機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑研究中的應(yīng)用概述

高婉卿，程寧，李力松，黃辛迪，丁長(zhǎng)松

機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑研究中的應(yīng)用概述

高婉卿1，程寧1，李力松1，黃辛迪1，丁長(zhǎng)松1，2

1.湖南中醫(yī)藥大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410208；2.湖南省中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室（丁長(zhǎng)松），湖南 長(zhǎng)沙 410208

隨著信息技術(shù)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)、人工智能的普及，中醫(yī)現(xiàn)代化研究得到極大發(fā)展。為探究辨證論治、組方配伍本質(zhì)規(guī)律，方劑研究成為中醫(yī)傳承與發(fā)展的重要內(nèi)容。為實(shí)現(xiàn)智能化中醫(yī)診療，根據(jù)病癥自動(dòng)推薦準(zhǔn)確有效的方劑成為研究關(guān)鍵。本文對(duì)近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行梳理，將聚類(lèi)、支持向量機(jī)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)及其在方劑研究中的應(yīng)用進(jìn)行比較；分析機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑研究中遇到的困境及其相應(yīng)的解決辦法；指出機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑研究中的趨勢(shì)，并對(duì)其前景進(jìn)行展望。

機(jī)器學(xué)習(xí)；中醫(yī)；方劑；客觀化；智能化；綜述

機(jī)器學(xué)習(xí)以計(jì)算機(jī)為工具模擬人類(lèi)思維方式，通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)和技能解決問(wèn)題，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、搜索技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)提取樣本的數(shù)據(jù)特征分析其內(nèi)在規(guī)律，往往適用于小樣本集。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中新的研究方向，將原始數(shù)據(jù)通過(guò)非線性模型映射為更高層次、更抽象的向量表示，通過(guò)足夠多的映射來(lái)學(xué)習(xí)復(fù)雜關(guān)系以解決實(shí)際問(wèn)題，具有良好的泛化能力[1-2]。近年來(lái)在輔助醫(yī)療、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘等方面發(fā)揮了重要作用[3]。

歷代醫(yī)家留下的海量醫(yī)案中蘊(yùn)藏著醫(yī)家思想，借助信息技術(shù)對(duì)中醫(yī)臨床案例、方劑數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘其內(nèi)在組方配伍規(guī)律，是中醫(yī)傳承與發(fā)展的有效途徑。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法因其小樣本適應(yīng)性、可解釋性已在方劑領(lǐng)域取得很多成果，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前應(yīng)用雖少，但其結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方式適用于擬合中醫(yī)辨證論治、組方配伍思想，近年來(lái)在中醫(yī)面診[4]、中藥鑒定[5-6]等方面展開(kāi)應(yīng)用研究。本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在方劑研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，分析目前機(jī)器學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域開(kāi)展研究所面臨的挑戰(zhàn)，并結(jié)合中醫(yī)藥數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出解決思路，為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在方劑領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供參考和依據(jù)，也為信息技術(shù)在中醫(yī)傳承與創(chuàng)新過(guò)程中的應(yīng)用提供新思路。

1 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)

1.1 聚類(lèi)

聚類(lèi)算法基于數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，通過(guò)聚類(lèi)使同類(lèi)型樣本具有較高相似性，不同類(lèi)樣本具有明顯差異。常用于方劑與藥物研究的代表性聚類(lèi)算法為K-Means[7]。

對(duì)治療某病的大量方劑進(jìn)行聚類(lèi)，以得到的聚類(lèi)特征推測(cè)方劑治療準(zhǔn)則、組方規(guī)律。如趙新等[8]收集全國(guó)17個(gè)省市中醫(yī)藥預(yù)防新型冠狀病毒64首方，基于熵聚類(lèi)得到8個(gè)常用藥物組合，使用無(wú)監(jiān)督熵層次聚類(lèi)算法挖掘出7個(gè)潛在新方。裴衛(wèi)等[9]運(yùn)用K-Means方法對(duì)589首中醫(yī)治療肝硬化方中涉及的257味中藥進(jìn)行聚類(lèi)分析，并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)比驗(yàn)證，顯示聚類(lèi)中心個(gè)數(shù)為5時(shí)，類(lèi)別特征區(qū)分度較高。

