任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學針灸推拿學院，成都，610075)

針灸臨床循證決策信息化建設與應用

任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學針灸推拿學院，成都，610075)

文章融合針灸學決策思維、循證醫(yī)學理念和方法、現(xiàn)代計算機技術，從信息整合平臺、數(shù)據挖掘平臺、臨床決策支持平臺、循證針灸診療設備四個方面介紹了針灸臨床循證決策信息化建設概況與應用實踐，將對針灸循證決策實踐提供示范和指導。

針灸；臨床決策；信息建設

針灸學屬于傳統(tǒng)醫(yī)學，目前針灸臨床診療決策模式主要以經驗為主，即決策方案的確定一般依靠醫(yī)生的直覺、以往的經驗和已有的知識結構[1]。然而，這種以經驗為主的傳統(tǒng)臨床實踐模式較少重視甚或忽視外部科學研究證據的作用和利用，因此，在一定程度上阻礙了針灸臨床療效的進一步提高，阻礙了針灸學術的繼承與發(fā)展、針灸療法的推廣與應用。如何借助方法學的突破和學術思想的創(chuàng)新，促進針灸臨床經驗決策模式向科學決策模式的轉變是針灸學發(fā)展中一個亟待解決的重要課題。循證醫(yī)學(Evidence-based Medicine，EBM)意為“遵循科學證據的醫(yī)學”，與傳統(tǒng)經驗醫(yī)學強調經驗的積累相比，循證醫(yī)學更強調依據研究證據進行醫(yī)療決策，但又注重與醫(yī)生臨床經驗和患者意愿相結合，故循證醫(yī)學在全世界范圍內被公認為最佳的臨床決策方法，更符合當代臨床醫(yī)學的發(fā)展趨勢[2]。因此，對于針灸醫(yī)學，引入循證醫(yī)學方法和理念，實現(xiàn)最佳研究證據與醫(yī)生經驗、患者需求三者完美結合的循證決策應該是目前針灸臨床實踐的最理想模式。

然而，根據針灸學科的發(fā)展現(xiàn)狀和特點，循證針灸研究證據主要包括古代文獻記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實驗研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等。而數(shù)千年的歷史沉淀和近幾十年的迅猛發(fā)展所形成的海量信息，卻給針灸臨床研究證據的準確和快速獲取帶來困難：如何快速有效獲取所需的研究證據？如何加工和管理自己所需的研究證據？如何快速分析研究證據，提取有效治療方案？如何評價或反饋循證決策的臨床療效？現(xiàn)代信息技術包括網絡通信技術、數(shù)據倉庫技術、數(shù)據挖掘技術、人工智能技術、自然語言處理技術等等為上述困難的解決提供了堅實的技術支撐。鑒于此，本研究提出了以循證決策實踐過程為基礎和指導，立足于傳統(tǒng)針灸理論及臨床特點，融合計算機信息學方法和技術，開展針灸臨床循證決策信息化建設與應用研究，并達到構建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺、開發(fā)與平臺數(shù)據對接的終端診療與經穴效應檢測設備、形成針灸臨床循證決策信息評價中心的目標。下從4個方面介紹本研究開展的針灸臨床循證決策信息化建設與應用內容。

1 針灸臨床循證決策信息整合平臺的建設與應用

1.1 針灸循證決策信息數(shù)據庫的構建 為了實現(xiàn)不同來源的古代文獻記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實驗研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等針灸循證決策信息資源的存儲、整合、分析利用與深層次知識發(fā)現(xiàn)，采用數(shù)據倉庫技術、文本挖掘技術、信息抽取技術等，在對針灸臨床循證決策業(yè)務需求、數(shù)據需求、功能需求分析基礎上，通過源數(shù)據采集、數(shù)據表設計、數(shù)據錄入、質量評價，數(shù)據倉庫模型設計、數(shù)據ETL(抽取、轉換、裝載)和實施，構建了符合針灸循證決策信息類型和結構的循證針灸數(shù)據倉庫[3]。該庫完成了針灸基本知識、病癥基本數(shù)據和針灸處方數(shù)據的存儲、集成和管理，從而為針灸臨床決策分析提供了集中一致的數(shù)據集合，為針灸循證決策信息的深層次利用奠定了堅實基礎。目前已整合的針灸循證資源主要包括：國內外權威、知名、公開的腧穴、經絡、針灸優(yōu)勢病癥、刺灸方法、基本處方等針灸基本知識，以及偏頭痛、功能性消化不良等20余種疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床決策信息，共計500萬條信息記錄[4]。

