中医方剂功效定性和定量研究初探

　　笔者应用近似推理技术提出的方剂相对药量、药物贴近度概念,并建立药效相互作用关系的知识表,是中医方剂学研究中的新思想和新方法,尚未见国内外文献中有类似的报道,此研究具有原创性的意义。

　　3.2  方剂功效的量化使主治证的预测成为可能

　　在类似的研究中,多数研究习惯于正向推理的研究,即把医生自己的评述和结论作为切入点,并完全按照医者的思路进行模拟来完成“重复”(经验重复)的目的。我们认为这样的研究受到主观因素的局限,使研究的客观性受到质疑。

　　本研究是从处方入手,且研究过程中强调回避医生的主观评述和结论,尽量使研究在客观的数据中进行。中医学认为“药不离方,方不离证”,因此从方剂药物切入,对方剂功效的定性和定量计算,推导出其所适应的病证以及临床表现的主次序列成为可能,这是一个由结果到原因的逆向推理。

　　3.3  量化的分析使人的经验变得直观

　　有经验的中医医生都相信“灵感”,甚至有人称中医的“辨证论治”是门“艺术”,这些都表明中医的思维方式是形象与逻辑的水乳交融,具有直观理性思维的特征和方法论,伴随中医学这一特点的是缺乏定量化的知识结构[3]。这种思维方式使中医治疗经验具有“只可意会,难以言传”的特点,往往要求学习者具有很高的悟性,这给中医学的继承带来了巨大的障碍,为中医学的传播蒙上了神秘的面纱,中医学的发展也由此受到了制约。

　　我们在逆向思维指导下的方剂功效的定性和定量研究结果,不仅基本做到了符合专家的认识(机器学习),而且为解读专家经验提供了十分有意义的数据(知识发现),更重要的是完成了对专家知识的量化表达,使人的经验变得直观,容易理解,便于学习,还可以做到重复性操作。

　　3.4  量化的数据为新技术的运用奠定了基础

　　近似推理理论在人工智能的研究中也遇到了难以提高的台阶,原因就是它依赖先验知识的局限,为了突破这个局限,我们必须把眼光放在新技术的寻求方面。近年来在国内外广泛使用的支持向量机(SVM)方法,成为我们研究的首选,由于它具有支持高维样本、非线性建模、适用于小样本等特点,特别是能够给出所建模型泛化能力的界的特点[4],可为我们的研究提供有力的技术支撑。

　　SVM归纳学习方法完全基于数据,不确定性推理方法可以较好地体现先验知识,在理论上,两者能在一定条件下而优势互补,但在实际研究案例中并未见报道。我们将在中医方剂功效的量化和分类研究中首次实践两者的结合,尝试SVM学习与不确定性推理方法的有机结合,实现以方剂功效为主题的方剂分类学习,并对其遣药组方规律进行有效的归纳与描述。这其中定量计算将为这一深入研究提供重要的数据基础。

　　3.5  研究结果引发的中医评价技术

　　中医的评价问题是中医学现代化进程中的瓶颈问题,对这一问题这里不进行任何深入的讨论,只想从我们研究的结果提出一个见解：通过计算技术对方剂功效的定性和定量化处理,可在中医学理论的框架内,以方、证为中心,对临床的诊疗方案提供具有评价意义的技术。这种评价技术表现在以下几个方面：①方证一致性评价；②效法一致性评价；③候性一致性评价；④处方药效释放率评价。

　　4  小结

　　以上研究是对我们20多年对中医学信息研究的延续、自然发展和深化,围绕方剂功效相关因子的各种关系(量效关系、药效关系、候效关系、证效关系)的量化计算,提出有效的数学表达方法,用定性与定量相结合的方式对方剂功效进行分析,并实现量化的表达,是我们在中医方剂学理论的数学建模方面进行的尝试,为研究把人的经验转化为可形式化描述的知识的技术和方法进行有效的探讨,这不仅对中医学术和经验的传承具有原创的意义,而且对复杂系统的描述理论和计算机学习等技术的应用研究,具有重要的价值。

【参考文献】
  　　[1] 谢 鸣.“方证相关”逻辑命题及其意义[J].北京中医药大学学报, 2003,26(2)：11－12.

　　[2] 何前锋,崔 蒙,吴朝晖.方剂中配伍知识的发现[J].中国中医药信息杂志,2004,11(7)：655－658.

　　[3] 刘长林.中国系统思维[M].北京：中国社会科学出版社,1990.7.

　　[4] 陈永义.处理非线性分类和回归问题的一种新方法(I)——支持向量机方法简介[J].应用气象学报,2004,15(3)：345－354.