為研究中醫(yī)治療疾病的藥物功效、性味歸經(jīng)等特性規(guī)律，常對(duì)治療該病的中藥進(jìn)行聚類(lèi)，進(jìn)而探究組方配伍規(guī)律。李國(guó)春等[10]采用K-Means算法對(duì)半夏瀉心湯治療慢性胃炎臨床用藥進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)半夏瀉心湯7味中藥藥物組合呈規(guī)律性變化，有的藥物組合以清熱作用為主，有的以補(bǔ)益作用為主。賈海女等[11]對(duì)治療惡性胸腔積液的127首方劑經(jīng)聚類(lèi)分析，得到28個(gè)常用藥物組合及7個(gè)新方劑。為分析藥物屬性與配伍關(guān)系，金滋力等[12]采用層次分析與聚類(lèi)方法將藥物屬性進(jìn)行聚類(lèi)，分析屬性對(duì)規(guī)律配伍的作用，結(jié)果顯示大部分禁忌配伍組合與常規(guī)藥物組合的聚類(lèi)結(jié)果具有明顯差異。聚類(lèi)分析主要從宏觀角度對(duì)疾病、癥狀、藥物等進(jìn)行分類(lèi)，偏向整體特性，結(jié)果呈現(xiàn)概括性評(píng)價(jià)，難以挖掘出具體的診療規(guī)律。聚類(lèi)算法的性能在很大程度上依賴(lài)于輸入特征構(gòu)建的特征空間結(jié)構(gòu)，聚類(lèi)結(jié)果需結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行判斷，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)簽具有主觀性，不利于研究問(wèn)題的本質(zhì)。

1.2 支持向量機(jī)

通過(guò)SVM對(duì)方劑的功能分類(lèi)，分析同類(lèi)方劑共有特征，以探尋中藥配伍的本質(zhì)規(guī)律。高全泉等[16]將10 000余首方劑作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，訓(xùn)練SVM分類(lèi)器以預(yù)測(cè)新藥物組合歸屬的中醫(yī)治法類(lèi)別。Xie等[17]對(duì)獲取的中醫(yī)治療信息采用TF-IDF構(gòu)建特征向量，根據(jù)不同SVM分類(lèi)模型對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，為后期利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方劑與疾病之間的關(guān)系做準(zhǔn)備工作。

通過(guò)SVM對(duì)方劑臨床使用有效性進(jìn)行劃分，以預(yù)測(cè)新藥物組合是否對(duì)疾病或證候發(fā)揮作用。Wang等[18]將575首知名方劑作為正樣本、隨機(jī)組合生成1961個(gè)非常規(guī)方劑為負(fù)樣本構(gòu)成訓(xùn)練集輸入SVM分類(lèi)器，該模型在測(cè)試集上得到十分理想的分類(lèi)效果。金滋力等[12]采用SVM分析方劑配伍數(shù)據(jù)，對(duì)藥物配伍可行性進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，結(jié)果表明在線性SVM模型下，方劑功效預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均可達(dá)90%。Pan等[19]為檢驗(yàn)方劑是否有效，利用SVM結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原則，對(duì)方劑進(jìn)行初步診斷，有效降低了錯(cuò)診概率。

SVM在分類(lèi)性能、泛化性能上表現(xiàn)較好，然而由于SVM空間消耗主要為訓(xùn)練樣本的存儲(chǔ)、核矩陣的計(jì)算，借助二次規(guī)劃求解支持向量，涉及m階矩陣的計(jì)算，當(dāng)樣本數(shù)目很大時(shí)，矩陣的存儲(chǔ)和計(jì)算將耗費(fèi)大量機(jī)器內(nèi)存和運(yùn)算時(shí)間，因此在大規(guī)模訓(xùn)練樣本上難以實(shí)施。然而中醫(yī)方劑領(lǐng)域的功效分類(lèi)不僅是多分類(lèi)問(wèn)題，更是多標(biāo)簽問(wèn)題，對(duì)于該類(lèi)問(wèn)題的處理更為復(fù)雜。