1.2 針灸循證決策信息智能檢索平臺的構建 方便決策者快速有效獲取所需的研究證據，本研究在構建數(shù)據庫的基礎上探索了能適應決策者靈活多變的檢索條件及檢索速度很快的智能信息檢索模型，實現(xiàn)了針灸循證資源的多途徑、快速方便、有效準確的智能檢索和基于檢索結果的詞頻統(tǒng)計功能。所用的檢索方法和技術包括：

1)對不同的字符串匹配技術、中文分詞技術、倒排索引技術做了詳細的對比，分析了基于規(guī)則的分詞算法，基于理解的分詞算法和基于統(tǒng)計的分詞方法的優(yōu)劣勢，最終選擇了最優(yōu)的Analyzer分詞方案——基于IK Analyzer分詞器的分詞方法。

2)設計了重復與非重復分詞的倒排文檔生成算法，實現(xiàn)了中醫(yī)針灸處方文獻的倒排文檔，同時進行了分詞結果的臟詞處理和倒排文檔去噪的設計與實現(xiàn)，通過實際的對比實驗驗證了該功能的可用性和可靠性。

3)對于存入oracle數(shù)據庫的其他針灸循證資源，基于Ibatis框架、采用動態(tài)多條件組合模糊查詢的進行實現(xiàn)。采用ExtJs動態(tài)生成類似于CNKI、萬方等數(shù)據庫高級查詢功能的頁面端查詢組件，在頁面端采用Ajax技術進行異步刷新，提高了決策者體驗的易用性。

1.3 針灸循證決策信息加工與管理平臺的構建 為了實現(xiàn)構建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺的目標，也方便決策者加工和管理自己所需要的臨床決策信息，本研究數(shù)據構建針灸臨床決策信息加工與管理平臺。該平臺根據不同文獻類型設計了不同結構的針灸臨床決策信息加工模塊，決策者通過注冊賬號以后可以在線結構化加工和管理自己需要分析的數(shù)據，包括古代、現(xiàn)代針灸處方數(shù)據、名老醫(yī)案數(shù)據，而醫(yī)生可以管理自己常用的針灸處方，具體還包括新增、修改、刪除和查看數(shù)據等操作。

2 針灸臨床循證決策的數(shù)據挖掘平臺的建設與應用

數(shù)據挖掘能從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據集提取有效的、新穎的、潛在有用的知識和規(guī)律，具有處理海量模糊性和非線性數(shù)據和知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)勢。本研究以決策資源的分析利用和知識發(fā)現(xiàn)為目的，在試驗相關數(shù)據挖掘技術特點和適用性基礎上，結合針灸臨床診治思路和特點，探索性建立了基于貝葉斯方法的針灸循證診斷決策模型，基于關聯(lián)規(guī)則的腧穴運用規(guī)律挖掘模型，基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型，基于復雜網絡技術的核心腧穴及其動態(tài)演變挖掘模型，并通過結果驗證了該些數(shù)據挖掘技術的可行性，并開展了一系列的應用實踐研究。

2.1 針灸臨床循證決策數(shù)據挖掘模型的構建

1)建立了中醫(yī)病證輔助診斷決策模型：基于中醫(yī)疾病診斷及證候辨證決策過程，診斷決策的關鍵在于根據患者的癥狀體征判斷其所患哪種疾病以及哪種證候的概率更大。目前基于Apriori降維的Logistic算法[5]、基于文本挖掘詞頻反文檔頻率方法[6]建立了疾病的癥狀權重挖掘模型。該法分三個步驟來輔助診斷患者所患疾病及其證候，首先通過文本挖掘算法計算出各疾病中每個癥狀占該疾病的權重，然后根據患者主訴的癥狀集合，分別計算包含各癥狀的疾病的權重和，根據權重和的大小來判斷患者最有可能患的疾病或者癥候，再采用Logistic算法進行驗證，如此既能反映癥狀的靈敏度同時也考慮了癥狀的特異度，結果具有可靠性。

