藏医诊疗知识库系统关键技术研究

The main research contents of this project include：.(1)Base on the Tibetan "Four Medical Classics", by highlighting the features and advantages of Tibetan medicine treatment, firstly we normalize the pathogenesis, classification, symptoms, differential diagnosis, medication of the common plateau diseases (digestive diseases and heart disease). Secondly we preprocess the incomplete， inconsistency and redundancy clinical data, solving the problem of standardization of Tibetan drug factors and disease factors in clinical diagnosis and treatment..(2)To find medical data association, we do some research on new association mining algorithms for drug factors and disease factors, finding Tibetan prescription medication rules and features on clinical diagnosis and treatment, and achieving Tibetan personality treatment..(3)By exploring the treatment features of plateau common diseases (diseases of the digestive system and heart) ,including the age structure, gender, altitude, laboratory data, frequency of selecting Tibetan medicine, the symptoms characteristic of complications, we realize the plateau common disease (digestive diseases and heart disease) predictive models. At the same time it could provide effective aid clinics and forecasting for the treatment of the Tibetan plateau common science disease (digestive diseases and heart).

本项目针对藏医诊疗知识库系统关键技术进行研究：（1）以藏医《四部医典》为基础，突出藏医治疗特色和优势，针对高原常见病（消化系统疾病和心脏病）的病因、病机、分型、病症、鉴别诊断、配伍用药等进行规范,对临床医疗数据的不完整性、不一致性以及冗余性等进行预处理，解决藏医临床诊疗中药物因素及疾病因素的标准化问题；（2）针对医疗数据的复杂关联性、数据本身隐藏的价值，研究新的药物因素及疾病因素关联规则挖掘算法，发现藏医临床诊疗中藏药方剂配伍规律和用药特征，并在此基础上实现藏医的个性化诊疗；（3）研究高原常见病（消化系统疾病和心脏病）预测模型。探讨藏医治疗高原常见病（消化系统疾病和心脏病）的年龄结构、性别差异、海拔高度、实验室检查数据、藏药选择频数、症状特点、并发症等多种特征，为藏医科学治疗高原常见病（消化系统疾病和心脏病）诊疗和预测提供有效辅助。

藏医药学是我国传统民族医药学宝库中一颗璀璨的明珠，在藏族人民漫长的生产、 生活实践中，其系统的理论和独特的临床疗效及用药特色，为藏族人民繁衍生息、保障生命健康做出了重要贡献，也越来越受到世人的关注。由于藏医事业发展起步晚、起点低、底子薄，与广大人民群众多层次、多样化的医疗保健需求和社会经济发展还不相适应，在新形势下仍面临许多新问题和困难。以藏医药理论和大量临床诊疗数据为基础，针对高原常见病（如萎缩性胃炎）进行藏医诊疗的研究，为医者在疾病诊断治疗时提供辅助决策，促进相关的藏医药临床医疗基础研究的技术创新。本研究采用两步聚类、K-均值、Gower距离+改进 k-modes方法、基于余弦相似度和比例选择法改进的k-means聚类算法等聚类方法对藏医临床诊疗数据聚类，得出疾病的表型特点，最终确定划分高原常见病（慢性萎缩性胃炎）为四个证型，实现藏医证型分型的客观性和规范性，从而提取出影响疾病的危险因素，发现藏医临床诊疗中藏药方剂用药特征及隐含的规律；其次，通过关联规则对疾病症状特征进行关联挖掘，针对课题研究内容及Apriori算法缺点，提出基于约束思想的改进关联算法，其核心是约束频繁项集，只保留符合约束条件的项构建频繁项集，不仅缩短运行时间，而且使挖掘得到的规则集更有实际意义，体现挖掘的高效性和可行性，发现藏医临床诊疗“个体特征-症状-用药-症型”相互之间隐含的规则及藏医临床诊疗中藏药方剂配伍规律，并在此基础上实现藏医的个性化诊疗；根据聚类划分证型的结果，利用分类算法建立藏医证型分类模型，采用医学研究中数据挖掘分类算法C4.5、KNN、Logistic Regression（逻辑回归）及神经网络、关联分类等，通过优化和改进，建立高原常见病（如萎缩性胃炎）预测模型，准确率达到百分之八十五以上，最终并实现了藏医辅助诊疗系统的设计。