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1數據挖掘技術在針灸研究中的應用

1.1經穴效應特異性規(guī)律研究

主要采用關聯(lián)規(guī)則與頻次分析相結合的數據挖掘方法，關聯(lián)規(guī)則旨在提示處方中存在的兩個或兩個以上腧穴之間的配伍形式，頻次分析能夠提供針灸治療某一疾病選用的腧穴及其頻繁程度。羅玲等在全面采集古代針灸治療中風文獻基礎上，重點進行了選穴的經絡癥狀關聯(lián)分析，發(fā)現針刺治療中風半身不遂使用腧穴頻次最多的為曲池、肩等手陽明經穴；肩、曲池、足三里、百會、風池配伍是最常用處方；多選用足少陽經和手足陽明經穴位。針刺治療中風不省人事使用腧穴頻次最多的為督脈百會穴、心包經中沖穴；風池、百會、曲池配伍或大椎、百會、風池配伍是最常用處方；經脈多選用督脈和足少陽、手陽明等陽經穴位。以上表明針灸治療中風遵循了辨證循經取穴的處方規(guī)律。何冬鳳等在全面采集現代針灸治療心絞痛臨床文獻基礎上，重點進行了選穴的經絡部位關聯(lián)分析。結果發(fā)現，心絞痛選穴分布在心包經、膀胱經、任脈、心經最多；選穴主要分布在上肢部、背部、胸部，上肢部用穴中近90％分布于心包經和心經，背部用穴近95％分布于膀胱經，胸部用穴全分布于任脈和心經。以上表明針灸治療心絞痛遵循了辨位循經取穴的處方規(guī)律。數據挖掘結果證實了古代、現代取穴規(guī)律和特點與針灸臨床理論的一般規(guī)律和特點是基本相符的。經絡辨證提示了經穴效應的循經性，特定穴的選用提示了經氣會聚狀態(tài)是腧穴發(fā)揮效應特異性的關鍵。

1.2腧穴運用規(guī)律的研究

1）神經系統(tǒng)疾病：趙凌等收錄了從先秦至清末的偏頭痛針灸專著，采用多層關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，計算腧穴項集的支持度和置信度，發(fā)現手足少陽經脈的穴位絲竹空、風池、率谷、頷厭、頭臨泣出現頻次最高，偏頭痛處方配伍中以合谷一風池出現的頻次最高，少陽經的交會穴選用最多。楊潔等發(fā)現針灸治療貝爾面癱中，手足陽明經穴選用最多，重視局部穴位，配合遠端選穴，地倉穴為使用頻次最多經穴，交會穴、五輸穴、下合穴等特定穴運用廣泛。吳糧葶等挖掘針灸治療中風后遺癥的現代文獻，表明針灸治療中風后遺癥選穴以循經為基礎，首選陽經腧穴，分布主要在四肢，陽明經與少陽經的配伍關系最為常用，特定穴為選穴的主體，特別重視交會穴及肘膝關節(jié)以下的特定穴。李旗等挖掘出針刺治療格林巴利綜合征所選腧穴以足三里、合谷、曲池、陽陵泉、外關、三陰交使用頻率最高，經絡則以手足陽明經最為常用。CongMen等以不同針刺手法刺激小鼠足三里，構筑神經元混沌放電的復雜網絡來刻畫神經元放電時間序列的時變特性。

2）消化系統(tǒng)疾病：任玉蘭等通過多維、多層的關聯(lián)規(guī)則分析針刺治療功能性消化不良的古文獻，發(fā)現足三里、中脘、脾俞、胃俞、內關是治療FD最常用的主要腧穴，足三里與中脘相配是最主要穴位組配方式；取穴以循經為基礎，主要集中在任脈、膀胱經、脾胃經上；所選腧穴以特定穴為主體，遵循局部與遠端取穴相結合原則。張勇等以古文獻中治療鼓脹的經穴為原始數據，運用頻數統(tǒng)計及關聯(lián)規(guī)則算法，統(tǒng)計出古代治療鼓脹最常用經穴為足三里、水分、氣海等，通過2次priori關聯(lián)結果，最終確認組穴1（復溜，中風）和組穴2（復溜，脾俞）在臨床應用中具有強關聯(lián)性。鄭華斌等發(fā)現在治療腸易激綜合征中，特定穴的使用廣泛，其中以足三里為最，其次為天樞、上巨虛、中脘等，臟腑辨證取穴為針刺治療腸易激綜合征的重要原則，以足陽明胃經的足三里和天樞為主。

