云 梦，朱振刚

    (1.天津中医药大学第一附属医院，国家中医针灸临床医学研究中心，天津 300381；2.天津中医药大学第一附属医院，天津 300381)

    肺间质纤维化是一种累及肺泡、肺间质、细支气管的慢性进展性肺间质炎症性疾病。此病具有起病隐匿、病因病机不明、患者预后差及死亡率高等特点。此病患者需要长期或反复住院，可严重影响其生存质量。目前西医常采用糖皮质激素、免疫抑制剂、抗纤维化制剂等药物治疗肺间质纤维化。用此类药物治疗肺间质纤维化虽然可取得一定的疗效，但存在副作用大、价格昂贵等缺点。中医学中并无肺间质纤维化这一病名，根据其临床特点可将其归于“肺痿”、“肺痹”等范畴。随着现代中医学的发展，中医药在肺间质纤维化的治疗中越来越受到重视。有报道称，用中医药治疗肺间质纤维化具有疗效好、不良反应少、费用低及患者对治疗的依从性高等优点。数据挖掘技术是指能够从大量、繁杂、散碎的数据中提取有价值的信息、总结潜藏规律的一种技术。目前，已有一些研究者应用数据挖掘技术来研究用中医药治疗肺间质纤维化的情况，希望通过应用该技术从散碎、不成体系的临床经验中总结出能够指导临床工作的一般规律。本文主要是基于数据挖掘技术研究用中医药治疗肺间质纤维化的进展。

    1 数据挖掘技术的资料来源、研究方法和工具

    肺间质纤维化的数据挖掘资料主要来源于各网络数据库、各高校图书馆藏书及临床真实病例，包括发表的现代中医药研究期刊论文、中医药硕博论文、古代医籍医案、患者的住院及门诊数据等。数据挖掘方法包括频数分析、聚类分析、关联分析、因子分析、异常点发掘等。频数分析是进行该研究必不可少的统计方法；聚类分析、因子分析可对繁杂的症状、舌脉、复方及药物进行分类、归纳；关联分析通常用来挖掘药物间的配伍关系。进行数据挖掘应用的统计工具包括Microsoft Office Excel、Epi Data、Access数 据 库、SPSS Statistics、SPSS Clementine、SPSS Modeler、“中医传承辅助平台”、“中国中医科学院西苑医院科研病例采集系统”、“名老中医学术思想挖掘平台”、“中医药关联规则挖掘软件”、“肺病现代文献数据库”。其中大多数研究者均使用Microsoft Office Excel建立的数据库，并应用SPSS系列软件进行数据挖掘。

    2 基于数据挖掘技术研究肺间质纤维化的临床特征

    目前，应用数据挖掘技术研究肺间质纤维化临床特征的资料包括临床病例资料[1-6]和数据库中的临床研究文献[7-8]两种 ......