基于机器学习模型分析镇肝熄风汤治疗高血压病的配伍特征研究

郇家铭¹，陈晓晴²，杨雯晴³，李洁³，滑振⁴，王怡斐⁴，李运伦^1,4,5*

1. 山东中医药大学第一临床医学院，济南250355

2. 济南市高新东区医院心内科，济南250101

3. 山东中医药大学中医药创新研究院，济南250355

4. 山东中医药大学附属医院心病科，济南250014

5. 心血管病中医精准诊疗山东省工程研究中心，济南250355

摘要 以2011—2019年山东中医药大学附属医院的高血压电子病历建立数据集，用Apriori算法量化镇肝熄风汤组成中药的配伍强度，卷积神经网络量化中药的剂量特征信息，蛋白质相互作用的拓扑特征分析生物特征信息，并将上述信息输入K最邻近分类算法、支持向量机、梯度递增决策树、贝叶斯网络和逻辑回归模型，评估各个模型效力，从多个维度体现镇肝熄风汤的组成配伍规律和作用机制。结果表明，K最邻近分类算法在5个模型中结果最优（AUC=93.5%），共获得了87组有效配伍，验证了镇肝熄风汤配伍调节细胞因子、减少炎症反应和代谢紊乱的作用机制。同时，外部测试表明此研究可外推至其他疾病，表明此模型可有效融合卷积神经网络数据和网络拓扑数据，将剂量信息和生物特征融入中药配伍挖掘，对传统的关联规则模型进行补充，具有良好的普遍适用性和外推性，为多模态的中药数据集挖掘提供了一种跨学科研究方法。

关键词 机器学习；真实世界数据；数据挖掘；镇肝熄风汤；高血压

（责任编辑  徐丽娇）

http://www.kjdb.org/CN/10.3981/j.issn.1000-7857.2024.05.00473