。具體在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)上，一般是局限在癥－證－藥的某一個層級內(nèi)部。層次圖見圖3。

圖3 癥－證－藥層次圖

4.1.1 癥狀關(guān)聯(lián)

目前在中醫(yī)研究癥狀之間的關(guān)聯(lián)上，研究方式往往僅是簡單基于某種病或證的前提下，然后就癥狀或癥狀組合與其研究內(nèi)容關(guān)聯(lián)，如構(gòu)成癥－證、癥－藥關(guān)聯(lián)等，然后進行進一步分析。而癥－癥關(guān)聯(lián)往往是單純作為其中一環(huán)，對所研究病證進行機理分析，增強其癥狀聯(lián)系等方面的認識。如艾軍等［14］在研究小兒肺炎的證候病機時，從熱、郁、痰三個角度出發(fā)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得到各自核心癥狀組合，如咽紅腫痛－舌紅、咳嗽－氣促、咯痰－肺濕啰音等，然后進一步從核心癥狀組合分析其機理，進一步增強對小兒肺炎證候病機的理解。

目前癥狀關(guān)聯(lián)相關(guān)研究領(lǐng)域仍較為淺層，除了作為中間分析媒介，它同時可以作為獨立主題來討論。如通過探討癥狀與癥狀之間的聯(lián)系規(guī)律，研究癥狀之間的共通機制，預(yù)防并發(fā)癥的發(fā)生以及為后續(xù)治療方法提供新思路都具有借鑒意義。

4.1.2 證素關(guān)聯(lián)

證素是指構(gòu)成證候的基本要素，可以分為病位證素和病性證素。但其三階雙網(wǎng)證素辨證體系和“降維升階”等思想，在利于證候特點歸納的同時，也提供著證候－證素－證名組合千變?nèi)f化的可能性［15］。

研究證素關(guān)聯(lián)，首先就在于歸納一組或多組癥狀的特性，然后與證素相關(guān)聯(lián)。其次再是研究疾病或證候中不同證素之間的關(guān)聯(lián)。前者如虞海虹等［16］在進行基于教材挖掘中醫(yī)證素診斷規(guī)則研究時，就挖掘出如腰膝酸軟－腎、月經(jīng)量少－胞宮等病位病素診斷規(guī)律，也同時得到了如口苦、舌苔黃、尿短黃－熱證等病性證素診斷規(guī)律。而后者如楊繼等［17］從2 831 例新型冠狀病毒肺炎患者中，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得出新型冠狀病毒肺炎的病性證素以濕、熱為主，病位證素則多與肺、脾腎相關(guān)。進一步得到4 個主要證候類型，其中就包括以濕、熱、肺－濕熱郁肺證為重要組合，為中醫(yī)研究相關(guān)領(lǐng)域提供的重要參考資料。

證素作為癥與證之間的媒介，可以推動對癥－證關(guān)聯(lián)更好的理解。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則研究不同證素之間的組合規(guī)律，更有利于證候的明確診斷及相似證候之間的鑒別。同時，通過研究不同證候之間相同的證素，可以為研究證候之間的聯(lián)系提供新的思路。

4.1.3 藥物關(guān)聯(lián)

目前關(guān)于藥物關(guān)聯(lián)的研究，大多是在治療某一種病證的基礎(chǔ)上，對藥物配伍進行?。庩P(guān)聯(lián)分析。而藥物之間的關(guān)聯(lián)，可以根據(jù)單藥或藥對進行配伍規(guī)律總結(jié)，然后就所應(yīng)用病證方面進行分析。如崔一然等［18］為了探討丹參－紅花藥對的用藥規(guī)律，在《中醫(yī)方劑大辭典》中提取相關(guān)方劑，發(fā)現(xiàn)丹參紅花－香附、丹參紅花－白芍等核心藥對多歸于心、肝經(jīng)，且丹參紅花常與行氣活血等藥物聯(lián)用等，這一規(guī)律對指導(dǎo)臨床遣方用藥具有重要意義。而胡慧明等［19］在探討山楂的組方藥對規(guī)律時，不僅得出了其核心組合藥對、性味歸經(jīng)的相關(guān)結(jié)論，同時在得到了主治疾病分布的情況下，分析了山楂在具體病證中所發(fā)揮的獨特功效與優(yōu)勢，進一步明確了其在中醫(yī)臨床中的合理應(yīng)用。此類研究對傳統(tǒng)中藥的作用機理及其臨床使用提供了新的思路，對開發(fā)新藥也起到了極大的推動作用。

4.2 二維關(guān)聯(lián)

二維關(guān)聯(lián)指的是不同性質(zhì)事物之間構(gòu)成的線與線聯(lián)系。事件在選取具有代表性的點組成不同的線性關(guān)系后，通過與另一事件所選出的線性關(guān)系組合，從而發(fā)現(xiàn)兩個或多個事件之間的聯(lián)系規(guī)律。

