摘要：采用描述性分析、關聯規則分析、因子分析與聚類分析等數據挖掘技術探討清代名醫陳士鐸《石室秘錄》的組方用藥規律。分析結果顯示，《石室秘錄》中使用頻率較高的藥物有40味，其中用藥頻次最高的為人參(達到293次)，其他使用頻率居前的藥物有：甘草、白術、茯苓、當歸。用藥主要涉及18個藥物類別，其中前5類用藥分別為補虛藥、清熱藥、利水滲濕藥、解表藥與化痰止咳平喘藥。關聯規則、因子分析與聚類分析共得到32條關聯規則、13個公因子、9個聚類方。結果提示《石室秘錄》組方以“小、大、復、奇、偶”為特色，用藥治法以溫補扶正為主，靈活運用補氣法;祛邪以清熱化痰理氣、調血利水、柔肝解郁與寧心安神等治法為主。

　　關鍵詞：《石室秘錄》;用藥規律;數據挖掘;陳士鐸;清代

　　陳士鐸為我國明末清初著名醫家，其生前所著醫書甚多，尤以廣立128種治法的《石室秘錄》[1-2]為世人所稱道。對于《石室秘錄》所載方劑與藥物運用，歷來都被冠之以奇、特且效佳。《石室秘錄》中有別于其他醫家以“八法”為主的組方用藥思路，對于解決中醫臨床中存在的如何客觀辨證立法，如何規范證型與方藥之間以及中藥配伍之間的多重關聯關系等問題具有較好的借鑒意義[3]。

　　目前有關《石室秘錄》的研究仍局限于傳統的古籍考證與人工統計分析，未見全面系統的研究。數據挖掘(datamining)可對隨機的、海量的在實際應用中所產生的數據加以提取，揭示其中的潛在有價值的信息[4]，已成為進一步提升決策有效性的關鍵技術[5-6]。本研究采用數據挖掘技術探討《石室秘錄》中的組方用藥規律，以期為臨床辨證立法與方劑化裁運用提供參考[7]。

　　1資料與方法

　　1.1數據采集與規范化

　　檢索查閱《石室秘錄》，收集整理書中的方劑與藥物信息。采用Excel2013軟件建立數據收集表，剔除未給出明確藥物或其他基本信息不全的方劑。進一步分類錄入經篩選后的中醫藥方劑信息(編號、卷數、治法、病名、方名、藥物等)，經整理后共得到符合要求的方劑663首，并以此為基礎構建《石室秘錄》方劑藥物信息數據庫。以《中華人民共和國藥典》(2015年版)[8]及《中藥大辭典》[9]中記載的中藥正名、性味與歸經為參考標準，對方劑中藥物的別名、錯假字加以甄別更正，對采取不同炮制方法的藥物加以統一規范[10]。

　　1.2資料處理與數據分析

　　在《石室秘錄》方劑藥物信息數據庫中分別以“1”表示藥物存在該邏輯值屬性，“0”則表示其不存在，建立藥物信息稀疏矩陣表。在此基礎上運行軟件對書中所采用的藥物及藥物類別進行描述性統計分析。采用R語言軟件建模，利用Apriori算法對書中核心藥物進行關聯規則分析(Apriori是利用分層檢索的迭代方式找出項數集間的關系以形成相應規則，其過程由連接法與剪枝法共同組成[11-12)]。

　　運行R軟件中的Hierarchical算法對高頻用藥進行聚類分析，設置聚類為4~10類[13-14]。運用SPSS20軟件中的KMO檢驗和Bartlett球形檢驗判斷數據是否符合因子分析要求。采用主成分法進行初始因子分析，根據特征根和貢獻率確定公因子個數，再經方差最大旋轉，得出最終的公因子。

　　2結果

　　2.1描述性分析結果

　　2.1.1藥物頻數、頻率分析結果

　　《石室秘錄》中的663首方涉及283味中藥，藥物的出現頻次累計達4931次。其中排名居前11位的中藥，其使用頻次均超過125次，累積頻率高于43%，有較為集中的藥物使用趨勢。藥物出現頻次最高的為人參，達到293次，頻率為5.94%。