1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則從數(shù)據(jù)集中探尋當(dāng)前數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)事物或特征之間相互依存和關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘信息主要包含兩個(gè)階段：第一階段從數(shù)據(jù)集中找出所有高頻項(xiàng)目組；第二階段由高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，以支持度衡量規(guī)則的普遍性，以置信度衡量規(guī)則的可靠度。常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有Apriori、FP-樹(shù)頻集算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法簡(jiǎn)單，易被接受與解釋?zhuān)谔綄し絼└哳l藥對(duì)、以病類(lèi)方用藥研究、以證類(lèi)方關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中得到廣泛應(yīng)用。

高頻藥組對(duì)組方配伍、方劑功效具有重要作用。白明等[20]整理中醫(yī)古籍中相似疾病組方，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則總結(jié)其中內(nèi)涵，尋找潛在的中藥配伍規(guī)律，得到甘草與桔梗、甘草與防風(fēng)、甘草與羌活等關(guān)聯(lián)度較高的12個(gè)藥對(duì)。季濤等[21]采用關(guān)聯(lián)規(guī)則方法探究治療消渴癥用藥特點(diǎn)及規(guī)律，得到出現(xiàn)頻次10次以上藥對(duì)為人參-甘草、甘草-麥冬、人參-麥冬等187對(duì)3味中藥藥對(duì)包括人參-甘草-麥冬、天花粉-麥冬-黃連、天花粉-甘草-麥冬等117對(duì)，以及高頻次的4味藥對(duì)。

以病類(lèi)方即針對(duì)具體疾病，探究其用藥規(guī)律。楊艷平[22]采用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法分析133首治療銀屑病方劑，挖掘出20個(gè)核心藥物組合、10首可用于治療銀屑病新方劑。寧江等[23]對(duì)459例尋常型銀屑病醫(yī)案涉及的358味中藥進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，發(fā)現(xiàn)銀屑病遣方用藥多考慮清熱涼血、補(bǔ)血活血、祛風(fēng)解毒之品。劉嘉輝等[24]研究治療肝硬化用藥規(guī)律，對(duì)63個(gè)醫(yī)案中方劑藥物的功效、性味歸經(jīng)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，對(duì)高頻藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，得到5個(gè)置信度近100%的核心藥物組。

以證類(lèi)方即針對(duì)具體證型，找出治療該類(lèi)證的用藥規(guī)律。李欣等[25]統(tǒng)計(jì)治療尋常型銀屑病進(jìn)行期血熱證的14類(lèi)101味中藥，運(yùn)用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和集對(duì)分析方法從中得到常用中藥22味。郭宏等[26]以符合標(biāo)準(zhǔn)的56例鼻鼽患者為研究對(duì)象，分析方劑中藥物的使用頻次，運(yùn)用Apriori算法探討鼻鼽藥物配伍規(guī)律，挖掘出功效較強(qiáng)藥物，并得出鼻鼽“寒熱錯(cuò)雜，虛實(shí)并見(jiàn)”證型中的特殊強(qiáng)關(guān)聯(lián)藥對(duì)。

關(guān)聯(lián)分析挖掘出的知識(shí)有限，僅考慮了并發(fā)情況，一般局限于某個(gè)術(shù)語(yǔ)與其他術(shù)語(yǔ)共現(xiàn)頻次較高的情況。然而方劑中有些中藥出現(xiàn)頻次較高，如“甘草”“大棗”等常以臣藥或佐藥的身份出現(xiàn)，但對(duì)方劑功效的影響遠(yuǎn)低于君藥，因而無(wú)法挖掘出中藥對(duì)方劑功效的真實(shí)貢獻(xiàn)度。

通過(guò)以上分析，我們可以推斷，留學(xué)生的語(yǔ)言能力與其語(yǔ)用語(yǔ)言能力有一定的關(guān)系，但與其社交語(yǔ)用能力之間關(guān)系不大。留學(xué)生的社交語(yǔ)用能力比其語(yǔ)用語(yǔ)言能力發(fā)展得要慢。這就要求我們?cè)诮虒W(xué)中加強(qiáng)對(duì)學(xué)生社交語(yǔ)用能力的培養(yǎng)。

