基于随机森林法的MG中医证候学规律研究

Myasthenia gravis (MG) is an autoimmune disease, Chinese medicine has definite advantage on the treatment of this disease, but there is no the unified understanding of the TCM syndromes. At present, there is no MG specification of TCM diagnostic standard. Currently, studies of syndromes TCM of MG are mostly small sample size，and study method is adopted experience of syndrome, which is of subjectivity, and difficult to objectively reflect the characteristics of the syndrome. In the above background, these limit the study of traditional Chinese medicine in the treatment of MG. In recent years, syndrome research in the methodology has been greatly improved. There is the conventional thought by using a multi-disciplinary, cross train of discipline，and the advantage of applied mathematics to establish the model of TCM syndrome. The method is to a certain extent, reflecting the traditional Chinese way of thinking, and characteristics of syndromes. Data mining techniques have the advantage on construction of the complex nonlinear system, which is be gradually attention in TCM syndrome research. Through the retrospective study and prospective study, the study will adopt the method of clinical epidemiology, through the observation of a large sample of MG syndromes of traditional Chinese medicine in Guangzhou, Haikou area, and use random forest(RF) to construct the model of TCM-syndrome of MG. Through the study，we can analysis of TCM syndrome rule of MG. By combining expert experience and the theory of traditional Chinese medicine, we will explore the establishment standardized diagnostic model of TCM-syndrome of MG，laying the preliminary foundation for the research of evaluation system of TCM diagnosis on-line module and efficacy.

重症肌无力（MG）是自身免疫性疾病，中医药对本病的治疗有确切的疗效，但在中医证候分型上缺乏统一的认识，尚无MG规范的中医证候诊断标准，目前MG的中医证候研究大多样本量较小，研究方法多采用经验辨证等主观性较强的方法，很难客观地反映其证候的特征，这限制了中医药治疗MG的研究。近年来，证候研究在方法学上有了很大的提高，采用多学科融合、交叉的思路，依托"应用数学方法"的优势，建立中医证候模型，能够从一定程度上体现中医的思维方式，反应证候的特征。数据挖掘技术以其善于构建复杂非线性系统的优势，在中医证候研究领域逐渐受到关注。本研究在中医理论指导下，通过回顾及前瞻性研究，采用流行病学调查的方法，在广州、海口地区进行大样本的MG中医证候学观察，运用随机森林法构建中医证候模型，分析MG中医证候学规律，结合专家经验辨证，探讨构建MG中医证候诊断模型，为构建中医网络诊疗模块及疗效评价系统的研究奠定前期基础。

重症肌无力(myasthenia gravis , MG)是一种主要累及神经肌肉接头且主要由抗体介导的自身免疫性疾病。中西医结合诊疗MG已成为国内首选治疗。研究内容具体如下：第一步，通过回顾性研究对已符合标准的736名MG患者的资料进行挖掘，应用随机森林法有目的性的对各项指标进行分析，通过决策树分析，初步拟定了MG中医证候诊断模型（结合Ossermen改良法分型）；第二步，通过前瞻性研究对707位纳入病例进行了相关资料数据的整理挖掘，进一步测验及完善建模，结合专家辨证的结果，反复测试模型的准确性与稳定性，及是否具有临床意义；第三步，对中西医治疗数据进行挖掘，确定了有特征性的临床症状与部分药物的相关性，初步模拟中西医智能诊疗的过程；第四步，MG病人的临床表现复杂多变，对各个临床症状贡献度进行分析，确立了有重要意义的临床症状，删除不必要的临床表现，精确了《MG 中医临床信息调查表》的问卷内容，为MG诊疗模型设计做基础；第五步，综合诊疗模型，治疗研究、药物使用规范、药品价格，预防保健等研究结果，利用现代计算机技术编制完成了《MG诊疗APP》，供临床医生及病人使用，探讨智能诊疗在MG研究中的意义。重要的结果数据提示及科学意义：1.Ossermen改良法分型不同，其患者性别、年龄、血型、病程、临床表现、五脏系伴证、并发症等所表现的贡献度不同。结合Ossermen改良法分型确立了相对稳定的中医证候模型。2.年龄、病程、临床表现、并发症不同，用药不同，挖掘出治疗不同诊断模型的中西医治疗规范。3.年龄按照男子二八、女子二七进行数据挖掘，与单纯的年龄挖掘，对中医疾病的诊疗更具有意义。4.眼球活动受限、吞咽困难、呼吸困难对疾病病情轻重及预后的判断有重要临床意义。该项数据资料显示与临床相符。同时随着诊断模型病情的加重，临床症状的表现明显的发生了转变，对于疾病的提早防治有重要意义。5.研究行胸腺切除术病人数据显示预后疗效佳，国外对胸腺中氯化钠浓度及TH17的相关性研究比较前沿，将考虑下一步对MG的研究可以继续该方面的探讨。上述研究表明随机森林是一种重要的MG临床治疗研究的选择法。