　　40味高頻藥物的藥性以溫、寒、平為主，藥味以甘、苦、辛三者居前。藥物歸經中分別歸屬脾、肺、心與腎經藥物的使用頻率都超過了30%，其中脾經高居第1位，達到46.72%。

　　2.1.2藥物類別頻數、頻率分析

　　將使用頻數>8，累計百分比超過90%的88味高頻次用藥進行藥類分析，共得到18個藥類。其中以補虛藥的用藥頻次(為1754次)、頻率(35.57%)高居第一位，且明顯高于其他藥物類別。而以補虛藥、清熱藥與解表藥的藥物味數為多，均達到11味藥物及以上。利水滲濕藥物僅有5味高頻用藥，但使用頻數達到382次。

　　2.2關聯規則分析

　　采用R語言軟件中的Apriori算法對書中40味核心藥物進行關聯規則分析。經調試設定運行參數為支持度≥9%，置信度≥55%。經分析獲得32個關聯規則，共包括14味中藥，涉及8個藥類。關聯中出現頻次最高的5味藥物分別是白術、麥冬、熟地黃、甘草與人參。其中支持度最高達到23.46%，為白術=>人參，最高置信度的是山茱萸=>熟地黃，為97.89%;提升度最高的為麥冬，熟地黃=>五味子，達到4.43。

　　2.3因子分析

　　對40味核心藥物進行因子分析。KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結果顯示KMO=0.702，Bartlett檢驗c2=5395.93，df=780，Sig=0(P<0.01)，累積方差貢獻率為58.64%，符合因子分析要求。進一步運用主成分分析并行最大方差法旋轉，最終提取到13個公因子。

　　2.4聚類分析

　　采用R語言軟件對《石室秘錄》中高頻用藥(使用頻次>28的藥物)進行聚類分析，結合中醫藥方劑學理論得出9個聚類方，依次命名為聚1~9類方。分別為聚1類方：人參;聚2類方：白術、茯苓;聚3類方：甘草;聚4類方：當歸;聚5類方：半夏、陳皮、白芥子、白芍、柴胡;聚6類方：熟地黃、山茱萸、五味子;聚7類方：麥冬、玄參;聚8類方：附子、肉桂;聚9類方：金銀花、天花粉、梔子、神曲、黃芩、桔梗、黃連、山楂、枳殼、黃芪、生地黃、川芎、荊芥、酸棗仁、茯神、石菖蒲、薏苡仁、芡實、山藥、牡丹皮、澤瀉、車前子、牛膝。

　　3討論

　　本研究采用數據挖掘技術，對《石室秘錄》的方劑藥物進行了描述性分析、關聯規則分析、因子分析及聚類分析，探討其組方用藥規律，分析結果如下：

　　3.1組方以“小、大、復、奇、偶”為特色

　　陳士鐸方劑中的“小、大、復、奇、偶”源于《黃帝內經》“七方”的組方法度，這是其辨證立法的重要體現[15]。

　　(1)善用藥味精簡的小方。陳士鐸認為藥味少可降低制約的力度，量大可奏擅專的效果[16-17]。特別是主藥的運用，任專力宏，故取效迅捷。如聚6類方包含3味藥熟地黃、山茱萸、五味子，《本草經解要》[18]言：“(五味子)酸溫之品，收斂元陽，斂則陰生，精者陰氣之英華也”，采用熟地黃配伍收斂固澀藥，可達補血斂陰益精的作用。

　　(2)活用大方與復方。味數較多的大方可在病癥錯雜時更好地兼顧治療的主次。如聚9類方是以23味藥物共同組成的大方，主要由黃連解毒湯、濟生腎氣丸與酸棗仁湯等方化裁加減而成。此組方補瀉與調養兼施，于清熱利濕化痰與補脾益氣的同時，不忘和胃安神以調理飲食與睡眠。數方組合成的復方可拓展功效以契合病機多方演變的需要。如聚5類方：取二陳湯加白芥子，消食化痰，使痰熱之邪得以消導。取四逆散中柴胡—白芍這一藥對，發揮暢土舒木、行氣以行水行血等作用[19]。二陳湯與四逆散兩方合用可清熱解郁及理氣化痰。

