数据挖掘在针灸研究中的应用现状与展望

李皙子 任玉兰 孙天晓 梁繁荣

(成都中医药大学针灸推拿学院，成都，610075)

数据挖掘在针灸研究中的应用现状与展望

李皙子 任玉兰 孙天晓 梁繁荣

(成都中医药大学针灸推拿学院，成都，610075)

通过检索自2006年来针灸数据挖掘的相关文献，对针灸数据挖掘在针灸研究中的应用情况及挖掘方法的使用概况进行分析。结果发现，针灸挖掘技术在海量的、非线性的针灸数据处理中具有明显优势，数据挖掘结果能够与传统的中医学理论相契合并提供新知。但不足之处在于挖掘方法单一、数据量庞大、数据质量参差不齐。今后可在运用复杂网络方法挖掘针灸处方信息、深入揭示腧穴配伍规律的同时，拓宽数据挖掘的研究范围，从多学科、多角度进一步探讨针灸的作用机制。

针灸；数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的知识以及最终可理解的模式，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术[1]。将此技术应用于针灸领域中，能够挖掘出古代、现代临床文献的取穴规律及特点，筛选有效的针灸处方和治疗方案，甚至参与临床决策等。针灸数据挖掘起步较晚，属于新兴学科。我们总结了自2006年来针灸数据挖掘在针灸研究中的应用情况，并对其今后的发展进行了展望。

1 数据挖掘技术在针灸研究中的应用

1.1 经穴效应特异性规律研究 任玉兰、赵凌、刘迈兰、陈勤、罗玲、吴粮葶、何冬凤、寿依夏等对功能性消化不良、偏头痛、中风、心绞痛、高血压等疾病进行了经穴效应特异性规律研究[2-9]。主要采用关联规则与频次分析相结合的数据挖掘方法，关联规则旨在提示处方中存在的两个或两个以上腧穴之间的配伍形式，频次分析能够提供针灸治疗某一疾病选用的腧穴及其频繁程度。罗玲等[6]在全面采集古代针灸治疗中风文献基础上，重点进行了选穴的经络-症状关联分析，发现针刺治疗中风半身不遂使用腧穴频次最多的为曲池、肩髃等手阳明经穴;肩髃、曲池、足三里、百会、风池配伍是最常用处方；多选用足少阳经和手足阳明经穴位。针刺治疗中风不省人事使用腧穴频次最多的为督脉百会穴、心包经中冲穴；风池、百会、曲池配伍或大椎、百会、风池配伍是最常用处方；经脉多选用督脉和足少阳、手阳明等阳经穴位。以上表明针灸治疗中风遵循了辨证循经取穴的处方规律。何冬凤等[8]在全面采集现代针灸治疗心绞痛临床文献基础上，重点进行了选穴的经络-部位关联分析。结果发现，心绞痛选穴分布在心包经、膀胱经、任脉、心经最多；选穴主要分布在上肢部、背部、胸部，上肢部用穴中近90%分布于心包经和心经，背部用穴近95%分布于膀胱经，胸部用穴全分布于任脉和心经。以上表明针灸治疗心绞痛遵循了辨位循经取穴的处方规律。数据挖掘结果证实了古代、现代取穴规律和特点与针灸临床理论的一般规律和特点是基本相符的。经络辨证提示了经穴效应的循经性，特定穴的选用提示了经气会聚状态是腧穴发挥效应特异性的关键。

1.2 腧穴运用规律的研究

1)神经系统疾病：赵凌等[10]收录了从先秦至清末的偏头痛针灸专著，采用多层关联规则挖掘算法，计算腧穴项集的支持度和置信度，发现手足少阳经脉的穴位丝竹空、风池、率谷、颔厌、头临泣出现频次最高，偏头痛处方配伍中以合谷一风池出现的频次最高，少阳经的交会穴选用最多。杨洁等[11]发现针灸治疗贝尔面瘫中，手足阳明经穴选用最多，重视局部穴位，配合远端选穴，地仓穴为使用频次最多经穴，交会穴、五输穴、下合穴等特定穴运用广泛。吴粮葶等[7]挖掘针灸治疗中风后遗症的现代文献，表明针灸治疗中风后遗症选穴以循经为基础，首选阳经腧穴，分布主要在四肢，阳明经与少阳经的配伍关系最为常用，特定穴为选穴的主体，特别重视交会穴及肘膝关节以下的特定穴。李旗等[12]挖掘出针刺治疗格林巴利综合征所选腧穴以足三里、合谷、曲池、阳陵泉、外关、三阴交使用频率最高，经络则以手足阳明经最为常用。Cong Men等[13]以不同针刺手法刺激小鼠足三里，构筑神经元混沌放电的复杂网络来刻画神经元放电时间序列的时变特性。

