FGIDs中医证候多维量化诊断网络的系统建模及临床实证模式研究

Prevalence of low resource utilization, absence of clinical experimental evidence and limitation of application scope of Chinese Medicine (CM) syndrome scales are the three main problems to be solved in scale-based syndrome research area of CM. It is in great need for researchers to make approach to integrate scale research resources effectively and promote its transition from scientific research to evidence supported clinical experimental study with modern advanced science and technology so as to motivate the development of scale-based CM syndrome research..In this study, starting from the demand of clinical practice, a research scheme is proposed on the basis of CM theory to make systematic construction of multidimensional quantitative model of CM syndromes for Functional Gastrointestinal Disorders(FGIDs) by making use of a series of interdisciplinary method and technique from Logic-diagnosis tree of CM syndromes, information science, Computer science and Statistics with expectation of providing objective evidences for standardized analysis of CM syndrome. Furthermore, as a new research pattern for integration and sharing of scale-based CM syndrome research resources, a practical engineering scheme is designed with consideration of the particularity of clinical practice of CM and the development of technique such as data mining, data visualization and the internet technology. .With FGIDs syndromes quantitative evaluation platform developed as an achievement of this study, it’s expected to serve for integration of research resources and discovering of objective evidence for CM syndrome research.

面对当前中医证候量表研究普遍存在的资源利用率低、临床实证薄弱、应用范围局限等诸多问题，如何运用现代先进科学技术实现量表研究资源的有效整合，推动量表从科学研究到临床实证的有效过渡是当前中医证候量表研究发展的核心需求。因此，本研究提出基于中医临床诊疗思路，采用中医辨证逻辑诊断树、信息学、计算机工程学、多元统计学等多学科、跨领域的技术和方法，进行FGIDs中医证候多维度量化辨证网络的系统建模。通过辨证方法的结构化梳理及定量化分析，为中医证候的标准化临床应用提供客观化支持。从中医证候量表研究的实际需求出发，结合当前大数据技术及互联网发展的新趋势，基于数理统计、网络技术、数据可视化技术及现代高级测量技术，探索跨时域、跨地区的资源整合与数据共享的工程化实践方案。通过FGIDs中医证候量化测评平台的构建，探索中医证候量化研究的临床实证模式，是中医客观化研究的有益探索，具有鲜明的时代特征和良好的应用前景。

由于中医辨证理论的复杂性和抽象化以及临床实践过程的特殊性，目前尚无能够完全符合中医辨证思维逻辑的量化分析方法。当前国内中医证候量表普遍存在条目繁杂，测试精度普遍不高，测量结果的可解释程度较低以及临床复用率较差等问题。如何运用现代化测量方法进实现中医证候的多维度、定量化分析，以及如何充分利用科技研究成果实现中医证候量表的临床应用转化，是当前基于量表工具的中医证候量化研究领域亟待解决的两大核心问题。. 本研究拟从中医临床实践需求出发，结合前期的研究基础，从功能性胃肠病 的多维量化辨证模型构建及中医证候多维度量化测评平台临床实证两方面开展研究。运用机器学习、神经网络等现化技术构建与优化了胃痛、胃痞、泄泻三个常见脾胃系疾病的中医证候量化诊断模型，较好的解决了模型辨证的兼证问题。在前期研究基础上，采用R及Python多计算机语言联合建立了中医证候多维度量化测试平台，并将临床医师的经验判断与受试者个人体验有机结合，运用定量化的方法对模型进行了全面客观的评价，建立测试平台临床实证的方法学体系。为推动中医证候量表的临床应用转化提供了科学、有效、实用的工作模式和研究范例，具有良好的科学性、实用性和创新性。. 研究团队运用多学科技术进行中医证候量化研究，建立了以神经网络、计算机自适应技术为核心的证候量化分析方法体系，实现中医证候的多维度、层次化、自动化、定量化的分析，为中医证候现代化研究提供了新的方法学范例，也为中医现代化、智能化个体化诊疗提供新的研究思路。