基于经典名方煎法的中药复方煎煮方案推荐系统研究

江民财 李智彪 赵化勇 帅冬琴 刘敏

摘  要：设计和开发煎煮方案推荐信息系统，适配中药复方最合适的煎煮方案。分析经典名方的煎煮信息模型，构建经典名方的信息表、属性集和数据库，整合中药复方煎煮信息推荐算法，采用软件工程方法，设计并开发煎煮方案推荐系统。系统实现中药复方煎煮方案推荐，并完成数据信息无缝接入、检索、批量管理、统计分析、方剂相似度计算等。系统不仅提供了经典名方的检索统计等功能，而且为患者提供了中药复方科学煎煮推荐服务。

关键词：煎煮信息模型；煎煮方案推荐；推荐系统

中图分类号：TP311    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）05-0098-05

Research on the Recommendation System of Decoction Scheme of Chinese Herbal Compound Based on Classical Famous Prescription Decoction Method

JIANG Mincai1， LI Zhibiao1， ZHAO Huayong1， SHUAI Dongqin2， LIU Min3

（1.Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang  330004， China; 2.Shigang Central Primary School， Nanchang  330106， China; 3.Information Discipline Department of School of Science and Technology， Nanchang University， Jiujiang  332020， China）

Abstract： This paper designs and develops the information system of decoction scheme recommendation， and adapts the most suitable decoction scheme of Chinese herbal compound. By analyzing the decoction information model of the classical famous prescriptions， the information table， attribute set and database of the classical famous prescriptions are constructed， and the decoction information recommendation algorithm of the Chinese herbal compound is integrated. The software engineering method is adopted to design and develop the decoction scheme recommendation system. The system realizes the recommendation of decoction scheme of Chinese herbal compound， and completes the seamless access of data information， retrieval， batch management， statistical analysis， formula similarity calculation and so on. The system not only provides the functions of retrieval and statistics of classical famous prescriptions， but also provides the patients with the service of scientific decoction and recommendation of Chinese herbal compound.

Keywords： decoction information model; decoction scheme recommendation; recommendation system

0  引  言

“經典名方”的起源可以追溯到“经方”，在《汉书·艺文志》一书中有记载“经方者，本草木之寒温，量疾病之浅深，假药味之滋”。《神农本草经》[1-3]是我国现存最早关于药物的专著，详细记载了秦汉以来医师和民间医者的用药经验，其中包括药物煎煮方法和服用方法。张仲景的《伤寒杂病论》出现，使方剂的内容更丰富，信息描述更完整[4]。经典名方经过历史验证和临床应用，证明了其药方的有效性和实用性。

在现代有代煎、自煎、煎药机煎煮等煎煮方法。代煎是由专业人员根据医生开好的药方或者中药采用煎药机器煎煮，这种采用煎药机进行煎煮的方法如同“大锅饭”一样，不可能一包药材单独煎煮，都是一锅煎好，这种方法必然发挥不出药物的最佳疗效；自煎是指自己进行煎药全过程，普通人群对一些特殊药材的煎煮过程难以控制，先煎、火候等难以控制，且耗时和精力巨大。

古人对药物煎煮过程要求非常严格，古代名医徐大椿[5]说过“煎药之法，最宜深讲，药之效不效，全在乎此。”煎煮方法不对，难以发挥出药物的最佳疗效，甚至效果相反。特殊药材要特殊煎煮，对火候[6-8]的控制也要求非常严格，步骤明确。故借鉴经典名方传统煎药方法对于发挥药物疗效十分重要，研究和分析古代经典名方的煎煮方法[9-12]和数据，符合现代信息化发展需要和国际化发展形势。

《伤寒论》等书籍中的方剂信息字段中有方名、组成、剂量、功用、煎煮方法等信息，其中煎煮方法字段为古代表述，例如小柴胡汤的古代煎煮方法为“上七味，以水一斗二升，煮取六升，去滓，再煎，取三升，温服一升，日三服。”普通用户难以准确理解古代表述的煎煮方法，更无法及时找到相似的经典名方，借鉴经典名方煎煮方法具有一定的难度，迫切需要一款中药复方煎煮推荐系统。

鉴于此，针对《伤寒论》《金匮要略》[13]等古籍中的经典名方数据，进行人工处理和数据预处理；采用Python语言和MySQL数据库，设计和开发中药复方煎煮方案推荐系统[14，15]。

