基于专家系统为感染后咳嗽患者提供新鲜中药止咳方案*

童江波 朱娇娇 胡灵芝 张惜燕

(陕西中医药大学，陕西 咸阳 712046)

鲜药治病是中医的一大特色，其临床应用具有历史悠久和使用经验丰富的特点，是几千年来大量临床应用的经验总结。鲜药保留了中药大量的原始成分,对于一些临床疾病具有独特的疗效[1]。且用新鲜中草药治病, 具有简便廉价的优点。但在治疗的过程中，中药的新鲜程度也是一个重要的问题，一旦中药发生变质，反而会降低疗效。随着人工智能技术的发展和鲜药的现代炮制技术研究[2]，为感染后患者提供新鲜中药成为了可能。

1 新鲜中药

鲜药是指一种“原生药材”，即未经任何可能变故导致药材成分损失或改变，药材采收后可立即使用的中药[3]。《神农本草经》中有干地黄“生者尤良”的记载。从现代科学的角度看, 就是最大程度地保持鲜药的生物活性, 以便更好地发挥其药效。许多中医名家如柳宝诒[4]、丁甘仁[5]、叶天士[6]等对部分中药鲜品的应用进行研究并总结出大量的组方，为中医药的发展和进步留下了宝贵的经验。

新鲜中药的使用可以减少大部分有效成分的流失，使中药材治疗咳嗽效果最好。但在使用中药时，储藏运输过程中会因为管理保存不当导致霉变，温度和湿度等因素造成中药材的变质和有效成分的流失，一旦患者误服会引发严重的呕吐、腹泻和头痛等中毒症状[7]。

2 资料与方法

2.1数据来源 本文数据均来源于2017年全国大学生医药数学建模竞赛试题“中药止咳问题研究”。其中共有444味中药，系统地介绍了这些中药的生长地、四气五味归经、化学成分、采制方法、植物形态以及中药的主治功效。数据采集过程中，由于人为或其他原因，有部分的缺失和错误，需要对数据进行清洗及筛选，完善数据内容。

2.2数据清洗及筛选 利用Execl 2016 软件的关键字查找和筛选功能，对444味中药的主治功能、性味、生长地、化学成分、采制、来源和附注的内容分析，发现都有不同程度的缺失和错误。

先对主治功能缺失和错误的32味中药，使用《中华药典》[8]和《中药学》[9]，进行填补与修改，利用基于python 3.7的jieba库，对444味中药的主治功效进行分词和词频统计，统计结果见表1。

表1 主治功效的词频统计(部分)

通过表1的jieba库的词频统计结果发现这些中药里有一些是不需要的，需要剔除的，利用Execl软件用关键字筛选功能将“止咳”“补脾”“清热”等与治疗咳嗽相关的中药筛选出来。再进行数据填补与修改。由于数据中对中药的主治功效、采制时间和采制地点的描述混乱，如将华南地区、长江以南的地区和省级地区共同描述。对此运用中药的专业词汇和地理上对时空描述的词汇进行统一归纳。

2.3模型构建 第一步：将完善好的中药按春夏秋冬四季进行分类，在不同季节的时间中，用关键字筛选出“散寒”“清热”和“止咳”等治疗感染后咳嗽的功效进行分类。最终春季共计20味，夏季共计47味，秋季共计71味，冬季共计19味，分类结果见表2。

表2 各季节治疗感染后咳嗽的中药

第二步：对数据进行无刚量化描述，由于数据都是字符串变量，无法进行分析，所以利用0和1表示纳入和排除，如表3。

表3 无刚量化表示方法

系统聚类法又称层次聚类法，是通过构建树状图来将各个样本进行聚类的方法。其基本的思想是先初始化每个样本，将每个样本当成独立的一类，之后根据每类之间的相似性，将相似度高的两类合并成新的一类，再通过计算新类和其它类之间的相似度，再合并相似度高的类成为新的一类，这样通过每次的合并，就减少一个类，直到所有的样本合并为一个类为止[10]。

