[发明专利]一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方发现方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方发现，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：选取资料

1996年1月-2018年12月，中国知网数据库收录的期刊文献中，省级及省级以上名医治疗肺癌的处方，肺癌诊断标准参考《内科学》，排除动物实验类、外治法类、无具体药物或药物组成不完整及组成相同的处方，最终选出符合标准的处方126个；

步骤二：数据录入系统

药物名称参照《中华人民共和国药典》进行规范，如将如墨旱莲、旱莲草统一为墨旱莲；山栀子、栀子统一为栀子；土元、土鳖虫统一为土鳖虫；野荞麦、金荞麦统一为金荞麦；夜交藤、首乌藤统一为首乌藤；龟板，龟甲统一为龟甲等；将规范后的中药录入中医传承辅助平台软件(V2.5)，录入后双人核对数据；

步骤三：数据统计

在中医传承辅助平台软件(V2.5)“方剂分析”模块中，使用频次统计、关联规则统计方法，分析名医治疗肺癌的用药规律及发现新处方；

①频次分析，首先进行药物频次分析，将药物进行频次统计，并按数值由高到低进行排序；再进行药物功效频次分析，参照《中药学》将药物依功效类别进行分类；

②关联规则组方规律分析，通过软件，设置支持度和置信度，得到药对组合，再此基础上进行关联规则分析，将关联规则分析结果进行网络图展示；

步骤四：结果，总结核心处方。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方发现，其特征在于，所述数据挖掘关联规则分析发现核心处方中的支持度和置信度为关联规则算法中的一个重要参数；支持度个数：是指药对或药物组合(症状或症状组合)在所选处方(医案)中出现的频次(本参数≤处方(医案)总数)，本参数默认为“处方(医案)数目”的20％，即支持度＝20％。支持度(医案)个数＝方剂(医案)数量*支持度，可根据实际数据量调节；置信度：“->”左边为A，右边为B，当A药物出现，B药物出现的概率；(A出现后，本参数越接近1，B出现的几率越高。)如“甘草”出现后，“人参”出现的概率为1，即100％。本参数可根据实际情况调节。