1  煎煮信息模型设计

1.1  信息需求

《伤寒论》《金匮要略》等古代书籍中，每首经典名方包含方剂名称、处方来源、方剂组成成分、剂量、功用、煎煮方法等描述信息，其中剂量和煎煮方法等采用古代描述方式，大多数人都是不会根据古代信息翻译到现代的煎煮信息，利用起来较为困难。根据古代经典名方的数据信息构建经典名方煎煮信息模型，其中经典名方信息分为基本信息和煎煮信息两个层面，在每个层次建立层次属性，信息需求如表1所示。

经典名方煎煮方法中，对煎煮流程的特殊操作专有名词进行统计和解释，此为煎煮信息模型附属信息，部分释义如表2所示。

1.2  煎煮模型构建

经典名方信息需求分析后，首先要进行经典名方数据采集，采集过程严格遵循数据的规范性、准确性和完整性。构建煎煮信息模型，需对采集的数据进行数据预处理，规范化表示采集到的数据，根据信息需求的属性进行数据表示和录入。

煎煮信息包括方名、加水量、文火、武火时长、最终煮取量等信息，且都是经过现代单位折算而成的数据信息。

处理后的数据经过属性分析和多维属性特征分析，构建煎煮信息模型。煎煮信息模型构建流程如图1所示。

2  数据库系统构建

2.1  系统需求分析

2.1.1  功能需求

随着中医药国际化，国内的中医药数据挖掘研究不断深入，对更加方便和快捷的管理信息系统要求越加严格。目前，通过文献查找和现有数据库系统分析，很多都存在一定的不完善情况，难以满足不同需求的客户。对此，系统针对用户不同需求而设定系统功能。

系统功能包括基本功能和煎煮推荐特色功能，基本功能主要有查找、增加、删除、修改；煎煮推荐特色功能是系统核心功能，满足用户一般查询方剂信息需求和获取煎煮方案特殊需求。系统能够对用户、方剂信息等进行维护，也能对用户设置权限级别。

2.1.2  性能需求

经典名方煎煮推荐系统需要能够稳定、高效和不间断运行，要满足以下性能需求。

2.1.2.1  系统处理数据时及时性和可靠性

系统处理方剂数据时的及时性和可靠性是系统必要的性能。在系统设计和开发中，必须考虑系统目前和今后可能承担的数据梳理量，要使系统的处理数据能力和响应时间满足当前用户的需求。

2.1.2.2  系统的可扩展性和开放性

系统在开发时应充分考虑今后系统各方面的扩展性。在大数据时代，系统权限错综复杂，权限配置需要不断更新和完善，所以系统良好的可扩展性有利于解决此类问题。

2.1.2.3  系统的易用性

古代经典名方数据库系统面向的用户有医生、病人、系統管理员等，用户类型复杂、计算机操作水平良莠不齐。开发时应考虑该系统操作界面的简便、快捷，系统能够提供良好的可视化操作界面和易用的人机交互界面。

2.1.3  可靠性需求

系统出现故障有可能给用户造成巨大损失，因此，系统的可靠性要求非常高，定时对系统数据进行备份可有效减少损失。同时采用测试机制测试系统数据的准确性，确保用户获取的数据一致。

2.2  系统设计

构建煎煮方案推荐系统时，围绕业务目标和技术目标进行系统设计，业务目标重点是实现与煎煮和服务相关业务领域及各个功能间的信息共享和有效协同；技术目标重点在构建统一、高效和安全的中药复方煎煮方案推荐系统一体化服务平台。

系统目的是实现用户查询经典名方信息和推荐煎煮方案。采用B/S架构[16-18]和Python语言开发系统，实现经典名方信息管理、开方及煎煮信息管理、煎煮方案推荐等功能。系统功能如图2所示。

2.3  系统功能实现

2.3.1  经典名方信息管理

经典名方煎煮信息数据库中，基本信息包括出处、处方制法和用法，组成信息包括药味名称、基原及用药部位、炮制规格、折算剂量等属性。用户可查找经典名方的详细煎煮信息及煎煮方法释义。系统界面如图3所示。

2.3.2  开方及煎煮信息管理

医生拥有开方权限，开出的处方信息及其煎煮信息按照数据字段存储到本地数据库中，并可供查询、统计和调用等操作，界面如图4所示。

2.3.3  方剂多维相似计算

方剂相似度计算作为一种辅助功能，可为医生等提供查询处方的相似方剂及该相似方剂的煎煮信息，从而起到辅助作用。相似度对比可从方剂组成成分、剂量、功用三个维度分别进行相似度计算，得到三个维度的最相似方剂及其煎煮信息，界面如图5所示。