以上論述了3種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在方劑領(lǐng)域應(yīng)用情況。K-Means等聚類(lèi)算法具有可解釋性強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)，但嚴(yán)重依賴(lài)樣本的特征工程處理。SVM適用于小樣本，不易出現(xiàn)“維度災(zāi)難”，并且具有較強(qiáng)的魯棒性，但SVM計(jì)算復(fù)雜度較高，依賴(lài)核函數(shù)的選擇，同時(shí)也不適用于多分類(lèi)任務(wù)。Apriori等關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘結(jié)果易于理解，但僅考慮樣本中事物的并發(fā)情況，強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸以及關(guān)聯(lián)分析等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法除在方劑研究中得到廣泛應(yīng)用外，在中醫(yī)其他領(lǐng)域也取得不錯(cuò)的研究成果，如中藥分類(lèi)[27]、中藥識(shí)別[28]、面診識(shí)別[29]、舌象質(zhì)量評(píng)估[30]、藥物選擇[22-23，31]等。

2 深度學(xué)習(xí)

淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做場(chǎng)景預(yù)測(cè)。在中醫(yī)藥領(lǐng)域利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)及非線性映射能力建立藥性特征與功效關(guān)系的關(guān)聯(lián)模型，擬合中藥屬性與功效的復(fù)雜非線性關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)中藥藥性客觀化表示。淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在方劑中的研究應(yīng)用方向可歸納為方劑組成與功效對(duì)應(yīng)關(guān)系、方劑與疾病對(duì)應(yīng)關(guān)系、方劑配伍非線性規(guī)律。

李偉霞等[32]對(duì)養(yǎng)血補(bǔ)血、活血化瘀、調(diào)經(jīng)止痛3種功效方劑進(jìn)行效應(yīng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化整合，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將所測(cè)得的主要效應(yīng)成分含量與3種功效整合效應(yīng)進(jìn)行相關(guān)分析，以闡述歸芎類(lèi)組方中功效效應(yīng)物質(zhì)基礎(chǔ)及成分對(duì)功效的貢獻(xiàn)度。喬少杰等[33]將模糊神經(jīng)元引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方劑功效約簡(jiǎn)算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型EFNN，結(jié)果表明屬性約簡(jiǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在方劑功效預(yù)測(cè)上具有較高的準(zhǔn)確率。郭永坤等[34]將方劑信息“量子化”處理，以方劑基本特征屬性作為輸入，方劑功效作為輸出，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立中藥方劑功效預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

Xie等[17]在利用SVM分類(lèi)器將方劑劃分正負(fù)樣本的基礎(chǔ)上，構(gòu)建多個(gè)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將疾病與中藥分別作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)詞嵌入層與全連接層將疾病與方劑中藥網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)行串聯(lián)，構(gòu)建疾病-方劑向量表示，并經(jīng)全連接將疾病-方劑向量表示映射到預(yù)測(cè)結(jié)果。該模型可用于探究疾病與方劑之間的關(guān)系，適宜驗(yàn)證方劑對(duì)該疾病的有效性。

宋小莉等[35]對(duì)21首方劑數(shù)據(jù)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以擬合不同配伍與蛋白酶之間的非線性映射關(guān)系。實(shí)現(xiàn)半夏瀉心湯及其類(lèi)方中8味中藥配伍劑量的胃黏液分泌預(yù)測(cè)。Song等[36]利用動(dòng)量法與學(xué)習(xí)速率自適應(yīng)相結(jié)合網(wǎng)絡(luò)模型建立藥味藥量與藥效學(xué)指標(biāo)的非線性映射模型，探究藥物劑量對(duì)方劑配伍規(guī)律的影響。李味味等[37]在中藥組方配伍原則基礎(chǔ)上，構(gòu)建補(bǔ)益類(lèi)復(fù)方功效與藥物性味、歸經(jīng)關(guān)系BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)果表明模型在預(yù)測(cè)補(bǔ)益類(lèi)方劑的補(bǔ)氣、補(bǔ)血、補(bǔ)陰、補(bǔ)陽(yáng)功效方面準(zhǔn)確率可達(dá)92.5%。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部最優(yōu)、過(guò)擬合及梯度擴(kuò)散等問(wèn)題，如在實(shí)驗(yàn)中確定的性味、歸經(jīng)屬性并不能完全代表真實(shí)分類(lèi)決策過(guò)程中的典型特征[36]。另外，中藥具有多種屬性，每種屬性對(duì)決策結(jié)果都具有一定影響，而淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析能力有限，無(wú)法很好地?cái)M合輸入與輸出結(jié)果之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。