3）心血管系統(tǒng)疾?。汉味P等收集從先秦至清末有關胸痹的文獻，挖掘結果為歷代針灸治療胸痹以心包經選用頻次最高，陰經使用最為頻繁，特定穴的選用占有絕對優(yōu)勢，如五輸穴原穴絡穴等，體現了循經取穴原則。高麗美通過頻次分析及關聯(lián)規(guī)則算法挖掘現代穴位貼敷治療心絞痛文獻，結果表明心俞、膻中、內關、厥陰俞使用頻次最多，腧穴選用以特定穴為主，俞募配伍使用最多。腧穴分部以胸腹部、背部腧穴為主；以足太陽膀胱經、任脈、手厥陰心包經選用頻次較高。

4）其他系統(tǒng)疾?。和鹾楸虻冉梃b文獻計量學及數據挖掘的相關方法，對針灸治療更年期綜合征的常用腧穴及經絡進行描述性統(tǒng)計。發(fā)現現代治療女性更年期綜合征所選取的穴位中以三陰交、腎俞、關元、足三里使用頻率最高，膀胱經、任脈、脾經腧穴應用最為廣泛。王靜等發(fā)現源于149篇文獻的186條數據元素組成的阿片類藥依賴針灸治療數據庫中，用穴頻次居于前五的經穴足三里、三陰交、內關、合谷和神門構成了穴—穴，癥—穴，研究對象—穴，—穴和戒毒分期—穴等關聯(lián)規(guī)則中的穴位主體。

1.3刺灸方法的應用規(guī)律研究

賈春生等提出建立刺灸法文獻數據庫并設計文獻數據應用平臺，在此基礎上分析數據資料，建立刺灸法數據挖掘模型。此后，各學者運用數據挖掘方法對穴位注射、火針、穴位敷貼、穴位埋線、刺絡放血等刺灸法進行了特異性規(guī)律及特點的研究。刺灸法挖掘技術的應用中，頻次分析最為常用，能夠提供各類刺灸法治療不同疾病的頻繁程度，篩選其治療的優(yōu)勢病種。張選平等發(fā)現穴位埋線療法主要優(yōu)勢病種是內科的胃脘痛、肥胖病、癇證、哮喘、腹痛、面癱、便秘；外科的腰腿痛；皮膚科的牛皮癬和五官科的重瞼術。劉新等總結出放血針具共涉及9種，以三棱針使用頻次最高，將放血量人為分為6個等級，其中放血量為少許（少于0.1mL）的出現頻次最高，為401次。許曉康等發(fā)現水針療法在內科疾病治療中出現頻次最高，其次為外科疾病，相對于其他疾病，呃逆出現頻次最高。

1.4腧穴疾病譜的研究

吳糧葶等通過規(guī)范病癥、腧穴名稱，統(tǒng)計中風后遺癥所屬病癥的針灸病癥譜及總結針灸治療中風后遺癥的腧穴譜，結果顯示針灸病癥譜分布呈偏向性，腧穴譜遍布十四經脈，首選陽經腧穴，常用腧穴以陽明少陽經穴為主。邢晶晶等通過文獻比例、疾病比例對內關及其常見配伍的針刺病譜進行分析，總結出內關針刺病譜主要分布于脾胃系和心系；單穴內關針刺病譜中冠心病文獻比例最高；內關配伍足三里針刺病譜中呃逆文獻比例最高；內關配伍三陰交針刺病譜中焦慮抑郁文獻比例較高。黃宗雄等通過對清代及清以前昆侖穴相關文獻的整理，挖掘得出：昆侖單穴主治病證33種，篩選出2種優(yōu)勢病證；配伍主治病證45種，篩選出19種優(yōu)勢病證及其高頻配伍處方。陳文修等統(tǒng)計出百會單穴主治病證73種，篩選出22種優(yōu)勢病證；配伍主治病證106種，篩選出21種優(yōu)勢病證及其高頻配伍處方。

1.5名老中醫(yī)經驗挖掘

張華等對田從豁教授臨床病歷資料進行整理，發(fā)現田從豁教授臨床應用穴方共19個，陰交、肓俞、水分配伍使用頻次最多。陳裕收集當代名中醫(yī)針灸治療偏頭痛醫(yī)案247篇，總結出臨床與肝陽上亢型關聯(lián)密切的是足少陽膽經，血瘀阻絡型是手少陽三焦經，風邪上擾型是足太陽膀胱經，氣血不足型是足陽明胃經。并且，根據關聯(lián)規(guī)則挖掘提出的基本配穴規(guī)律與中醫(yī)經絡理論相契合。

