糖尿病中成药证治规律发现与智能推荐模型研究

Coped with impendency demand on diabetic Chinese patent drugs , integrated evidence-based medicine with clinical practice and based on theory of TCM and partial order knowledge discovery , this project devoted to accurate and comprehensive knowledge expression on the rule, formula, medicine , dosage, indication and contraindication of diabetic Chinese patent drugs. After that, a multi-level, partial order visualization method of expression on rules of diabetic Chinese patent drugs and an intelligent recommendation model of drugs will be established in order to promote scientific drug use. This research content includes: normalized expression and knowledge base construction on diabetic Chinese patent drugs, partial-order knowledge visualization method establishment on drugs, knowledge discovery on rule, formula, medicine , dosage, indication and contraindication and intelligent recommendation model construction and assessment of diabetic Chinese patent drugs. Pre-experiment results have showed that our methods could successfully find useful knowledge on existing Chinese patent drugs database and offer reasonable pharmacy advices. The start and fulfillment of this research will have great reference significance on rational Chinese patent drug use.

本项目面向糖尿病中成药合理应用的迫切要求，在突出中医学认识疾病原理的基础上，融合循证医学证据或疗效确切的临床实践经验，从“病-证-症”综合辨证入手，基于偏序知识图谱发现数学理论，全面、客观、准确揭示糖尿病中成药的“治-方-药-量-宜忌”知识，建立起多层次、偏序可视化表达糖尿病中成药证治规律的方法，并构建糖尿病中成药智能推荐模型，为促进中成药科学用药提供具有原创特征的技术途径。主要研究内容有：糖尿病中成药相关概念规范化表达和知识库构建；基于偏序形式结构分析的糖尿病中成药知识图谱生成方法；糖尿病中成药“病-证-症-治-方-药-量-宜忌”群结构知识发现；糖尿病中成药智能推荐模型构建与评估等。预实验结果证明：本项目提出的方法能够有效地从已知的中成药数据库中发现对其临床应用有实际指导价值的知识，并给出合理的用药建议。本项目启动与完成对解决中成药合理使用中的科学问题具有重要借鉴意义。

本项目面向糖尿病中成药合理应用的迫切要求，在突出中医学认识疾病原理的基础上，融合循证医学证据或疗效确切的临床实践经验，从“病-证-症”综合辨证入手，基于偏序知识图谱发现数学理论，为促进中成药科学用药提供具有原创特征的技术途径。首先，项目组经过数据收集、预处理和质量控制后，对同名中成药的整合区分，构建糖尿病中成药知识数据库。然后，通过改进偏序形式结构理论，实现偏序形式结构快速生成算法，优化偏序形式结构可视化呈现，提出适合糖尿病中成药临床使用知识发现和可视化的新方法。接着，借助新方法，给出了糖尿病中成药糖尿病中成药病、证、症相关群结构可视化表示和结果分析，治法和功效群结构、方剂配伍群结构、用量用法群结构、注意事项群结构及其簇集下子群结构可视化表示和结果分析。同时，提出了基于布尔属性距离相似性度量和粒偏序结构知识发现方法的自训练半监督学习方法，尝试挖掘隐藏知识。最后，通过集成和优化已建立的中医数量化健康状态辨识系统，借助证素机器学习等方法，将知识图谱中发现和提取的糖尿病中成药证治规律知识规则实体化，构建出糖尿病中成药智能推荐模型，并进行评估。实验结果证明：本项目提出的方法能够有效地从已知的中成药数据库中发现对其临床应用有实际指导价值的知识，并给出合理的用药建议。本项目启动与完成对解决中成药合理使用中的科学问题具有重要借鉴意义。