2.3.4  煎煮方案推荐

煎煮方案推荐是在方剂多维相似基础上进行煎煮信息融合，方剂组成成分、剂量、功用三个维度分别采用Jaccard相似系数、夹角余弦相似[19]、LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型[20]方法进行相似度计算。得到三个维度上最相似方剂及其煎煮信息。三维度算法特点及计算公式如表3所示。

方剂组成成分、剂量、功用三个维度进行相似度计算，若只从三个维度进行煎煮方案推荐，则可给出三种煎煮方案，容易造成失误。因此，结合对煎煮算法和传统古方煎煮逻辑的探索，提出将三者煎煮方案进行相似度加权方法融合得到最相似方剂的煎煮信息，将煎煮方案推荐给用户。功能如图6所示。

2.3.5  煎煮信息统计查询

统计查询模块主要为用户提供统计和查询功能，包括统计经典名方中功用相同经典名方、查询经典名方煎煮信息等功能。用户可根据需要进行查询和统计，例如，搜索经典名方中所有的补血剂，便可直接通过该功能满足统计需求。功能主要体现在煎煮方法查询和统计上，用户有煎煮的需求，通过该系统能够很好地达到目的。

2.3.6  系统管理

系统管理模块方便管理系统，对管理员及功能权限进行统一管理。建立安全机制，包括角色、权限设置等。根据系统用户角色划分为管理员、医生和普通用户，可根据用户角色给予相应权限，例如医生有开方权限，而普通用户没有。启动系统管理，以系统管理员身份登录，可设置角色和用户权限及各功能使用，根据需求管理数据库中数据。

2.3.7  API接口服务

API（Application Programming Interface）[21]是一种应用程序接口，客户端与服务端应用通信的桥梁，第三方软件或应用可通过访问API接口，获取中药复方煎煮方案推荐服务等。系统提供经典方剂信息、煎煮信息查询和煎煮方案推荐等服务接口。

2.4  运行效果

系统总体布局及构建完成后，系统需完成功能测试、数据测试和用户界面测试，功能测试包括系统是否能正常登录、使用其中功能存在查询不到等信息反馈、管理员是否能对各项信息进行操作、间接测试关联操作是否正常等；数据测试主要是测试用户某需求数据是否能正常得到。用户界面测试主要是对页面按钮事件、文本、错误提示和预期结果进行对比，对出现的问题不断进行调试和完善。目前，系统在不断调试和完善过程中，对出现的问题及需要增添的内容进行不断的修改和扩充，使得用户能够更加方便简洁的使用系统。

以测试煎煮方案推荐为例进行测试，用户输入白头翁汤的处方信息“白头翁31.2 g 黄柏46.8 g 黄连46.8 g 秦皮46.8 g”，该用户所需目的是想要得到该处方的煎煮方案，通过该系统能够很好地满足。系统通过相似度计算和加权方法得到的最佳输出推荐煎煮方案：加水量为1 386毫升、武火时长为4.7分钟、文火时长为54.8分钟，在使用该功能过程中，各项操作均正常。

3  结  论

通过分析古代经典名方的制法、用法、炮制规格、功用主治、煎煮方法等数据信息，建立经典名方煎煮信息模型、数据库以及构建中药复方煎煮方案推荐系统。系统中的相似方剂查询和煎煮推荐功能可为医生等提供重要的辅助作用，最大程度借鉴经典名方煎煮思想和煎煮逻辑。推动中医药现代化和智慧医疗发展，同时更好地传承古代中医药文化。

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作者简介：江民财（1996—），男，汉族，江西九江人，硕士研究生在读，研究方向：中药个性化煎煮；通讯作者：李智彪（1981—），男，汉族，江西抚州人，副教授，硕士，研究方向：中医药信息化研究；赵化勇（1999—），男，汉族，安徽淮北人，硕士研究生在读，研究方向：自然语言处理；帅冬琴（1996—），女，汉族，江西九江人，本科，特岗教师，研究方向：数学与应用数学；刘敏（1981—），女，汉族，江西南昌人，副教授，硕士，研究方向：软件工程。

收稿日期：2022-10-25

基金项目：江西省教育厅科技计划（GJJ171452，GJJ180656）；江西省中医药管理局科技计划（2022B1075）；江西中医药大学研究生创新专项资金项目（JZYC21S77）