針對(duì)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示能力有限，難以準(zhǔn)確把握中醫(yī)辨證、藥物配伍的多重非線性關(guān)系和協(xié)同關(guān)系，深度學(xué)習(xí)以有限的參數(shù)和多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬變量間的復(fù)雜關(guān)系，通過(guò)逐層特征變換，將原樣本特征空間變換到新的特征空間。因其復(fù)雜的非線性映射能力，深度學(xué)習(xí)的靈敏度、特異度、精度及準(zhǔn)確度都高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)。因此，深度學(xué)習(xí)方法更適用于處理中醫(yī)藥領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題。

Chen等[38]將中醫(yī)古籍中收集的88味清熱中藥與45味活血中藥采用Kennard-Stone算法分為100個(gè)校準(zhǔn)樣本和33個(gè)驗(yàn)證樣本，以藥性、藥味、毒性及十二歸經(jīng)中藥屬性為網(wǎng)絡(luò)輸入，卷積操作進(jìn)行特征選擇，池化操作保留中藥關(guān)鍵特征，輸出中藥所屬類(lèi)別，構(gòu)建基于中藥藥性理論深度信念網(wǎng)絡(luò)功效分類(lèi)模型。Hu等[39]為探索舌診對(duì)方劑的相關(guān)性，構(gòu)建雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)不同舌診圖片與處方進(jìn)行訓(xùn)練，主通道用于中藥處方生成，輔通道用于預(yù)測(cè)處方治療主題，以2個(gè)全連接層輸出最后的處方生成結(jié)果。Zhang等[40]基于高血壓癥狀使用深度學(xué)習(xí)中的堆疊自動(dòng)編碼器將臨床案例分為5個(gè)類(lèi)別，分析各類(lèi)高血壓病主要方劑和常用中藥的使用規(guī)律。

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)大部分研究主要集中于中醫(yī)舌診圖片、脈診信號(hào)處理，中醫(yī)方劑領(lǐng)域研究成果較少。辨證論治、組方配伍規(guī)律是中醫(yī)藥的重要組成部分，是中醫(yī)現(xiàn)代化的關(guān)鍵所在。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可用來(lái)模擬方劑組成的“語(yǔ)義”信息，探究方劑組成與方劑功效之間的復(fù)雜關(guān)系，因此將深度學(xué)習(xí)引入方劑研究是中醫(yī)藥傳承與發(fā)展的必然方向。

傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升了基于數(shù)據(jù)特性進(jìn)行具體問(wèn)題建模的可行性，但對(duì)數(shù)據(jù)間隱藏特性的提取十分困難，深度學(xué)習(xí)適用于探究方劑功效間復(fù)雜關(guān)系及方劑配伍的內(nèi)在規(guī)律。值得注意的是，無(wú)論淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，模型構(gòu)建難點(diǎn)在于不同問(wèn)題、不同樣本需設(shè)定不同的超參數(shù)，如神經(jīng)元的個(gè)數(shù)、優(yōu)化參數(shù)、樣本批次、訓(xùn)練的輪數(shù)、學(xué)習(xí)速率等，需選擇合適的損失函數(shù)、優(yōu)化函數(shù)、激活函數(shù)。雖然深度學(xué)習(xí)以其優(yōu)越的性能已解決了中醫(yī)病例分類(lèi)[41-42]、辨證分型[43]，以及中醫(yī)相關(guān)圖片信息處理如舌診、面部圖片分析病因[4，44]、中草藥識(shí)別[5-6]等諸多難題，但在方劑領(lǐng)域的應(yīng)用研究仍處于起步階段，需經(jīng)過(guò)實(shí)踐積累一定的研究經(jīng)驗(yàn)。

3 面臨的挑戰(zhàn)

3.1 數(shù)據(jù)不規(guī)范

3.1.1 藥名不規(guī)范

中醫(yī)歷史悠久，不同地區(qū)、不同學(xué)派及不同時(shí)期均有其命名規(guī)則、用藥習(xí)慣。中藥存在大量“同物異名”“同名異物”現(xiàn)象。“同物異名”即同一個(gè)物種有多個(gè)不同的名字，如虎杖又稱(chēng)苦杖、斑杖、地榆、大蟲(chóng)杖、活血丹等；“同名異物”指同一個(gè)名字可能涵括多個(gè)不同的中藥品種，如地黃可分為鮮地黃、干地黃和熟地黃，其性味歸經(jīng)有所不同，不能一概而論，然而方劑樣本中存在大量未明確指明用藥品種的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致研究結(jié)果存在偏差。

