基于复杂系统方法的中医临床主症辨证模式研究

We have completed the following 3 aspects in the support of Youth Science Fund: (1) The development and evaluation of Inquiry scale in TCM spleen system disease ( chronic gastritis); (2) The collecting program of TCM spleen system disease ( chronic gastritis) have established; (3)we have established feature selection methods of symptoms In line with the traditional Chinese medicine .we have solved the collected standardization of chronic gastritis basicaly , established the diagnosis informations database ( n = 1841) and developed effective symptom clusters for chronic gastritis syndrome diagnosis.we have published 18 papers, which was included 3 SCI and 6 EI . we have written 2 chapter works, applied for 1 copyright and1 software copyright.. As the guide of complex system science view and methodology, (1) We will apply and improve chronic gastritis diagnosis Inquiry program, and establish a large sample database of 3000-3500 cases; (2) We will apply the established feature selection methods to select important signs and microcosmic indexs for chronic gastritis syndrome diagnosis; (3) Based on the complex system methods ,we will apply multi-label learning and depth of learning algorithm to construct clinical differentiation model of main symptoms combining selected main symptoms .

主持的青年科学基金已完成如下3个方面工作：（1）中医脾系（慢性胃炎）问诊量表研制及评价；（2）中医脾系（慢性胃炎）问诊采集程序建立；（3）符合中医特点的症状特征选择方法建立。基本解决了中医脾系（慢性胃炎）信息采集的规范化，建立了诊断信息数据库（1841例）；初步建立了符合中医特点的症状特征选择方法，挖掘出了能有效用于慢性胃炎病证诊断的问诊特征症状群。发表论文18篇，其中SCI收录3篇，EI收录6篇，编写著作2章；申请作品著作权1项，软件著作权1项。. 本项目以复杂科学的系统观和方法论为指导，（1）运用及完善慢性胃炎问诊采集程序，建立3000－3500例大样本数据库；（2）运用已建立的特征选择方法，筛选慢性胃炎证候诊断重要体征及微观指标；（3）基于复杂系统方法，结合已筛选的问诊症状，运用多标记学习和深度学习算法，模拟中医辨证思维模式，构建符合中医辨证思维的临床主症辨证模式。

辨证论治是中医理论的核心，是中医诊断的特点与精髓。证候信息具有多维性、主观性、模糊性、动态性等特点，是一个高维、高阶、非线性的开放复杂系统。但传统的线性方法不能很好地处理这种复杂的非线性问题。随着现代复杂系统科学的发展和计算机技术的日益成熟，为多学科交叉研究证候辨识的复杂问题提供了思路和方法。. 课题组和华东理工大学计算机团队合作，历经4年研究，完成了如下工作：.（1）在慢性胃炎问诊量表基础上，构建了计算机规范化采集程序及数据库，并建立了规范化的大样本数据库3100例；（2）选择随机森林，条件随机场等十余种复杂网络划分方法，对慢性胃炎常见证候的症状（体征）群进行提取和划分，挖掘症状和证候之间、症状与症状之间的关系，最终提取慢性胃炎常见6个证候的主症特征；（3）深度学习是依据大脑有一个深度架构, 同时认知过程也是有深度的这一认知发现而提出的。中医临床诊断过程是大脑深度思维的典型体现,因此,我们运用深度学习算法,模拟中医辨证中的大脑思维模式,处理中医辨证过程中的复杂性及非线性；同时由于临床上中医证候之间多相兼出现，我们在深度学习算法基础上，结合多标记学习算法，构建了符合中医辨证思维的慢性胃炎常见证候的主症辨证模型。（4）应用Pearson相关性分析，探讨慢性胃炎症状、体征和证候与胃镜像关联。（5）建立了慢性胃炎病性和病位诊断标准；（6）发表标注基金的论文29篇,SCI收录4篇,EI收录7篇；（7）申请发明专利1项和软件著作权1项；（8）主办国际会议1次，国内会议1次，参加国际会议6次，国内会议5次。培养研究生7名。. 本课题的完成为解决中医临床证候的复杂性提供了新的思路和方法，为慢性胃炎中医证候诊断的规范化及客观化研究提供了有益的借鉴，为开发具有自主知识产权的慢性胃炎自动辅助诊断系统提供了科研积累。