Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto

abstracto

Minería de reglas de asociación y prueba estadística sobre múltiples conjuntos de datos sobre pares de medicamentos de la MTC

Shang E*, Duan J, Fan X, Tang Y, Ye L

Objetivo: el par de medicamentos de la MTC consta de dos y solo dos medicamentos, que es el grupo de medicamentos más pequeño según las normas especiales de compatibilidad de medicamentos. Las regulaciones de compatibilidad de fórmulas son uno de los problemas más importantes en la práctica clínica de la medicina tradicional china y en la investigación moderna, pero aún no están del todo resueltos. El par de fármacos de la medicina tradicional china fue un objeto muy adecuado para descubrir las complicadas normas de compatibilidad de fórmulas. Este documento aplicó la minería de reglas de asociación para estudiar los caracteres estructurales de los pares de medicamentos de la MTC y encontrar algunas relaciones especiales entre los medicamentos. Este estudio podría ayudar a la investigación sobre las normas de compatibilidad de fórmulas. Métodos: Presentamos un método mejorado de minería de reglas de asociación para descubrir las asociaciones de propiedades entre dos fármacos en pares de fármacos de la MTC. Y se introdujo una prueba de estadística binomial para obtener la significación estadística de las reglas extraídas. Se recopilaron y analizaron los datos de propiedad de los 625 pares de fármacos que contenían 347 fármacos. Como la mayoría de las reglas de asociación se ejecutan solo en una sola base de datos, se propuso el nuevo método para encontrar reglas en múltiples bases de datos (2 en este documento representan los dos medicamentos en los pares de medicamentos de la medicina tradicional china) basado en una primera minería de algoritmos a priori. Luego se aplicó una prueba estadística para filtrar las reglas insignificantes además. Resultados: el algoritmo a priori y el nuevo método se aplicaron a las reglas de asociación de minas en pares de fármacos de la medicina tradicional china para comparar. Las reglas encontradas por el método Apriori mostraron un alto apoyo falso, parte del cual provino de las asociaciones de propiedades dentro de un fármaco pero no entre los dos fármacos en pares de fármacos de la MTC. Y el método a priori no pudo encontrar la asociación de la propiedad replicada, como las reglas hígado - hígado. El nuevo método propuesto podría obtener las únicas asociaciones entre drogas incluso aquellas reglas de propiedad replicadas. Algunas asociaciones fueron minadas con altos apoyos y significados. Conclusión: este documento propuso un método mejorado para realizar la minería de reglas de asociación en múltiples bases de datos. Después de la comparación con el algoritmo Apriori, el nuevo método solo podría obtener las asociaciones en las que cada elemento proviene de una base de datos diferente. Se confirmó que el método es bastante adecuado para la minería en múltiples bases de datos. La prueba estadística también fue necesaria para excluir reglas de asociación falsas.