目的:探索中医健康状态辨识的分类算法模型,为中医健康管理提供核心技术。方法:基于Matlab2017b环境,采用BP-MLL神经网络、决策树、支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)等学习算法,对1 146例样本分组建立训练和测试数据,以626项观察参数为输入,53项状态参数为输出进行实验。结果:最优的平均精度依次为BP-MLL神经网络(82.32%)、SVM(67.24%)、决策树(48.18%)、KNN(34.69%)。BP-MLL神经网络性能最优。结论:基于BP-MLL神经网络分类算法在中医健康状态辨识中的应用具有较高的准确性和方法学上的可行性

张佳

李灿东

李绍滋

辛基梁

雷黄伟

Xiamen University Institutional Repository

• 3151 •中华中医药杂志(原中国医药学报)2019年7月第34卷第7期  CJTCMP, July 2019, Vol.34, No.7·研究报告·中医健康状态辨识方法的探索辛基梁1，李绍滋2，张佳2，雷黄伟1，李灿东1（1福建中医药大学中医证研究基地，福州  350122；2厦门大学智能科学与技术系，厦门  361005）摘要：目的：探索中医健康状态辨识的分类算法模型，为中医健康管理提供核心技术。方法：基于Matlab2017b环境，采用BP-MLL神经网络、决策树、支持向量机（SVM）和K最近邻（KNN）等学习算法，对 1 146例样本分组建立训练和测试数据，以626项观察参数为输入，53项状态参数为输出进行实验。结果：最优的平均精度依次为BP-MLL神经网络（82.32%）、SVM（67.24%）、决策树（48.18%）、KNN（34.69%）。BP-MLL神经网络性能最优。结论：基于BP-MLL神经网络分类算法在中医健康状态辨识中的应用具有较高的准确性和方法学上的可行性。关键词：中医健康状态辨识；BP-MLL神经网络；支持向量机；K最近邻；决策树基金资助：国家自然科学基金项目（No.802180005，No.803160050），福建省中医健康管理协同创新中心（No.TG2017014-协同）Dicovery of identification method of traditional Chinese medicine health status XIN Ji-liang1, LI Shao-zi2, ZHANG Jia2, LEI Huang-wei1, LI Can-dong1( 1Syndrome Research Base, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou 350122, China; 2Intelligent Science & Technology Department, Xiamen University, Xiamen 361005, China )Abstract: Objective: To explore the classification algorithm model of traditional Chinese medicine (TCM) health status identification, and to provide the core technology for TCM health management. Methods: Based on the Matlab2017b environment, using neural network (BP-MLL), decision tree, support vector machine (SVM) and K nearest neighbor (KNN) learning algorithm, the training and test data of 1 146 samples were set up, 626 observation parameters were input, and 53 state parameters were tested. Results: The average precision was BP-MLL (82.32%), SVM (67.24%), decision tree (48.18%) and KNN (34.69%). BP-MLL had the best performance. Conclusion: The application of BP-MLL neural network classification algorithm in TCM health status identification is of high accuracy and methodological feasibility.Key words: Health status identification; Neural network; Support vector machine; K nearest neighbor (KNN); Decision treeFunding: National Natural Science Foundation of China (No.802180005, No.803160050), Cooperative Innovation Center of Health Management of Traditional Chinese Medicine in Fujian (No.TG2017014)通讯作者：李灿东，福建省福州市闽侯上街邱阳路1号福建中医药大学中医证研究基地，邮编：350122电话（传真）：0591-22861513，E-mail：fjzylcd@126.com随着21世纪医学模式由疾病医学转向健康医学，健康管理得到越来越多的重视，健康管理不仅是一门理论，更是一项技术手段，传统中医在健康管理方面的优势也在逐步显现。