潘国兴，易 钢*，卢彦杰

    湖南中医药大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410208

    过敏性紫癜性肾炎(Henoch-Sch?nlein purpura nephritis, HSPN)患者通常表现为蛋白尿、血尿、腹痛、皮肤紫癜等症状[1]。 中医学将其归为“血证”“紫癜风”“水肿”等范畴[1]，认为是由于患者先天阴虚质燥，营血中有伏火，复又外受风热、温热或药毒之邪，导致两热相搏，血热炽燔，从而灼伤肤络，血溢肤表而发为紫癜[2]。 临床研究表明，采用中药治疗HSPN效果明显，且不良反应小[3]。 但是，在对当前中医治疗HSPN 相关文献进行研究分析后发现，在用药剂量、药物配伍等问题上缺乏系统性归纳，存在局限性。近些年，大量学者采用现代统计分析和数据挖掘技术对中医用药规律进行研究，有效推动了中医的发展，但采用的算法大体相同且较为原始，挖掘的结果也较为浅显。因此，本研究采用聚类算法的数据挖掘技术探讨中医治疗HSPN 用药剂量规律，以期为临床治疗和新药研发提供参考。

    人工智能技术的发展与应用，对中医药的发展起到促进作用。 中医知识体系庞大，内容极为丰富，且具有经验性、辨证性的特点，仅仅依靠人力难以对中医基础理论、中药方剂学和中医文献学等进行规律总结和隐藏关系有效发掘。 数据挖掘技术具备从大量的数据中挖掘出具有特殊联系的隐藏信息的能力，因此被广泛应用。 聚类算法作为数据挖掘技术中的一个重要的分支，在中医用药规律的发掘中具有举足轻重的作用。 例如，倪瑛等[4]采用K-means 聚类算法探讨治疗新型冠状病毒肺炎处方的组方配伍规律，聚类分析获得6 类药物社团，具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征；邹锦等[5]将熵聚类应用于发掘中医经方治疗抑郁症的用药规律，通过聚类分析得到新方3 个，为临床辨治抑郁症提供参考。

    针对中医治疗HSPN 的用药特点，本文采用改进的CC 双聚类算法挖掘其中的隐藏规律信息，并采用模糊C 均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法对挖掘出的药物剂量大小进行区分。 旨在得出中医治疗HSPN 用药剂量的规律，验证算法模型的有效性，为中医治疗HSPN 研究提供参考。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源

    以“过敏性紫癜性肾炎”作为关键词，检索项选择“主题”，文献类型选择“期刊论文”，对CNKI、万方数据库、维普中文期刊服务平台、中国生物医学文献数据库进行检索，筛选年限为建库至2022 年8 月26日，共收集到中医治疗HSPN 相关研究文献508 篇 ......