基于语义距离的证素积分算法及其在高血压证素分析中的应用研究  

A Syndrome Element Integration Algorithm Based Semantic Distance and Its Application Research in Hypertension Syndrome Element Analysis

作　　者：王皓 姚兴华 许家佗[1] WANG Hao;YAO Xinghua;XU Jiatuo

机构地区：[1]上海中医药大学中医学院,上海201203

出　　处：《中国中医基础医学杂志》2024年第8期1301-1306,共6页JOURNAL OF BASIC CHINESE MEDICINE

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFC1703301);上海市科委地方院校能力建设项目(21010504400)。

摘　　要：目的提出一种纯粹从知识层面量化证素辨证的算法,用以得出各种症状体征与证素之间的具体数量关系,并应用于高血压人群的证素分析。方法使用正则表达式方法析出《中医临床诊疗术语》中症状体征与证素的语义关系用以构建知识图谱,并用语义距离算法构建证素辨证算法,基于所设计的算法,使用卡方检验、系统聚类、共现网络等方法分析高血压人群的证素分布情况。结果通过知识图谱语义距离可以形成证素积分算法。高血压证素分析可得不同体质量指数(body mass index,BMI)的高血压人群组间证素脾、胆、气滞、血热、血虚、阴虚、动风差异有统计学意义(P<0.05),不同腰臀比的高血压人群组间证素肺、肾、湿、燥、痰、血热、气虚、血虚、精亏差异有统计学意义(P<0.05)。病位证素心、肝、脾、肾在证素分析中聚为一类,病性证素阴虚、血虚、津液亏、精髓亏聚为一类,痰湿因素与各病位、病性证素有较强关联。结论证素积分算法能够从一定程度上量化症状体征与中医证素的映射关系,为高血压不同体质量、腰臀比的辨证提供参考,揭示不同证素之间的关联,为高血压的准确全面辨证提供临床价值。

关 键 词：证素 知识图谱 语义距离 共现分析 

分 类 号：R24[医药卫生—中医临床基础]