3.1.2 用藥劑量描述不規(guī)范

中藥在方劑中的使用劑量是確保其安全和療效的關(guān)鍵。方劑有湯劑、丸劑、散劑、丹劑等，不同類(lèi)型方劑用藥劑量安全范圍有所差異，如金匱腎氣丸（干地黃240 g，山藥、山萸肉各120 g、澤瀉、茯苓、牡丹皮各90 g，桂枝、炮附子各30 g）展示劑量為整個(gè)療程用藥劑量，而通竅活血湯[赤芍3 g，川芎3 g，桃仁（研泥）9 g，紅棗7個(gè)，紅花9 g，老蔥3根，鮮姜9 g，麝香0.15 g]為湯藥劑量；數(shù)據(jù)存在古方與現(xiàn)代方混雜現(xiàn)象，如戎鹽散方（戎鹽三分，甘草半兩，蒲黃一兩，白礬三分，龍骨一兩，鹿角膠二兩）劑量單位為分、兩、錢(qián)等，而現(xiàn)代方主以“克”為單位；存在范圍用量，如化痰通腑飲中全瓜蔞3～40 g、膽星6～10 g；“個(gè)”“根”“條”等單位的使用，如通竅活血湯中的紅棗7個(gè)、老蔥3根，增加大量人工處理工作。明確方劑藥量-功效關(guān)系，是方藥研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一，以上問(wèn)題為劑量信息的有效使用、方劑量化表示帶來(lái)嚴(yán)重阻礙。

3.1.3 功效術(shù)語(yǔ)不規(guī)范

方劑功效是研究中醫(yī)辨證論治的關(guān)鍵。方劑功效不是組成藥物功效進(jìn)行簡(jiǎn)單疊加，而是相互作用的結(jié)果[45]。方劑數(shù)據(jù)中，方劑功效表述存在大量同義不同型術(shù)語(yǔ)，如“祛濕”與“去濕”，“補(bǔ)氣養(yǎng)血”與“補(bǔ)氣血”；語(yǔ)義重復(fù)術(shù)語(yǔ)，如“益氣和中祛風(fēng)”與“益氣和中”或“益氣”，導(dǎo)致方劑功效標(biāo)簽高維度。另外，功效術(shù)語(yǔ)具有稀疏性，部分術(shù)語(yǔ)的正樣本個(gè)數(shù)極少，屬于極端多標(biāo)簽，進(jìn)一步提升了實(shí)驗(yàn)的難度。

3.2 數(shù)字化處理困難

將信息轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)可識(shí)別的形式是數(shù)據(jù)分析的前提。然而中醫(yī)理論涉及的理論知識(shí)較多且復(fù)雜。“君臣佐使”是方劑配伍的基本原則，等同于方劑的組方結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)的定義比較模糊，且無(wú)法確定結(jié)構(gòu)的影響因素，方劑的名稱(chēng)、中藥品數(shù)、中藥效力及其藥性都可能產(chǎn)生影響[46]。方劑用藥藥性組合規(guī)律十分復(fù)雜，如藥性理論包括藥氣、藥味、升降浮沉、歸經(jīng)及有毒無(wú)毒等內(nèi)容，藥與藥之間存在“相須”“相使”“相畏”“相殺”“相惡”“相反”等關(guān)系。方劑數(shù)字化處理過(guò)程中必須考慮這些理論知識(shí)。在數(shù)據(jù)格式方面，方劑來(lái)源不同導(dǎo)致書(shū)寫(xiě)形式不同。

3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量不高

深度學(xué)習(xí)需大量樣本，收集到的方劑樣本質(zhì)量并不能得到保證。首先，方劑收集來(lái)源較廣，從古書(shū)、病案、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、文獻(xiàn)等均可獲得，但有效性并未得到統(tǒng)一的公證；其次，不同經(jīng)驗(yàn)、不同用藥習(xí)慣的中醫(yī)學(xué)者對(duì)同一方劑也存有主觀意愿；一個(gè)方劑對(duì)同一疾病不同體質(zhì)患者功效不完全相同，導(dǎo)致樣本缺乏客觀性。