　　(3)奇方與偶方的運用。近代名醫劉冕堂[20]認為奇方中單味藥使用，藥力獨行醇厚，可有效展現藥物特性并直入病灶。如在聚類方中，人參[21]、當歸與甘草3味藥各自聚成一方。陳士鐸運用偶方時，選取功效相近的藥物，使兩者相互協同，增強療效。如聚8類方：用附子為引藥入十二經以消痰[22]，配伍肉桂可溫陽補益，化氣通經。對《石室秘錄》中的組方方式分析的結果提示，臨床組方在考慮局部藥物性味功效的配伍之外，同時應重視處方中的藥味味數的加減及方劑的化裁，以使方劑的整體作用得以更好地發揮。

　　3.2用藥以溫補扶正為主，運用多種治法以祛邪

　　3.2.1溫補扶正，巧用補氣法

　　由藥類分析可知，補虛藥的用藥頻次頻率最高，且藥味最多;藥物性味以甘溫為主。由此可知，《石室秘錄》中方劑具有以溫補扶正補虛藥為主的用藥特點[23]。藥物歸經以調節氣機為主要功能的脾、肺、心經為主，且使用頻次居前4位的藥物正是四君子湯中的藥物組成。如陳士鐸在治療痹證的立方中，多選用四君子湯類方以培補正氣[24]，使臟腑之氣充盛，藥力四達，邪氣得化而病瘥。在關聯規則的藥類配伍中，都包含了補虛藥且以補氣藥為主。

　　可見《石室秘錄》具有補虛尤重補氣的特色。在運用補虛藥為主的同時，同時配伍收澀藥(如麥冬，熟地黃=>五味子)、理氣藥(陳皮=>白術)、溫里藥(附子=>人參)、利水滲濕藥(茯苓，人參=>白術)與化痰止咳平喘藥(半夏=>白術)。但關聯規則的補虛藥中未見補陽藥，代之以補氣藥配伍溫里藥(肉桂=>白術)，體現陳士鐸關于“陽化氣，陰成形”，陽氣以為用的用藥思路。陰陽互根互濟，陰生陽則緩，而陽生陰則速[25-26]。對于元陽的補益，不是一味地補益腎陽，亦可從益氣溫陽的配伍角度，助益陽氣的運轉以達到補益元陽的效果。由此可見《石室秘錄》對于補氣法的靈活運用，在臨床補虛治療中可加以借鑒運用。

　　3.2.2祛邪治法的運用

　　公因子中主要藥物類別有清熱藥、補虛藥、利水滲濕藥、理氣藥、解表藥、安神開竅藥與消食藥等的不同組合。分析結果提示《石室秘錄》多采用清熱化痰理氣、調血利水、柔肝解郁[27]與寧心安神等治法。綜上，陳士鐸在其《石室秘錄》的組方用藥中，以溫補扶正為補益的重點，祛邪緊扣病邪所在，多法靈活運用。扶正與祛邪是臨床最常用的治則之一，如何權衡兩者以達到最佳的處方效果是眾多醫家在面對疑難病癥中所關注的重點問題。陳士鐸以其攻補主次分明，多種治法靈活運用的組方思路，為臨床方劑隨證化裁提供了有益的參考。

　　參考文獻：

　　[1]陳士鐸.石室秘錄[M].北京：中國中醫藥出版社，2008.

　　[2]郭振球.《石室秘錄》的治則學思想[J].山西中醫，1989，5(5)：1.

　　[3]肖光磊.名老中醫經驗傳承中的數據挖掘技術研究[D].南京：南京理工大學，2008：5.

　　[4]王雅軒.數據挖掘技術的綜述[J].電子技術與軟件工程，2015(8)：204.

　　[5]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國信息科技，2016(11)：54.

　　[6]唐仕歡，楊洪軍.中醫組方用藥規律研究進展述評[J].中國實驗方劑學雜志，2013，19(5)：359.

　　數據挖掘論文投稿刊物：《電子技術與軟件工程》期刊投稿2016年刊期計算機論文，雜志是面向電子技術與軟件工程專業人員，報道該領域前沿技術進展和最新科研成果，介紹產品開發的新工具、新方法及典型案例，促進電子技術與計算機軟件工程交叉學科發展。