2)消化系统疾病：任玉兰等[2]通过多维、多层的关联规则分析针刺治疗功能性消化不良的古文献，发现足三里、中脘、脾俞、胃俞、内关是治疗FD最常用的主要腧穴，足三里与中脘相配是最主要穴位组配方式；取穴以循经为基础，主要集中在任脉、膀胱经、脾胃经上；所选腧穴以特定穴为主体，遵循局部与远端取穴相结合原则。张勇等[14]以古文献中治疗鼓胀的经穴为原始数据，运用频数统计及关联规则算法，统计出古代治疗鼓胀最常用经穴为足三里、水分、气海等，通过2次priori关联结果，最终确认组穴1(复溜，中风)和组穴2(复溜，脾俞)在临床应用中具有强关联性。郑华斌等[15]发现在治疗肠易激综合征中，特定穴的使用广泛，其中以足三里为最，其次为天枢、上巨虚、中脘等，脏腑辨证取穴为针刺治疗肠易激综合征的重要原则，以足阳明胃经的足三里和天枢为主。

3)心血管系统疾病：何冬凤等[16]收集从先秦至清末有关胸痹的文献，挖掘结果为历代针灸治疗胸痹以心包经选用频次最高，阴经使用最为频繁，特定穴的选用占有绝对优势，如五输穴原穴络穴等，体现了循经取穴原则。高丽美[17]通过频次分析及关联规则算法挖掘现代穴位贴敷治疗心绞痛文献，结果表明心俞、膻中、内关、厥阴俞使用频次最多，腧穴选用以特定穴为主，俞募配伍使用最多。腧穴分部以胸腹部、背部腧穴为主；以足太阳膀胱经、任脉、手厥阴心包经选用频次较高。

4)其他系统疾病：王洪彬等[18]借鉴文献计量学及数据挖掘的相关方法，对针灸治疗更年期综合征的常用腧穴及经络进行描述性统计。发现现代治疗女性更年期综合征所选取的穴位中以三阴交、肾俞、关元、足三里使用频率最高，膀胱经、任脉、脾经腧穴应用最为广泛。王静等[19]发现源于149篇文献的186条数据元素组成的阿片类药依赖针灸治疗数据库中，用穴频次居于前五的经穴足三里、三阴交、内关、合谷和神门构成了穴—穴，症—穴，研究对象—穴，毒品—穴和戒毒分期—穴等关联规则中的穴位主体。

1.3 刺灸方法的应用规律研究 贾春生等[24]提出建立刺灸法文献数据库并设计文献数据应用平台，在此基础上分析数据资料，建立刺灸法数据挖掘模型。此后，各学者运用数据挖掘方法对穴位注射、火针、穴位敷贴、穴位埋线、刺络放血等刺灸法进行了特异性规律及特点的研究[25-29]。刺灸法挖掘技术的应用中，频次分析最为常用，能够提供各类刺灸法治疗不同疾病的频繁程度，筛选其治疗的优势病种。张选平等[27]发现穴位埋线疗法主要优势病种是内科的胃脘痛、肥胖病、痫证、哮喘、腹痛、面瘫、便秘；外科的腰腿痛；皮肤科的牛皮癣和五官科的重睑术。刘新等[30]总结出放血针具共涉及9种，以三棱针使用频次最高，将放血量人为分为6个等级，其中放血量为少许(少于0.1 mL)的出现频次最高，为401次。许晓康等[31]发现水针疗法在内科疾病治疗中出现频次最高，其次为外科疾病，相对于其他疾病，呃逆出现频次最高。

1.4 腧穴疾病谱的研究 吴粮葶等[32]通过规范病症、腧穴名称，统计中风后遗症所属病症的针灸病症谱及总结针灸治疗中风后遗症的腧穴谱，结果显示针灸病症谱分布呈偏向性，腧穴谱遍布十四经脉，首选阳经腧穴，常用腧穴以阳明少阳经穴为主。邢晶晶等[33]通过文献比例、疾病比例对内关及其常见配伍的针刺病谱进行分析，总结出内关针刺病谱主要分布于脾胃系和心系；单穴内关针刺病谱中冠心病文献比例最高；内关配伍足三里针刺病谱中呃逆文献比例最高；内关配伍三阴交针刺病谱中焦虑抑郁文献比例较高。黄宗雄等[34]通过对清代及清以前昆仑穴相关文献的整理，挖掘得出：昆仑单穴主治病证33种，筛选出2种优势病证；配伍主治病证45种，筛选出19种优势病证及其高频配伍处方。陈文修等[35]统计出百会单穴主治病证73种，筛选出22种优势病证；配伍主治病证106种，筛选出21种优势病证及其高频配伍处方。

1.5 名老中医经验挖掘 张华等[36]对田从豁教授临床病历资料进行整理，发现田从豁教授临床应用穴方共19个，阴交、肓俞、水分配伍使用频次最多。陈裕[37]收集当代名中医针灸治疗偏头痛医案247篇，总结出临床与肝阳上亢型关联密切的是足少阳胆经，血瘀阻络型是手少阳三焦经，风邪上扰型是足太阳膀胱经，气血不足型是足阳明胃经。并且，根据关联规则挖掘提出的基本配穴规律与中医经络理论相契合。