3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性

①數(shù)據(jù)集角度：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在小數(shù)據(jù)集上可以取得很好的效果。大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著中醫(yī)數(shù)據(jù)不斷整理積累，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法并不適合處理大樣本數(shù)據(jù)。②特征選擇角度：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法最大優(yōu)勢(shì)在于發(fā)現(xiàn)信息中的共性規(guī)律，但對(duì)一些出現(xiàn)頻次不高的中藥可從方劑中獲得的信息較少。通常需要對(duì)研究問(wèn)題的領(lǐng)域知識(shí)有充分的了解，以完成合適的特征抽取工作，最后才能對(duì)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)與訓(xùn)練。③模型構(gòu)建角度：方劑數(shù)據(jù)、特征、規(guī)則的特殊性，以及當(dāng)前研究成果較少的局限性，對(duì)于模型框架、模型中各種參數(shù)的選擇需要進(jìn)行不斷嘗試與改進(jìn)，具有較大的工作量。④可解釋性角度：深度學(xué)習(xí)模型大多數(shù)為黑盒模型，中間過(guò)程難以解釋?zhuān)焕趯?duì)組方配伍的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行探究。

4 小結(jié)及展望

首先，大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了海量的訓(xùn)練樣本，給數(shù)據(jù)挖掘帶來(lái)了革命性進(jìn)步。隨著中醫(yī)藥現(xiàn)代化研究的發(fā)展，中醫(yī)文獻(xiàn)、古籍整理，臨床案例收集工作已全面展開(kāi)，中醫(yī)大數(shù)據(jù)呈線性增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為具有模糊性、經(jīng)驗(yàn)性特點(diǎn)的中醫(yī)藥提供了數(shù)據(jù)化的技術(shù)工具[47]，充分利用大數(shù)據(jù)促進(jìn)方劑科研的發(fā)展，將為中醫(yī)藥領(lǐng)域帶來(lái)重要的革命性變化。如何讓大數(shù)據(jù)成為研究發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，則取決于對(duì)數(shù)據(jù)的收集與處理，因此，方劑的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化是中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵所在。

其次，中藥復(fù)方配伍涉及藥效與物質(zhì)基礎(chǔ)之間的關(guān)系，并不是組成藥物的簡(jiǎn)單堆砌，而是依據(jù)藥物各有所長(zhǎng)的功用在辨證、立法的基礎(chǔ)上配伍并發(fā)揮整體增效減毒的調(diào)節(jié)作用，使各具特性的藥物組合成一個(gè)新的有機(jī)整體[48]。在遵循中醫(yī)“辨證論治”基本理論的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析復(fù)方屬性及功效，構(gòu)建以中藥“四氣-五味-歸經(jīng)-升降沉浮-毒性-功效”等屬性為維度的多維空間量化模型。結(jié)合本體知識(shí)，針對(duì)不同問(wèn)題的訓(xùn)練樣本，借助或改進(jìn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法等挖掘復(fù)方信息，最大程度擬合其中的非線性規(guī)律，為詮釋中醫(yī)治療機(jī)理、精準(zhǔn)化醫(yī)療提供依據(jù)。

同時(shí)，方劑學(xué)研究中方證關(guān)系亦是業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)，“法隨證立，方從法出，方以藥成”，方藥與病證關(guān)系是中醫(yī)辨證論治核心內(nèi)容。認(rèn)識(shí)方證關(guān)系的學(xué)術(shù)內(nèi)涵、總結(jié)方證規(guī)律及揭示其現(xiàn)代內(nèi)涵對(duì)于論證中醫(yī)藥學(xué)的科學(xué)性和提高臨床辨證的水平均有十分重要的意義。竇志芳等[49]認(rèn)為，可運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)整合歸納大量文獻(xiàn)信息，用以揭示證候、方劑和方證相關(guān)的知識(shí)，建立具有中醫(yī)學(xué)特色的文獻(xiàn)挖掘信息提取技術(shù)。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于方證關(guān)系的研究雖仍處于初級(jí)階段，但其符合大數(shù)據(jù)分析、本質(zhì)規(guī)律研究的需求，具有巨大的發(fā)展空間。

