基于潜在树分析的血管性轻度认知障碍患者中医证候类型识别与分类
人工智能
2016-02-25 v2
摘要
目标：为使用中医（TCM）治疗血管性轻度认知障碍（VMCI）患者，有必要将患者分类为中医证候类型并对不同类型应用不同治疗。我们研究如何使用一种称为潜在树分析的新颖数据驱动方法恰当进行分类。方法：2008年至2011年在华北多个地区开展了VMCI横断面调查，产生了一个包含803名患者和93个症状的数据集。对数据进行了潜在树分析以揭示症状共现模式，并根据这些模式以多种方式将患者划分为簇。患者簇与证候类型相匹配，并利用簇的群体统计来量化证候类型并建立分类规则。结果：识别出八种证候类型：气虚(Qi Deficiency)、气滞(Qi Stagnation)、血虚(Blood Deficiency)、血瘀(Blood Stasis)、痰湿(Phlegm-Dampness)、火热(Fire-Heat)、阳虚(Yang Deficiency)和阴虚(Yin Deficiency)。确定了每种证候类型的患病率和症状出现特征。建立了用于判定患者是否属于各证候类型的定量分类规则。结论：基于未标记症状调查数据的潜在树分析，建立了与VMCI相关的中医证候分类问题的解决方案。结果可作为临床实践的参考，以提高辨证质量并减少医师间的诊断差异。它们也可用于旨在寻找证候类型生物标志物的研究项目中的患者筛选，以及旨在确定中医治疗VMCI疗效的随机对照试验中。
引用
@article{arxiv.1601.06923,
title = {Identification and classification of TCM syndrome types among patients with vascular mild cognitive impairment using latent tree analysis},
author = {Chen Fu and Nevin L. Zhang and Bao Xin Chen and Zhou Rong Chen and Xiang Lan Jin and Rong Juan Guo and Zhi Gang Chen and Yun Ling Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.06923},
year = {2016}
}