基于改进遗传算法的2型糖尿病中医药有效处方推荐方法研究

作     者：刘红萍 杨杰 庞国明 李鹏辉 邢颖 吴敏 温宵宵 李洪皎 文天才 LIU Hongping;YANG Jie;PANG Guoming;LI Penghui;XING Ying;WU Min;WEN Xiaoxiao;LI Hongjiao;WEN Tiancai

作者机构：中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 开封市中医院河南开封475000 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 

出 版 物：《中华中医药学刊》 (Chinese Archives of Traditional Chinese Medicine)

年 卷 期：2025年第43卷第1期

页      面：39-43,I0009页

学科分类：100506[医学-中医内科学] 1006[医学-中西医结合] 1005[医学-中医学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(82374624) 北京市自然科学基金面上项目(7232306) 中国中医科学院自主选题项目(ZZ16-XRZ-107-SJ) 

主　　题：遗传算法 核心处方 处方推荐 真实世界数据 2型糖尿病 

摘      要：目的改进遗传算法创新推荐度模型,以2型糖尿病(T2DM)电子病历数据为基础进行核心处方挖掘及有效处方推荐。方法基于真实世界电子病历数据,构建T2DM患者有效处方集及不同证型原始处方集数据库;对遗传算法进行改进,优化适应度函数的构建,使提取出的核心有效处方朝着有效处方集的方向进化;基于核心有效处方与原始处方集的相似度关系,创新推荐度模型,通过遍历不同证型原始处方集进行处方推荐度挖掘。结果共使用有效诊疗标准的处方17712条,提取的核心有效处方中包含中药37种;最终挖掘出满足“推荐度≥85%的处方26条,最大推荐度为97.26%。结论研究改进遗传算法提高了对中药处方集的特征提取和全局搜索能力,并通过提出新的推荐度模型进行临床处方决策推荐,提高了电子病历数据的利用率。