[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

说明书

本发明公开了一种基于数据挖掘法的肺癌治疗核心处方发现，包括以下步骤：步骤一、选取资料；步骤二、数据录入系统、步骤三、数据统计包括①频次分析、②关联组方规律分析，步骤四、结果，总结核心处方；通过将相应的期刊文献中，关于省级及省级以上名医治疗肺癌的处方录入到中医传承辅助平台软件(V2.5)中，从而通过软件进行频次分析、组方规律分析，从而发现用于治疗肺癌的核心处方，方便医务人员的应用和研究。

技术领域

本发明涉及中药相关领域，特别是一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方发现方法。

背景技术

肺癌是全球常见的恶性肿瘤之一，为目前人类因癌症死亡的主要原因，是对人类健康与生命危害最大的恶性肿瘤之一。据统计，2011 年全球肺癌的发病人数为16.08万人。目前对于晚期非小细胞肺癌，以铂类为基础的联合化疗被认为是其标准治疗方案，但总体疗效显示中位生存时间不到10个月，很少有患者的生存时间超过2年，临床疗效达到了一个“瓶颈”期，且毒副反应大。

在中国，大部分肿瘤患者接受中医药治疗。中医药与手术、放疗、化疗、热疗、生物治疗及靶向药物结合等结合均显示出一定优势。目前用于治疗晚期肺癌的中成药或中药复方种类繁多，但大部分中成药含有抗癌中草药的比例偏低，或仅有抗癌中草药，导致治疗效果表现单一，成效不佳，为此需要一种能够发现新肺癌治疗处方的方法，从而进行肺癌的治疗。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，发现了一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方，具有简单快捷的功能，可方便临床医生快速使用，解决了现有的医疗处方中关于治疗肺癌的处方过少的问题，通过将相关治疗肺癌的处方录入到中医传承辅助平台软件(V2.5)中，通过软件进行有效的分析，从而得到关于治疗肺癌的核心处方，从而方便医务人员的研究。

实现上述目的本发明的技术方案为，一种基于数据挖掘分析法的肺癌治疗核心处方发现方法，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发现核心处方；

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。

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。