一般二維關(guān)聯(lián)的構(gòu)建，往往是通過發(fā)現(xiàn)兩個事件a 與b 之間的項集聯(lián)系。首先在利用支持度設(shè)定閾值之后，在事件a和b中收集項集。兩個事件各自提取項集組合形成集合，同時組成的不同集合又構(gòu)成一個大型項目集。從大型項目集隨機抽取子集，并在設(shè)定支持閾值后進行算法的計算，此時生成的項目集包括：僅包括a 的集合、僅包括b 的集合和同時包括a 和b 的集合。為探討a與b的關(guān)聯(lián)，選用同時包括a與b的集合。最后通過置信度、支持度等值進行降序排列找到具有代表性的集合，再從中分析a與b的關(guān)系［13］。

4.2.1 癥－證的關(guān)聯(lián)

中醫(yī)證候往往會由不同的癥狀組成，如何快速抓住核心癥狀進行證候診斷，提高診療速度與質(zhì)量，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則探討癥－證之間的關(guān)聯(lián)顯得十分必要。如張辛欣等［20］通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析得出心力衰竭相關(guān)證候與其相對的核心癥狀，如心腎陽虛證對應(yīng)的核心癥狀是雙下肢水腫－心悸，而氣虛血瘀證的對應(yīng)核心癥狀是胸悶－乏力以及舌質(zhì)紫暗－乏力等，該結(jié)果對心力衰竭的證候分析起到了極大的作用。

研究癥－證關(guān)聯(lián)不僅有利于提高疾病相關(guān)證候的鑒別能力，同時對研究相關(guān)證候本身有一定意義。如林獷［21］在研究慢性腎小球腎炎的相關(guān)證型及癥狀時，關(guān)于脾腎虛證的分型及表現(xiàn)就曾提到，脾腎陽虛［虛寒］證的核心癥狀是腰膝酸軟－大便溏?。泛涞?；而脾腎兩虛［虧虛］證的核心癥狀卻是舌苔?。αΓ矗}濡等。這可能是由于構(gòu)成證候的病性、病位不同，其所對應(yīng)的具體癥狀也會有所改變。通過幾組相似證候中不同核心癥狀的鑒別分析，有利于更好地提高證型分辨的效率。

4.2.2 藥－方的關(guān)聯(lián)

由于中醫(yī)診治需辨證論治，臨床使用某首方劑時藥物組成往往會有所不同，或者同種藥物在不同的方劑使用時可以發(fā)揮不同的功用。為了研究相關(guān)方劑的核心傳承以及促進臨床藥物的靈活使用，關(guān)聯(lián)規(guī)則對于探討中藥與相關(guān)方劑之間的聯(lián)系顯得尤為必要。

其中最直白的聯(lián)系表現(xiàn)為，同樣的方劑在面對不同臨床表現(xiàn)時所進行的藥物加減變化，如陳麗萍等［22］在探討名老中醫(yī)應(yīng)用二陳湯規(guī)律后，發(fā)現(xiàn)雖然經(jīng)常有所加減，但橘紅－半夏－茯苓－甘草為二陳湯最核心的藥對，另外通過分析最常用的配伍藥物及功效，如萊菔子－紫蘇子－白芥子合用降氣化痰、白術(shù)－山藥補氣健脾等，有利于指導(dǎo)二陳湯的臨床運用。

而方－藥關(guān)聯(lián)的內(nèi)容，除了具體方劑的藥物組合分析以外，還可以從發(fā)現(xiàn)新處方、歸納方劑效用、量效關(guān)系研究等多個方面闡釋分析［23］。對相關(guān)方劑的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行分析，不僅有利于經(jīng)典藥方更好地傳承，對指導(dǎo)臨床臨證加減也具有極大的意義。

4.2.3 藥－證的關(guān)聯(lián)

通過關(guān)聯(lián)規(guī)則探討藥－證之間聯(lián)系，主要是針對某種證型找出其關(guān)聯(lián)度最高的藥物或藥對。一般來說，目前大多數(shù)研究多是從?。C－藥的大前提出發(fā)進行藥－證對應(yīng)的，這是因為相同的證型所對應(yīng)的疾病往往不同，根據(jù)具體病證的病位等不同，所歸納的藥物規(guī)律也會有所差異。

比如同樣是研究治療氣虛血瘀證的用藥規(guī)律，喬利杰等［24］在基于文獻研究的基礎(chǔ)上統(tǒng)計治療冠心病心力衰竭的單味藥物時，發(fā)現(xiàn)治療的主要藥物為黃芪、丹參、川芎；任風(fēng)英等［25］通過研究李躍華的用藥規(guī)律發(fā)現(xiàn)，其治療慢性腦供血不足使用頻次前3 名藥物分別是葛根、川芎、炙黃芪；而申鑫惠等［26］在研究了當(dāng)代醫(yī)家用藥規(guī)律后，發(fā)現(xiàn)在治療糖尿病周圍神經(jīng)病變時，使用頻次較高的藥物為黃芪、當(dāng)歸、川芎。通過對比發(fā)現(xiàn)，這些治療的核心藥物在存在差異的同時，也存在共同藥物。黃芪－川芎這一共同藥對可能是治療氣虛血瘀證的核心藥對。研究藥－證之間關(guān)聯(lián)，能為中醫(yī)證型和藥物的現(xiàn)代化提供相互促進的作用，為證型的相關(guān)臨床研究以及藥物的藥理分析等提供研究方向。