2)建立了基于OLAP的腧穴配伍規(guī)律多維關聯(lián)分析模型：為了從多個維度，不同概念層次對經穴、經絡、特定穴運用規(guī)律進行漸進的分析，本研究基于針灸數(shù)據存在復雜關系，結合OLAP和關聯(lián)規(guī)則建立了腧穴配伍規(guī)律的挖掘模型，具體包括：運用多維關聯(lián)規(guī)則分析在不同維度下的分析所選腧穴的頻次和支持度，提取針灸治療某一疾病的常用腧穴；運用關聯(lián)規(guī)則分析的頻繁項集分析針灸處方中腧穴與腧穴的配伍規(guī)律，計算腧穴項集的支持度和置信度，提取常用的二元或者多元腧穴配伍；采用多層關聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析針灸處方的選經規(guī)律、特定穴運用規(guī)律和腧穴分部規(guī)律；采用多維關聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析不同年代、出處、文獻類型等條件下選穴規(guī)律[7-8]。

3)建立了基于復雜網絡的核心腧穴及組團分析的數(shù)據挖掘模型：本研究以針灸處方作為復雜網絡數(shù)據集，以處方數(shù)據庫中的疾病和腧穴為關鍵數(shù)據，基于復雜網絡K-核心算法，先構建整個腧穴配伍的復雜網絡，后將復雜網絡數(shù)據按照某個維度進行網絡數(shù)據切塊，如疾病名稱，主治醫(yī)生名稱以及朝代名稱等，進而利用K-core算法、二分網絡在切塊數(shù)據集中尋找到對應疾病，對應醫(yī)生以及對應朝代所用的主穴或組團信息，提取有代表性的核心穴位、穴對、穴組，并可從宏觀和局部多視角研究腧穴組合的關系及其結構和動態(tài)演化特征[9-10]。

4)建立了基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型：為了對針灸處方的選穴、治療方法、時間、療效等因素進行最佳組配，以獲得實現(xiàn)最佳療效的最優(yōu)針灸治療方案，本研究采用遺傳算法建立了針灸方案決策模型，具體包括：基因編碼并生成祖先群體，根據針灸處方數(shù)據的各屬性特征，和分析目標采用10個基因來定義處方類型，然后采用二進制編碼方式對每個基因進行編碼；確定適應度函數(shù)，按照編碼規(guī)則將群體中的每一個基因個體的基因碼所對應的自變量代入適應度函數(shù)，計算出相應的總體療效；基因復制、雜交、變異處理[11]。

2.2 針灸臨床循證決策數(shù)據挖掘的應用實踐

1)針對某一疾病提取潛在有效的腧穴配伍和針灸處方：先后對偏頭痛[12]、功能性消化不良[13]、高血壓眩暈[14]、心絞痛[15]、抑郁癥[16]、中風后遺癥[17]、貝爾面癱[18]、圍絕期綜合征[19]等疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床處方的選穴、腧穴配伍、針灸處方優(yōu)化等進行挖掘和提取，為該些病種的臨床研究和臨床實踐提供了很重要的參考方案。而本研究團隊基于數(shù)據挖掘提取的分析結果，開展了偏頭痛、功能性消化不良的多中心大樣本臨床對照(RCT)研究，結果也證實了采用高支持度的腧穴或腧穴配伍進行治療的療效高于采用低支持度的腧穴或腧穴配伍[20-22]。

2)開展經穴效應規(guī)律的挖掘和發(fā)現(xiàn)：本研究技術數(shù)據挖掘模型，以上述多種針灸臨床優(yōu)勢病種為載體，圍繞經穴效應特異性規(guī)律開展了一系列的挖掘分析，包括特定穴應用規(guī)律以及腧穴的經絡、部分分布規(guī)律等多層多維分析，研究結果顯示古今針灸臨床選穴，均以循經取穴為基礎，更多采用的是特定穴，證實了“經脈循行是基礎，經氣會聚是關鍵”是經穴效應特異性基本規(guī)律[12-13,23-24]。如針灸治療偏頭痛所應用的腧穴廣泛分布于十四經，但用穴主要集中在足少陽膽經和手少陽三焦經；其中特定穴占82%，使用頻次位于前列的主要為交會穴、五輸穴、原穴、八脈交會穴和絡穴[12]。治療功能性消化不良的腧穴主要分布在足陽明胃經、脾經、任脈，其中特定穴占80%，使用頻次位于前列的主要為五輸穴、下合穴、募穴、交會穴[13]。