将分类好的中药数据,运用SPSS 25软件以地域进行系统聚类。

我国是一个经纬跨度大的国家，不同的中药可以在不同的省份进行种植，通过系统聚类可以得出同一季节不同省份共有主产中药。如图1，可以看出枇杷叶在全国都有种植，故其为一类，苎麻根、白术和前胡由于其主产地都包含江苏、浙江和安徽，故其聚为一类。以各省的省级行政中心作为各省之间连接通路，结合欧式距离计算各省之间的距离，并挑选出最近省份的配伍方案。

图1 冬季系统聚类的谱系

第三步：构建专家系统。

专家系统是一种人工智能的计算机程序，可以通过在某些特定领域中应用大量专家知识和推理方法来解决复杂的问题[11]，属于人工智能的发展分支，专家系统的研究目标是模拟人类专家的推理思维过程。通常领域专家的知识和经验与知识表达模型一起存储在计算机中，系统推断事实输入，并做出判断和决定[12]。

专家系统的基本结构是知识库和推理机。知识库存储解决问题所需的知识，推理机负责使用知识库中的知识解决实际问题。推理机根据当前问题的条件或已知信息通过前向推理或反向推理，反复匹配知识库中的规则，通过匹配规则以获得问题解决结果[13]。知识库是将专家的知识映射到计算机中。知识库一般是由规则库、事实库和综合库构成。其中规则库是存储专家的治疗止咳的经验，是整个专家系统的核心。规则库的设计,常常使用 IF-THEN-结构，这种统一的格式既便于管理,又同时便于推理机的设计。本文利用python 编程语言 构建专家系统，依据宣肺解表理气化痰之法[14-16]治疗冷咳和热咳。构建的规则库的方案如下：

1.IF 季节 AND 地域 AND 冷咳 THEN 新鲜中药止咳方案

2.IF 季节 AND 地域 AND 热咳 THEN 新鲜中药止咳方案

3.IF 季节 AND 地域 AND 冷咳 AND 气虚 THEN 新鲜中药止咳方案

4.IF 季节 AND 地域 AND 热咳 AND 气虚 THEN 新鲜中药止咳方案

3 模型应用过程并提供止咳方案

图2 治疗方案技术图

仿真1：在浙江的一位患者患有感染后咳嗽，季节为冬季，并伴有冷咳的症状，将“浙江”“冬季”和“冷咳”导入到专家系统中，得到了乌药和石韦-庐山石韦的止咳方案。

仿真2：在辽宁的一位患者患有感染后咳嗽，季节为春，并伴有冷咳的症状，将“辽宁”、“春季”和“冷咳”导入到专家系统中，得到了紫菀和苍术—关苍术的止咳方案。

仿真3：在新疆的一位患者患有感染后咳嗽，季节为夏，并伴有热咳的特征，将“新疆”“夏季”和“热咳”输入到专家系统中，得到了伊贝母—裕民贝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，季节为秋，并伴有热咳和气虚的特征，将“四川”“秋季”“热咳”和“气虚”输入到专家系统中，得到了党参—川党参、金果榄和沙棘的止咳方案。

4 小结

本文通过构建专家系统，为感染后患者提供新鲜止咳中药。通过数据挖掘技术将中药以季节进行分类，再根据患者所在地域，构建规则库，通过编程实现智能推荐药方。该系统充分利用各地域主产止咳中药，减少运输时间，为患者提供新鲜止咳中药。该系统在构建过程中体现出python语言的易于开发和维护性。对于传承中医药文化和为患者提供鲜药具有积极的作用。但该模型存在没有客观考虑到患者的实际症状和各地中药的产量和配伍的问题。

通过本文的研究可以结合互联网技术，实时统计各地中药的产量，为患者及时提供新鲜止咳中药，对中医药现代化领域发展具有一定的作用和意义。