基于專家系統為感染后咳嗽患者提供新鮮中藥止咳方案*

童江波 朱嬌嬌 胡靈芝 張惜燕

(陜西中醫藥大學，陜西 咸陽 712046)

鮮藥治病是中醫的一大特色，其臨床應用具有歷史悠久和使用經驗豐富的特點，是幾千年來大量臨床應用的經驗總結。鮮藥保留了中藥大量的原始成分,對于一些臨床疾病具有獨特的療效[1]。且用新鮮中草藥治病, 具有簡便廉價的優點。但在治療的過程中，中藥的新鮮程度也是一個重要的問題，一旦中藥發生變質，反而會降低療效。隨著人工智能技術的發展和鮮藥的現代炮制技術研究[2]，為感染后患者提供新鮮中藥成為了可能。

1 新鮮中藥

鮮藥是指一種“原生藥材”，即未經任何可能變故導致藥材成分損失或改變，藥材采收后可立即使用的中藥[3]?！渡褶r本草經》中有干地黃“生者尤良”的記載。從現代科學的角度看, 就是最大程度地保持鮮藥的生物活性, 以便更好地發揮其藥效。許多中醫名家如柳寶詒[4]、丁甘仁[5]、葉天士[6]等對部分中藥鮮品的應用進行研究并總結出大量的組方，為中醫藥的發展和進步留下了寶貴的經驗。

新鮮中藥的使用可以減少大部分有效成分的流失，使中藥材治療咳嗽效果最好。但在使用中藥時，儲藏運輸過程中會因為管理保存不當導致霉變，溫度和濕度等因素造成中藥材的變質和有效成分的流失，一旦患者誤服會引發嚴重的嘔吐、腹瀉和頭痛等中毒癥狀[7]。

2 資料與方法

2.1數據來源 本文數據均來源于2017年全國大學生醫藥數學建模競賽試題“中藥止咳問題研究”。其中共有444味中藥，系統地介紹了這些中藥的生長地、四氣五味歸經、化學成分、采制方法、植物形態以及中藥的主治功效。數據采集過程中，由于人為或其他原因，有部分的缺失和錯誤，需要對數據進行清洗及篩選，完善數據內容。

2.2數據清洗及篩選 利用Execl 2016 軟件的關鍵字查找和篩選功能，對444味中藥的主治功能、性味、生長地、化學成分、采制、來源和附注的內容分析，發現都有不同程度的缺失和錯誤。

先對主治功能缺失和錯誤的32味中藥，使用《中華藥典》[8]和《中藥學》[9]，進行填補與修改，利用基于python 3.7的jieba庫，對444味中藥的主治功效進行分詞和詞頻統計，統計結果見表1。

表1 主治功效的詞頻統計(部分)

通過表1的jieba庫的詞頻統計結果發現這些中藥里有一些是不需要的，需要剔除的，利用Execl軟件用關鍵字篩選功能將“止咳”“補脾”“清熱”等與治療咳嗽相關的中藥篩選出來。再進行數據填補與修改。由于數據中對中藥的主治功效、采制時間和采制地點的描述混亂，如將華南地區、長江以南的地區和省級地區共同描述。對此運用中藥的專業詞匯和地理上對時空描述的詞匯進行統一歸納。

2.3模型構建 第一步：將完善好的中藥按春夏秋冬四季進行分類，在不同季節的時間中，用關鍵字篩選出“散寒”“清熱”和“止咳”等治療感染后咳嗽的功效進行分類。最終春季共計20味，夏季共計47味，秋季共計71味，冬季共計19味，分類結果見表2。

表2 各季節治療感染后咳嗽的中藥

第二步：對數據進行無剛量化描述，由于數據都是字符串變量，無法進行分析，所以利用0和1表示納入和排除，如表3。

表3 無剛量化表示方法

系統聚類法又稱層次聚類法，是通過構建樹狀圖來將各個樣本進行聚類的方法。其基本的思想是先初始化每個樣本，將每個樣本當成獨立的一類，之后根據每類之間的相似性，將相似度高的兩類合并成新的一類，再通過計算新類和其它類之間的相似度，再合并相似度高的類成為新的一類，這樣通過每次的合并，就減少一個類，直到所有的樣本合并為一個類為止[10]。