4.2.4 癥－藥的關(guān)聯(lián)

由于中醫(yī)臨床癥狀成因往往因人而異，當(dāng)下大多數(shù)癥狀與藥物的聯(lián)系往往以病－證－癥－藥的方式呈現(xiàn)，而不是直接的聯(lián)系。然而也存在不同情況。

第一，當(dāng)某些病理現(xiàn)象既是病又是癥時，那么就可以構(gòu)建直接聯(lián)系。如張聰?shù)龋?7］研究治療緩慢性心律失常的癥藥關(guān)聯(lián)時，當(dāng)緩慢性心律失常作為一種病時，它需要通過緩慢性心律失常（?。α?、胸悶（癥）－附子、甘草（藥）這樣的組合間接構(gòu)建關(guān)聯(lián)；而作為一種癥時，緩慢性心律失常卻可以與附子、丹參－甘草、黃芪－桂枝－甘草這樣的藥對構(gòu)建直接關(guān)聯(lián)。同時也可以進一步深挖在癥－藥對應(yīng)關(guān)系下，如藥物分類、歸經(jīng)等關(guān)聯(lián)，如同樣是探討骨質(zhì)疏松癥的用藥規(guī)律，鄭升鵬等［28］在發(fā)現(xiàn)配對藥物后，進一步得出治療骨質(zhì)疏松的中藥多為補陽藥、活血化瘀藥，而歸經(jīng)多在肝腎兩經(jīng)的結(jié)論。

第二，從總結(jié)某名家醫(yī)案典籍出發(fā)，總結(jié)醫(yī)家治療經(jīng)驗。張琴［29］基于《傷寒論》總結(jié)了癥狀與藥物的對應(yīng)規(guī)律，如治療發(fā)熱時常用的藥物為桂枝、甘草、芍藥、大黃、半夏等，這些藥物的藥性多是辛溫、甘溫，涉及病種多為三陽病，符合病在三陽多實熱少虛寒的特點。再如與渴、身痛－豬苓、澤瀉以及大便難、發(fā)熱－厚樸、枳實等多組證候組及其相關(guān)藥對，提示該類藥物對相應(yīng)癥狀（組）或具有特異性的治療作用，對指導(dǎo)臨床上具有借鑒意義。

5 小結(jié)

盡管關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用逐漸廣泛、深入，為中醫(yī)藥的發(fā)展研究做出了重大貢獻，并不斷提供新的思路，然而關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用依然存在局限。

首先，許多研究過于粗淺，只是依賴古今醫(yī)案云平臺或中醫(yī)傳承輔助平臺進行粗淺的挖掘。一者，中醫(yī)輔助平臺往往只能幫助非數(shù)據(jù)分析專業(yè)者進行數(shù)據(jù)處理，無法進行更深入的分析操作。二者，大多數(shù)研究在利用關(guān)聯(lián)規(guī)則上，往往僅是對某些病癥進行中藥配伍規(guī)律分析，大部分結(jié)果都是挖掘出的共識或常識，難以發(fā)現(xiàn)一些隱性的知識或規(guī)律。

其次，許多研究對關(guān)聯(lián)規(guī)則參數(shù)理解不深，僅僅依靠支持度和置信度進行數(shù)據(jù)支撐，而對提升度的參數(shù)不重視，這往往會導(dǎo)向一個并不準確的結(jié)果。如在分析治療某種病癥的核心藥物時，若僅靠置信度和支持度，結(jié)果往往指向使用頻次最高的藥物，然而頻次高的藥物卻不一定是起核心藥效的藥物，這就會導(dǎo)致后續(xù)研究內(nèi)容的偏差，這時往往需要提升度等指標加以佐證。

再次，正如前文提及，現(xiàn)如今許多研究往往是中醫(yī)利用中醫(yī)輔助平臺進行分析，而缺乏中醫(yī)與計算機學(xué)者的交叉合作，雖然便于非專業(yè)人士進行數(shù)據(jù)分析的操作，但也導(dǎo)致大多關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究過于粗淺，僅僅是簡單的一對一關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，而對于多維和多級關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等更高級的方法在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用還不夠。

盡管關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用上仍存在一些問題，但依然對中醫(yī)藥的發(fā)展起到了不可忽視的作用，存在著廣闊的應(yīng)用前景。關(guān)聯(lián)規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)模型可視化可以應(yīng)用到更多領(lǐng)域，如結(jié)合網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)揭示中藥作用于疾病靶點的具體機制，進一步提高中醫(yī)藥對疾病的診療水平，從而推動中醫(yī)藥事業(yè)現(xiàn)代化的進程。