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贝叶斯网络在中医药理论研究的现状及与超分子化学联合应用前景(2)
http://www.100md.com 2019年11月1日 《湖南中医药大学学报》 201911
     其次,应用贝叶斯网络对中医证型与疾病、症状与证候之间关系的研究已有诸多报道。吴荣等通过贝叶斯网络方法研究冠心病的证候要素及应证组合规律,并提取出8个证候要素,结果表明冠心病最常见的证候是气虚痰浊血瘀证,其次常见证候还有阳虚血瘀证、气阴两虚血瘀证、阳虚血瘀痰阻证、血瘀痰阻证和气虚血瘀证。徐琏等通过贝叶斯网络对冠心病的证候信息进行分类识别研究,结果表明该数学模型对心阳虚、血瘀、心气虚、心阴虚、痰浊5个证型的识别率依次为84.85%、83.87%、69.34%、65.12%和65.12%。

    曲淼和包祖晓等对抑郁症进行中医证候学调查和精神科量表观察,并以此构建贝叶斯网络,结果发现抑郁症的主要病机为肾精亏虚,主要脏腑为肾脏,但也涉及其他病机和其他相关脏腑。孙文军等建立中医证候的贝叶斯网络模型,提取出广泛性焦虑症的9个证候类型,此后又建立了混合性焦虑抑郁障碍(mixed anxiety depressive disordel;MADD)症状的贝叶斯网络模型,提取证候要素、应证组合,结果发现MADD的最常见证型为肝郁脾虚、心脾两虚、心肾不交。薛亚静通过贝叶斯网络技术提取出17项焦虑抑郁共病(comorbid anxiety and depres-sion,CAD)证候要素,然后再此建立贝叶斯网络模型,进一步提取出7类CAD常见证型,其中心胆气虚证占比最高 ......
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