3 基于電子病歷的針灸臨床循證決策支持平臺的研制

為了滿足臨床醫(yī)生能快速獲得所需的治療方案，并可評價或反饋循證決策的臨床療效，本研究以電子病歷形式將數(shù)據庫平臺、數(shù)據挖掘平臺、檢索平臺整合到循證診斷和治療過程中，通過人機交互、智能輔助決策等方式，實現(xiàn)主訴癥狀-疾病名稱-辨證分型-治療方案的整個臨床過程的循證決策支持，同時根據醫(yī)生的選擇，自動生成門診病歷，達到規(guī)范化、智能化和便捷化的針灸病歷書寫過程[25]。該平臺的功能通過以下4個模塊實現(xiàn)：

1)疾病診斷模塊：系統(tǒng)可根據患者主述、癥狀、體征和輔助檢查，通過條件隨機場(Conditional Random Field,CRF)技術提取文本中具有診斷價值的信息，進而運用語義相似度匹配算法，與數(shù)據庫中的診斷標準進行匹配，并聯(lián)機分析處理，采用Logistic優(yōu)勢比分析、基于詞頻反文檔權重分析等數(shù)據挖掘技術進行疾病診斷及證候診斷的挖掘，為決策者提供可能的疾病和證候的診斷，按概率降序排列以供選擇。

2)治療方案優(yōu)化模塊：根據決策者輸入的診斷結果，以及患者的癥狀和體征，采用分類、多重分類、遺傳算法等數(shù)據挖掘技術，從古代經典針灸處方和高質量的現(xiàn)代臨床研究中，提取到針對該患者的優(yōu)化治療方案，內容包括針灸治法治則、處方主穴、處方配穴、針灸療法、針灸操作方法、治療時間等。

3)病歷和處方輸出模塊：系統(tǒng)可根據之前填寫的病史、診斷和治療情況，自動生成符合行業(yè)標準的門診病歷和針灸處方，并可打印，簡化病歷書寫過程。

4)臨床參考知識模塊：系統(tǒng)可即時提供臨床需要的重要參考知識，如腧穴的定位描述和圖譜、常規(guī)操作方法、注意事項、現(xiàn)代研究，疾病的詳細診斷標準、癥狀的概念，刺灸方法的操作手法等信息。

4 基于循證決策信息的經穴診療設備的研制

為了能實現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導臨床，又能實現(xiàn)對臨床療效評價和穴位特異性參數(shù)采集，本研究基于針灸臨床決策支持系統(tǒng)平臺正在開發(fā)與之配套的循證針灸智能診設備，包括適用于家庭保健診療設備和適用于醫(yī)生的針灸診療與經穴檢測設備[26-27]。

1)家用循證針灸保健儀的研制：該保健儀以循證決策支持平臺為依托，依據“治未病”理念，旨在為患者家庭供循證針灸保健治療方案，實現(xiàn)自我針灸保健治療與預防，并具備健康檔案管理和在線遠程專家服務等功能。該儀器由硬件和軟件兩部分組成，硬件功能結構設計思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術相結合，其中CPU核心模塊采用ARM Cortex-A8芯片作為CPU的核心板，搭載了相應的嵌入式操作系統(tǒng)(android4.0系統(tǒng))實現(xiàn)設備的管理、數(shù)據管理和電子針灸控制，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實現(xiàn)保健儀系統(tǒng)升級，以電容屏和按鍵實現(xiàn)人機交互等?；A治療手段為經皮電刺激和磁熱療法，可根據市場需求定制多種治療方式。軟件系統(tǒng)包括循證針灸保健系統(tǒng)和中醫(yī)“治未病”知識平臺兩部分，可實現(xiàn)中醫(yī)養(yǎng)生保健知識傳播，疾病、穴位處方、健康檔案的管理和針灸電子信號的控制。目前正在集成基于課題研究的偏頭痛、功能性消化不良、高血壓、心絞痛、周圍性面癱、頸椎病和腰椎病等常見疾病的循證防治方案、保健知識等。