根据传统中医理论对健康的认识，总结出状态是把握健康的关键，状态辨识是健康诊断的核心[1]。通过采集多维参数（宏观、中观、微观）进行分析辨识可以得出人体的状态参数。中医健康状态辨识继承和发展了中医诊断方法，把对疾病的诊断扩展为对全人群的健康状态辨识，并把状态概括为未病态、欲病态和已病态。为了更清晰地表达状态，发展了基于证素辨证原理的中医健康状态辨识[2]，用部位和性质作为状态要素来阐释状态，为健康管理提供中医量化手段，这也为开展治未病工作提供基础支持。中医健康状态辨识不仅是一套理论知识，还具有强大的计算机系统实现能力，从原理上就有意识的实现量化，从而能得出相对客观的数据，这也是中医药现代化发展的趋势。采集天、地、人的各种参数进行分析，不仅符合中医理论，也是中医客观化、标准化的发展趋势，通过获取尽可能多的与人体健康相关的参数，才能够实现对人体健康状态进行全面的解读。健康管理的基础就是对健康状态的把握，中医对健康状态的解读有别于西方医学，西方医学对身体状态的了解更多依赖于生化检测和现代化物理手段，对于功能性异常的把握往• 3152 • 中华中医药杂志(原中国医药学报)2019年7月第34卷第7期  CJTCMP, July 2019, Vol.34, No.7往不够理想，特别是对于还未生病的人群，往往没有太好的检测手段及干预方法。中医健康管理通过对状态的辨识，不仅对于已病人群，同样适用于未病的人群，因为中医健康状态辨识基于中医学理论，对人体功能状态的检测往往更为准确。根据状态辨识的结果可以对状态偏颇进行干预，干预手段可以是药物手段也可以是非药物手段，如食疗、药膳、养生功等，方法十分丰富。在干预后还可通过健康状态辨识对干预的效果进行评价，实现干预手段的疗效评价。在中医健康状态辨识中，一组观察参数对应于多个状态要素，其中的对应关系往往是相兼错杂的，可以理解为多义性，可采用多标记的分类方法对其进行表示。近年来，多标记分类方法广泛应用于中医辨证，由于其能解决中医辨证的兼夹性问题，这在健康状态辨识中同样 适用[3]。资料1. 临床资料 本研究采用资料均来自2011年8月至2013年6月福建省第二人民医院健康管理中心体检客户1 146例，其中，男635例，女511例；年龄最小21岁，最大72岁，平均年龄（48.63±9.82）岁。2. 纳入标准 本研究纳入包括健康人群和疾病患者。对中医临床信息的症状、体征、舌脉信息参照《中医临床诊疗术语（证候部分）》[4]、《中医诊断与鉴别诊断学》[5]文献整理结果，制定观察表。观察表包含626项参数，包括地域气候、饮食习惯、舌象、脉象、症状、体征等信息，其中症状相关信息按照无、轻、中、重分别赋值0、1、2、3分。健康状态要素53项包括部位、性质等信息，如心、肺、肾、阳虚、阴虚等。3. 排除标准 无法配合调查或调查不配合者。方法1. 样本的处理 从上述1 146例中抽取观察参数和健康状态要素构成样本，626项观察参数为输入，53项状态要素为输出。分别随机抽取4次数据做4组样本。其中第一组样本训练数据1 046例，测试数据100例；第二组样本训练数据946例，测试数据200例；第三组样本训练数据846例，测试数据300例；第四组样本训练数据746例，测试数据400例。这种分组的目的是在不同训练样本量的情况下，测试分类算法的性能。2. 预测过程 中医健康状态辨识的研究包含状态要素辨识（部位和性质）和健康状态辨识（未病态、欲病态和已病态）。本研究着手于健康状态要素辨识，从观察参数辨识健康状态要素。用机器学习的过程模拟状态辨识，从观察参数（626项）预测状态要素（53项），首先从一部分训练数据中学习并建立模型，再通过另一部分测试数据来评估该模型的性能，见表1。3. 数据预处理 由于本次采集的样本量总数比较少，数据的稀疏性又比较大，为了提升实验效果，对无效数据进行剔除，降低数据的稀疏性。处理方法为：剔除案例中频数为0的观察参数列和状态要素列，处理结果见表2。表1 机器学习数据样表观察参数（626项） 状态要素（53项）四肢凉 身痛 背痛 口臭 舌边红 … 湿 热 暑 气滞 寒 气虚 …-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -11 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1-1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1-1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1表2 数据降维处理结果项目 降维前列数 降维后列数观察参数 626 461状态要素 53 434. 神经网络训练及软件实现 基于Matlab2017b进行神经网络编程，采用BP-MLL算法构建多标记学习的神经网络模 型[6]，隐藏神经元参照观察参数个数设为461个，分别设置输入、输出激活函数（tansig，tansig），阈值设置为0.05，训练周期设置为30，进行训练和测试。在中医健康状态辨识的应用场景中，一组观察参数对应的状态要素是多个，这属于多语义的范畴，在分类方法中属于多标记分类，BP-MLL是一种多标记的神经网络分类算法。神经网络的评价指标采用平均精度、覆盖率、1-错误率、汉明损失、排序损失，其中，平均精度与实验结果成正相关，覆盖率、1-错误率、汉明损失、排序损失与实验结果是负相关。5. 决 策树、K 最近邻（K N N）、支持向量机（SV M）算法 在Matlab2017b下采用经典的决策树、KNN、SVM方法对实验数据进行训练和测试，将结果与BP-MLL神经网络的实验结果进行对比，分析不同算法模型对中医状态辨识的分类效果。结果1. 不同组数据的BP-MLL神经网络实验结果 见表3。