1.6針灸臨床決策支持系統(tǒng)構建

針灸臨床決策支持系統(tǒng)對于實現針灸臨床決策模式的轉變有重大意義，基于數據挖掘方法，各學者在此方向進行了有益的探索。任玉蘭等提出建立疾病癥狀、證候癥狀關系的樣本數據庫、概率數學模型；再通過遺傳算法進行針灸治療最優(yōu)方案的選擇，構建具有人工智能特征的針灸臨床循證診療決策輔助支持平臺。王佑林等利用復雜網絡的K核心思想并改進來尋找針灸治療疾病所用穴位的主穴信息，使其更好地適應中醫(yī)決策系統(tǒng)并提供支持。李云松等發(fā)現在決策系統(tǒng)中，使用一元字串和二元字串的特征更適合腧穴處方的自動生成，提出了一種基于K近鄰方法的腧穴處方自動生成算法，通過分析病歷庫中與目標現病史最相似K條病歷的穴位配方，來自動給出患者針灸治療的推薦方案。胡綠慧等提出使用Weka平臺進行編程，分析穴位的支持度與置信度，找出適用于針灸臨床方案決策研究的最好方法，用以指導臨床醫(yī)生的方案決策。

2分析與展望

2.1數據挖掘結果能夠與傳統(tǒng)的中醫(yī)學理論相契

合并提供新知《席弘賦》云：“凡欲行針須審穴?！笨梢娕R證選穴及配伍的重要性。查閱近幾年針灸數據挖掘的結果，不難發(fā)現，針灸處方的配伍仍大量選用“原絡配穴”“俞募配穴”“八脈交會配穴”“合募配穴”“遠近配穴”等傳統(tǒng)配穴方法，遵循著“循經取穴”的規(guī)則，體現了“經脈所過，主治所及”“腧穴所在，主治所及”的規(guī)律。數據挖掘在驗證傳統(tǒng)的中醫(yī)學理論的同時，還能在海量的文獻中發(fā)掘出新知，如趙凌等挖掘偏頭痛文獻時即發(fā)現古代針灸治療該病多采用同名經的配穴方法，發(fā)生疾病時即可在相聯(lián)系的手足同名經的相應部位針刺；趙華等挖掘田從豁教授治療痹癥經驗的結果提示上肢疼痛與寒凝、血瘀相關，風寒痹阻與下肢發(fā)涼相關。這些新的治療方法、不易發(fā)現的疾病、證候、癥狀之間的聯(lián)系，通過數據挖掘為臨床提供了新的思路與治療模式。

2.2數據挖掘在針灸領域存在的不足及展望

針灸數據挖掘起步較晚，不同于中醫(yī)藥數據挖掘文獻量大、方法選用較多，針灸數據挖掘文獻量較少，且仍以關聯(lián)規(guī)則及頻次分析為主要挖掘方法。對針灸選方用穴的規(guī)律進行關聯(lián)程度的分析，雖然能夠提供腧穴的使用頻率及處方的關聯(lián)度，但此方法對針灸核心處方及配伍的深層分析如增效、減效等卻無能為力。單一的處方關聯(lián)分析也制約著針灸數據挖掘的進一步發(fā)展，其在生物學機制、腦功能分析等的應用基本為空白。而復雜網絡分析卻在此方面提供了新的可能性。復雜網絡方法是通過穴位、疾病、證型等作為基礎節(jié)點，構筑復雜網絡，通過冪律分析、小團體分析、中心性分析等深入分析針灸處方特色的一種數據挖掘方法。可以提煉出核心處方，通過加權與無權的穴位疾病二分網絡從宏觀及動態(tài)的角度揭示腧穴配伍規(guī)律。亦可進一步以生物學中蛋白、基因或腦影像學數據作為節(jié)點，通過節(jié)點間的拓撲網絡，深入分析針灸在生物學及腦影像學領域的作用機制。另外，數據挖掘與仿真工程的結合，可以在針刺手法的測定、針灸臨床決策系統(tǒng)中發(fā)揮更重要的作用。

總之，數據挖掘方法在處理大量的非線性、模糊的、不完整的針灸數據時有著傳統(tǒng)方法所不具有的優(yōu)勢。但就目前而言，針灸數據挖掘仍處于起步階段，且有著分析方法單一、數據量龐大、數據質量參差不齊等不足。因此，將傳統(tǒng)中醫(yī)針灸理論與現代科學技術相結合，探索新的分析方法與分析內容，完善相關信息平臺建設，才能將針灸數據處理能力提高到新的水平，為針灸循證研究提供更穩(wěn)定的支撐。

作者:李皙子任玉蘭孫天曉梁繁榮單位:成都中醫(yī)藥大學針灸推拿學院