2)醫(yī)用偱證針灸治療與經穴檢測儀：該設備乃以循證決策支持平臺為依托，依據循證決策理念，以脈沖電針為治治療手段，一方面為臨床醫(yī)生提供偱證診斷與治療決策支持，并提供高靈敏度、可視化的脈沖治療參數(shù)的調節(jié)，一方面實時動態(tài)檢測針灸治療前、中、后的穴位生物學指標變化(如電阻)等。該儀器由針灸循證決策支持平臺、軟件系統(tǒng)和硬件設備三部分組成，循證決策支持平臺為診療方案提供參考。硬件功能結構設計思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術相結合，包括治療和檢測兩大功能，治療基礎模塊為脈沖電針，并且可以依據臨床需求，集成紅外線灸、電熱針、按摩、音樂治療等多種治療方式；檢測基礎模塊主要是在治療基礎上實時采集穴位電阻及其變化。儀器CPU核心模塊是整個硬件部分的核心，它協(xié)調所有模塊的工作，CPU核心模塊選用ARM-Cortex-A8或者ARM-Cortex-A9核心板，運行主頻可高達1GHz，其內部集成了PowerVR SGX540高性能圖形引擎，支持3D圖形流暢運行，并可流暢播放1080P大尺寸視頻，DDR2 RAM內存512MB，32bit數(shù)據總線，單通道，運行頻率：200MHz，支持android或liunx嵌入式操作系統(tǒng)，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實現(xiàn)設備的系統(tǒng)升級，以電容屏和按鍵實現(xiàn)人機交互等。

綜上，本研究在針灸臨床循證決策信息化建設和應用各方面均開展大量研究，并取得了諸多進展，但目前仍面臨一些問題，如：如何促使基于循證醫(yī)學的針灸循證診療決策服務方法和模式在臨床中得以逐步使用和實現(xiàn)？為此，項目組下一步將繼續(xù)開展：1)信息資源：從科研二次文獻向臨床一次文獻轉變。即平臺集成的針灸循證決策資源除了收集的科研二次文獻以外，要更加重視臨床病歷信息、名老醫(yī)家醫(yī)案等一次文獻的采集和納入。2)在研制與項目配套的“家用循證針灸保健儀”和“醫(yī)用偱證針灸治療與經穴檢測儀”的基礎上，增設循證評價信息及穴位檢測信息反饋與分析模塊：即通過設備實現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導臨床，又實現(xiàn)對臨床療效評價和穴位特異性參數(shù)采集，真正形成“決策-治療-反饋”一體的循環(huán)模式。

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(2015-03-02收稿 責任編輯：洪志強)

Acupuncture Clinical Evidence-based Decision-making Information Construction and Application

Ren Yulan, Guo Taipin, Chen Liang, Sun Tianxiao, Li Xizi, Liang Fanrong

(CollegeofAcu-moxibustionandTuina,ChengduUniversityofChineseMedicine，Chengdu610075，China)

With the aim to demonstrate and guide acupuncture clinical evidence-based decision-making, this paper introduces the information construction and application of acupuncture clinical evidence-based decision-making from four aspects: information integration platform, data mining platform, clinical decision-making support platform and evidence-based acupuncture treatment equipment.

Acupuncture and moxibustion; Clinical decision-making; Information construction

國家重點基礎研究計劃(編號：2012CB518501)；國家自然科學基金青年項目(編號：81303134)；四川省科技廳成果轉化項目(編號：2012FZ0082)

任玉蘭(1977—)，教授，主要研究方向：循證針灸研究，E-mail:renxg2468@163.com

梁繁榮(1956—)，男，教授，博士生導師，研究方向：經穴效應特異性規(guī)律的臨床與基礎研究，E-mail：acuresearch@126.com

R245

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2015.04.003