第一组训练集与测试集的样本量为1 046∶100，第二组为946∶200，第三组为846∶300，第四组为746∶400，按照比例随机分配。由于数据的稀疏性比较大，需要比较大的样本量才能达到理想的结果，所以训练集样本量的设计比测试集大。表3 不同组数据的BP-MLL神经网络实验结果组别 平均精度（%） 覆盖率 1-错误率 汉明损失 排序损失第一组 82.31 9.220 0.130 0.058 0.045第二组 82.32 8.345 0.125 0.067 0.042第三组 79.83 8.457 0.157 0.069 0.047第四组 75.89 8.223 0.233 0.069 0.049结果显示，在第一组平均精度达到82.31%，已经接近实际应用的需求。第二组的平均精度与第一组基本持平，随着训练• 3153 •中华中医药杂志(原中国医药学报)2019年7月第34卷第7期  CJTCMP, July 2019, Vol.34, No.7样本的进一步减少，平均精度呈明显下降趋势，表明在训练样本不充足的情况下，训练样本量越大实验结果越理想。图1显示的是错误率随着训练周期的下降，其中各分组的错误率下降趋势基本相同，在第15周期以后错误率下降率基本持平，说明训练周期设在15以上既能比较充分地训练神经网络。总体上随着训练样本量的减少，错误率也相应的减小，说明训练数据量越大，错误率也相应越大，充分的训练有助于提高准确率。图1 不同分组的错误率下降图1 1001 0009008007006005004003002000                  5                10                 15               20                25               30周期错误率2. BP-MLL与决策树、KNN、SVM的比较 为了进一步分析实验结果，把分组数据在Matlab2017b下采用经典的决策树、KNN、SVM方法对实验数据进行训练和测试，得到结果 见表4。表4 BP-MLL与决策树、KNN、SVM平均精度比较（%）组别 BP-MLL 决策树 KNN SVM第一组 82.31 45.64 30.94 67.24 第二组 82.32 48.18 31.76 64.24 第三组 79.83 46.82 34.36 67.23 第四组 75.89 45.89 34.69 64.50 结果显示，BP-MLL在多标记分类中性能最优，平均精度最高达82.32%，其次是SVM，而决策树和KNN的结果则比较不理想，预测结果的平均精度都低于50%。其中，随着训练样本量的减少，决策树、KNN和SVM的平均精度并没有发生明显的变化，表明这些方法在一些小样本量的情况下可能会有不错的表现，而BP-MLL对样本量依赖性则比较大。讨论本研究通过4种机器学习的方法对中医健康状态辨识进行探索，在中医药现代化发展过程中，伴随着中医诊断技术的客观化和标准化等不断发展，中医技术有希望实现智能化。中医的多义性对应于计算机的多标记，不断探索适合中医的计算机智能技术，是未来中医药发展不可缺少的途径。在以往的研究[7-8]中，常通过对单一病种及少数证型进行学习和预测，由于其数据的单一性，能取得很好的效果，但在实际应用中难以推广，其中的原因在于中医的多义性，一个表征往往蕴含着多种意义，不论是病还是证，都是错综复杂的，这也是以往各种专家系统研究的极限性。本研究探索健康状态辨识的分类方法，通过BP-MLL神经网络、决策树、KNN、SVM方法进行初步的探索，认为多标记分类对于健康状态辨识具有可行性。在大数据应用场景中，基于BP-MLL神经网络的深度学习是一种常用的技术，可以为中医的智能化提供更多的技术方法，为中医的健康管理提供技术支持。参  考  文  献[1] 李灿东.中医状态学.北京:中国中医药出版社,2016:52[2] 李灿东,甘慧娟,鲁玉辉,等.基于证素辨证原理的健康状态辨识研究.中华中医药杂志,2011,26(4):754-757[3] 徐玮斐,刘国萍,王忆勤,等.近5年中医证候诊断客观化研究述评.中医杂志,2016,57(5):442-445[4] 国家技术监督局.中医临床诊疗术语(证候部分).北京:中国标准出版社,1997[5] 朱文锋.中医诊断与鉴别诊断学.北京:人民卫生出版社,1997[6] M L Zhang,Z H Zhou.Multilabel neural networks with applications to functional genomics and text categorization.IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering,2006,18(10):1338-1351[7] 许明东,马晓聪,温宗良,等.支持向量机在高血压病中医证候诊断中的应用.中华中医药杂志,2017,32(6):2497-2500[8] 覃裕旺,张爱珍,岳桂华,等.基于BP神经网络的高血压中医证候与危险分层关系研究.中国中医基础医学杂志, 2013,19(4):464-466（收稿日期：2018年4月23日）

中医健康状态辨识方法的探索

https://dspace.xmu.edu.cn/bitstream/handle/2288/175085/%e4%b8%ad%e5%8c%bb%e5%81%a5%e5%ba%b7%e7%8a%b6%e6%80%81%e8%be%a8%e8%af%86%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%9a%84%e6%8e%a2%e7%b4%a2.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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