如今，借鑒網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)思維解析方劑多成分、多靶標(biāo)整體調(diào)控作用原理已成為研究方劑的重要手段。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)是基于“疾病-基因-靶點(diǎn)-藥物”相互作用網(wǎng)絡(luò)，觀察藥物對(duì)疾病網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或網(wǎng)絡(luò)模塊的調(diào)控效應(yīng)，從而揭示藥物系統(tǒng)作用于人體的效應(yīng)機(jī)制的藥物研究新模式。近年來(lái)，“成分-靶點(diǎn)-通路”研究模式已廣泛用于方劑物質(zhì)基礎(chǔ)和作用機(jī)制分析。方劑研究中，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)結(jié)構(gòu)化方劑數(shù)據(jù)進(jìn)行靶點(diǎn)預(yù)測(cè)，同時(shí)以中藥為連接點(diǎn)，將病證、方藥映射到生物分子網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)知識(shí)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)與驗(yàn)證。該方向有助于提升機(jī)器學(xué)習(xí)方劑研究結(jié)果可信度，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)理論客觀化。

方劑是中醫(yī)臨床治療經(jīng)驗(yàn)的有效載體，方劑用藥規(guī)律研究是中醫(yī)傳承的關(guān)鍵。研究初期，中醫(yī)領(lǐng)域中存在大量模糊數(shù)據(jù)，缺乏規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化，可用于模型學(xué)習(xí)的樣本量較少，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為當(dāng)時(shí)中醫(yī)的客觀化、內(nèi)在規(guī)律的探究提供了有效途徑。聚類(lèi)算法可用于探究用藥規(guī)律、生成處方，探尋癥狀、證候之間的關(guān)系；分類(lèi)和回歸算法可用于疾病預(yù)測(cè)，證候癥狀、中藥方劑分類(lèi)；關(guān)聯(lián)規(guī)則可通過(guò)對(duì)藥物與藥物、癥狀與癥狀、疾病與處方的關(guān)聯(lián)分析，探尋其中的關(guān)系，為中醫(yī)辨證論治、組方配伍研究做出貢獻(xiàn)。隨著方劑數(shù)據(jù)收集以及方劑研究的深入，傳統(tǒng)方法已無(wú)法全面闡釋方劑內(nèi)在規(guī)律。深度學(xué)習(xí)方法以其強(qiáng)大的擬合能力、良好的泛化能力對(duì)方劑組方規(guī)律、處方與功效的多標(biāo)簽對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析，將對(duì)中醫(yī)藥學(xué)術(shù)繼承與創(chuàng)新帶來(lái)重要意義，同時(shí)也是中醫(yī)藥現(xiàn)代化發(fā)展的必然趨勢(shì)。

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Review of Application of Machine Learning in Study onTCMPrescriptions

GAO Wanqing1, CHENG Ning1, LI Lisong1, HUANG Xindi1, DING Changsong1,2

With the rapid development of information technology and popularization of big data and artificial intelligence, the research on objectification and modernization of TCM has made great progress. In order to explore the essential law of syndrome differentiation and treatment, essence law of prescription compatibility and prescription research have become an important research content of TCM inheritance and development. The key to realize intelligent diagnosis and treatment of TCM is recommend accurate and effective prescriptions according to the symptoms automatically. This article sorted out the application of machine learning in the field of prescriptions in recent years, and compared the characteristics of traditional machine learning methods and deep learning techniques such as clustering, support vector machines, association rules, and their applications in prescription research; analyzed the difficulties encountered by machine learning in the research of prescriptions and the corresponding solutions; pointed out the trend of machine learning in the research of prescriptions, and look forward to its prospects.

machine learning; TCM; prescription;objectification; intellectualization; review

R2-05

A

1005-5304(2021)06-0131-07

10.19879/j.cnki.1005-5304.202011013

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YFC1703306）；湖南省中醫(yī)藥科研計(jì)劃重點(diǎn)課題（2020002）；湖南省自然科學(xué)基金（2018JJ2301）；湖南省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017SK2111）

2020-11-01）

2020-11-10；編輯：華強(qiáng)）