將分類好的中藥數據,運用SPSS 25軟件以地域進行系統聚類。

我國是一個經緯跨度大的國家，不同的中藥可以在不同的省份進行種植，通過系統聚類可以得出同一季節不同省份共有主產中藥。如圖1，可以看出枇杷葉在全國都有種植，故其為一類，苧麻根、白術和前胡由于其主產地都包含江蘇、浙江和安徽，故其聚為一類。以各省的省級行政中心作為各省之間連接通路，結合歐式距離計算各省之間的距離，并挑選出最近省份的配伍方案。

圖1 冬季系統聚類的譜系

第三步：構建專家系統。

專家系統是一種人工智能的計算機程序，可以通過在某些特定領域中應用大量專家知識和推理方法來解決復雜的問題[11]，屬于人工智能的發展分支，專家系統的研究目標是模擬人類專家的推理思維過程。通常領域專家的知識和經驗與知識表達模型一起存儲在計算機中，系統推斷事實輸入，并做出判斷和決定[12]。

專家系統的基本結構是知識庫和推理機。知識庫存儲解決問題所需的知識，推理機負責使用知識庫中的知識解決實際問題。推理機根據當前問題的條件或已知信息通過前向推理或反向推理，反復匹配知識庫中的規則，通過匹配規則以獲得問題解決結果[13]。知識庫是將專家的知識映射到計算機中。知識庫一般是由規則庫、事實庫和綜合庫構成。其中規則庫是存儲專家的治療止咳的經驗，是整個專家系統的核心。規則庫的設計,常常使用 IF-THEN-結構，這種統一的格式既便于管理,又同時便于推理機的設計。本文利用python 編程語言 構建專家系統，依據宣肺解表理氣化痰之法[14-16]治療冷咳和熱咳。構建的規則庫的方案如下：

1.IF 季節 AND 地域 AND 冷咳 THEN 新鮮中藥止咳方案

2.IF 季節 AND 地域 AND 熱咳 THEN 新鮮中藥止咳方案

3.IF 季節 AND 地域 AND 冷咳 AND 氣虛 THEN 新鮮中藥止咳方案

4.IF 季節 AND 地域 AND 熱咳 AND 氣虛 THEN 新鮮中藥止咳方案

3 模型應用過程并提供止咳方案

圖2 治療方案技術圖

仿真1：在浙江的一位患者患有感染后咳嗽，季節為冬季，并伴有冷咳的癥狀，將“浙江”“冬季”和“冷咳”導入到專家系統中，得到了烏藥和石韋-廬山石韋的止咳方案。

仿真2：在遼寧的一位患者患有感染后咳嗽，季節為春，并伴有冷咳的癥狀，將“遼寧”、“春季”和“冷咳”導入到專家系統中，得到了紫菀和蒼術—關蒼術的止咳方案。

仿真3：在新疆的一位患者患有感染后咳嗽，季節為夏，并伴有熱咳的特征，將“新疆”“夏季”和“熱咳”輸入到專家系統中，得到了伊貝母—裕民貝母和瓶耳小草的止咳方案。

仿真4：在四川的一位患者患有感染后咳嗽，季節為秋，并伴有熱咳和氣虛的特征，將“四川”“秋季”“熱咳”和“氣虛”輸入到專家系統中，得到了黨參—川黨參、金果欖和沙棘的止咳方案。

4 小結

本文通過構建專家系統，為感染后患者提供新鮮止咳中藥。通過數據挖掘技術將中藥以季節進行分類，再根據患者所在地域，構建規則庫，通過編程實現智能推薦藥方。該系統充分利用各地域主產止咳中藥，減少運輸時間，為患者提供新鮮止咳中藥。該系統在構建過程中體現出python語言的易于開發和維護性。對于傳承中醫藥文化和為患者提供鮮藥具有積極的作用。但該模型存在沒有客觀考慮到患者的實際癥狀和各地中藥的產量和配伍的問題。

通過本文的研究可以結合互聯網技術，實時統計各地中藥的產量，為患者及時提供新鮮止咳中藥，對中醫藥現代化領域發展具有一定的作用和意義。