1.6 针灸临床决策支持系统构建 针灸临床决策支持系统对于实现针灸临床决策模式的转变有重大意义，基于数据挖掘方法，各学者在此方向进行了有益的探索。任玉兰等[20]提出建立疾病-症状、证候-症状关系的样本数据库、概率数学模型；再通过遗传算法进行针灸治疗最优方案的选择，构建具有人工智能特征的针灸临床循证诊疗决策辅助支持平台。王佑林等[21]利用复杂网络的K核心思想并改进来寻找针灸治疗疾病所用穴位的主穴信息，使其更好地适应中医决策系统并提供支持。李云松等[22]发现在决策系统中，使用一元字串和二元字串的特征更适合腧穴处方的自动生成，提出了一种基于K近邻方法的腧穴处方自动生成算法，通过分析病历库中与目标现病史最相似K条病历的穴位配方，来自动给出患者针灸治疗的推荐方案。胡绿慧等[23]提出使用Weka平台进行编程，分析穴位的支持度与置信度，找出适用于针灸临床方案决策研究的最好方法，用以指导临床医生的方案决策。

2 分析与展望

2.1 数据挖掘结果能够与传统的中医学理论相契合并提供新知 《席弘赋》云：“凡欲行针须审穴。”可见临证选穴及配伍的重要性。查阅近几年针灸数据挖掘的结果，不难发现，针灸处方的配伍仍大量选用“原络配穴”“俞募配穴”“八脉交会配穴”“合募配穴”“远近配穴”等传统配穴方法，遵循着“循经取穴”的规则，体现了“经脉所过，主治所及”“腧穴所在，主治所及”的规律。

数据挖掘在验证传统的中医学理论的同时，还能在海量的文献中发掘出新知，如赵凌等[3]挖掘偏头痛文献时即发现古代针灸治疗该病多采用同名经的配穴方法，发生疾病时即可在相联系的手足同名经的相应部位针刺；赵华等[38]挖掘田从豁教授治疗痹症经验的结果提示上肢疼痛与寒凝、血瘀相关，风寒痹阻与下肢发凉相关。这些新的治疗方法、不易发现的疾病、证候、症状之间的联系，通过数据挖掘为临床提供了新的思路与治疗模式。

2.2 数据挖掘在针灸领域存在的不足及展望 针灸数据挖掘起步较晚，不同于中医药数据挖掘文献量大、方法选用较多，针灸数据挖掘文献量较少，且仍以关联规则及频次分析为主要挖掘方法。对针灸选方用穴的规律进行关联程度的分析，虽然能够提供腧穴的使用频率及处方的关联度，但此方法对针灸核心处方及配伍的深层分析如增效、减效等却无能为力。单一的处方关联分析也制约着针灸数据挖掘的进一步发展，其在生物学机制、脑功能分析等的应用基本为空白。而复杂网络分析却在此方面提供了新的可能性。复杂网络方法是通过穴位、疾病、证型等作为基础节点，构筑复杂网络，通过幂律分析、小团体分析、中心性分析等深入分析针灸处方特色的一种数据挖掘方法。可以提炼出核心处方，通过加权与无权的穴位-疾病二分网络从宏观及动态的角度揭示腧穴配伍规律。亦可进一步以生物学中蛋白、基因或脑影像学数据作为节点，通过节点间的拓扑网络，深入分析针灸在生物学及脑影像学领域的作用机制。另外，数据挖掘与仿真工程的结合，可以在针刺手法的测定、针灸临床决策系统中发挥更重要的作用。

总之，数据挖掘方法在处理大量的非线性、模糊的、不完整的针灸数据时有着传统方法所不具有的优势。但就目前而言，针灸数据挖掘仍处于起步阶段，且有着分析方法单一、数据量庞大、数据质量参差不齐等不足。因此，将传统中医针灸理论与现代科学技术相结合，探索新的分析方法与分析内容，完善相关信息平台建设，才能将针灸数据处理能力提高到新的水平，为针灸循证研究提供更稳定的支撑。

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(2015-03-02收稿 责任编辑：洪志强)

Application of Data Mining in research of Acupuncture and Moxibustion and Development Prospect

Li Xizi, Ren Yulan, Sun Tianxiao, Liang Fanrong

(CollegeofAcu-moxibustionandTuina,ChengduUniversityofChineseMedicine，Chengdu610075，China)

This paper analyzed application of data mining in research of acupuncture and moxibustion by searching related literature since 2006. The results showed that data mining technology has obvious advantages in processing massive and nonliner data and renew traditional Chinese medicine knowledge. The shortcomings of acupuncture data mining include lack of multiple mining methods, massive data and uneven data quality. Using Complex network to discover acupoints combination rules and expand data mining research scope from multidisciplinary perspectives to reveal the mechanism of acupuncture and moxibustion can be future development directions

Acupuncture and moxibustion; Data mining

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(编号：2012CB518501)；国家自然科学基金项目(编号：81102742)；四川省科技厅成果转化项目(编号：2012FZ0082)

李皙子(1991—)，女，硕士研究生，研究方向：经穴效应特异性研究，E-mail：250658879@qq.com

梁繁荣(1956—)，男，教授，博士生导师，研究方向：经穴效应特异性规律的临床与基础研究，E-mail：acuresearch@126.com

R245

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2015.04.007