Analiza zasad przepisywania leków w ramach chińskiej medycyny ziołowej w leczeniu zaostrzeń idiopatycznego włóknienia płuc na podstawie eksploracji danych

Podsumowanie

W niniejszym badaniu zastosowano podejścia oparte na eksploracji danych w celu scharakteryzowania wzorców przepisywania chińskich leków ziołowych w przypadku ostrego zaostrzenia idiopatycznej włóknienia płuc (AE-IPF). Na podstawie 84 recept z praktyki klinicznej profesora Xu Zhiyinga zidentyfikowano najczęściej stosowane zioła, kluczowe kombinacje oraz potencjalne receptury, co dostarczyło ustrukturyzowanych informacji dla przyszłej walidacji klinicznej i eksperymentalnej.

Streszczenie

Ostre zaostrzenie idiopatycznej włóknienia płuc (AE-IPF) jest stanem zagrożenia życia o ograniczonych skutecznych opcjach terapeutycznych i wysokiej śmiertelności. Chociaż ziołolecznictwo chińskie jest coraz częściej stosowane jako podejście wspomagające, wzorce przepisywania leków oraz potencjalne zasady terapeutyczne stosowane przez doświadczonych praktyków tradycyjnej medycyny chińskiej w przypadku AE-IPF pozostają niewystarczająco scharakteryzowane. Celem niniejszego badania było scharakteryzowanie wzorców przepisywania ziół chińskich stosowanych przez profesora Xu Zhiyinga w leczeniu ostrego zaostrzenia idiopatycznego włóknienia płuc (AE-IPF) przy użyciu technik eksploracji danych. Retrospektycznie przeanalizowano dokumentację medyczną pacjentów z diagnozą AE-IPF, leczzonych w Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine w okresie od września 2019 do grudnia 2020 roku. Zebrano łącznie 84 recepty od 42 pacjentów, które wprowadzono do Traditional Chinese Medicine Inheritance and Computing Platform. Charakterystykę recept analizowano za pomocą analizy częstotliwości, wydobywania reguł asocjacyjnych oraz hierarchicznego klastrowania entropijnego. spośród 112 zidentyfikowanych ziół skumulowana częstotliwość wyniosła 3 004, a 22 zioła wykorzystano ponad 50 razy. Do najczęściej stosowanych ziół należały Radix Scutellariae, Bulbus Fritillariae Thunbergii Miq., Pinellia ternata, Forsythia suspensa, Radix et Rhizoma Salviae Miltiorrhizae oraz Magnolia officinalis. Dominujące rozkłady południków obejmowały południki płuca, żołądka, śledziony, wątroby i jelita grubego. Analiza reguł asocjacyjnych zidentyfikowała 11 podstawowych kombinacji ziół z wartościami wsparcia od 50 do 84, wartościami ufności od 0,82 do 1,00 i wartościami lift powyżej 1, co wskazuje na stabilne pozytywne powiązania między kombinacjami ziół. Hierarchiczne klastrowanie entropijne pozwoliło na wyłonienie czterech potencjalnych formuł o działaniu oczyszczającym z gorączki, rozrzedzającym wydzielinę, usuwającym toksyny i wspomagającym śledzionę. Badanie to systematycznie scharakteryzowało eksperckie wzorce przepisywania leków w AE-IPF i dostarcza hipotez do późniejszej walidacji klinicznej i eksperymentalnej.

Wprowadzenie

Idiopatyczne włóknienie płuc (IPF) jest najczęstszym typem idiopatycznego śródmiąższowego zapalenia płuc. To postępujące, nieodwracalne włókniejące schorzenie płuc jest napędzane przez uszkodzenie nabłonka, aktywację fibroblastów i nadmierne odkładanie macierzy pozakomórkowej, co ostatecznie prowadzi do spadku funkcji płuc i niewydolności oddechowej¹. Pomimo postępów w terapiach antyfibrotycznych, w tym zastosowania pirfenidonu i nintedanibu, rokowania kliniczne w IPF pozostają słabe, szczególnie u pacjentów doświadczających ostrego zaostrzenia IPF (AE-IPF), które stanowi dewastujące zdarzenie kliniczne z szybkim pogorszeniem stanu zdrowia i wysoką śmiertelnością. Do jego manifestacji klinicznych należą między innymi postępująca duszność oraz spadek funkcji płuc². Obecnie częstość występowania IPF rośnie, a globalna roczna zapadalność wynosi od 0,2 do 93,7 na 100 000 osób³. Podczas AE-IPF dochodzi do gwałtownego nasilenia odpowiedzi zapalnej, obejmującej nadmierną apoptozę komórek nabłonka pęcherzyków płucnych, zapalenie neutrofilowe oraz nieprawidłową aktywację cytokin, takich jak IL-23 i IL-17A⁴, co często prowadzi do śmierci z powodu niewydolności oddechowej, przy współczynniku śmiertelności sięgającym 50%⁵. Jednak obecne strategie terapeutyczne w AE-IPF pozostają niewystarczające. Choć kortykosteroidy są szeroko stosowane w praktyce klinicznej, ich skuteczność jest kontrowersyjna, a leczeniu immunosupresyjnemu mogą towarzyszyć znaczne działania niepożądane^6,7. Co więcej, nie opracowano żadnej standaryzowanej interwencji farmakologicznej, która skutecznie zapobiegałaby progresji choroby lub poprawiała przeżywalność podczas epizodów AE-IPF. Dlatego zidentyfikowanie nowych strategii terapeutycznych o potencjale regulacyjnym wielokierunkowym stało się istotnym priorytetem badawczym.

W ramach długoterminowego klinicznego prowadzenia IPF coraz częściej bada się tradycyjną medycynę chińską (TCM) jako uzupełniającą metodę terapeutyczną. Zgodnie z teorią TCM, kluczową patogenezą IPF jest niedrożność odgałęzień płucnych. AE-IPF często przejawia się w postaci wzorców takich jak mętna flegma blokująca płuca, wzajemne wiązanie flegmy i gorąca lub podwójny niedobór Qi i Yin^8,9. Rosnąca liczba dowodów sugeruje, że złożone chińskie receptury ziołowe oparte na różnicowaniu zespołów mogą regulować odpowiedzi zapalne, stres oksydacyjny, nierównowagę immunologiczną i postęp włóknienia poprzez wieloskładnikowe i wielocelowe mechanizmy. Kilka badań klinicznych i eksperymentalnych wskazało na potencjalne korzyści z zastosowania chińskich leków ziołowych w łagodzeniu objawów oddechowych i opóźnianiu postępu włóknienia płuc. Jednakże większość poprzednich badań koncentrowała się na stabilnym stadium IPF, podczas gdy zasady terapeutyczne i charakterystyka receptur skierowanych specjalnie przeciwko AE-IPF pozostają niewystarczająco zbadane. Połączenia ziół wzmacniających (takich jak Astragalus membranaceus), ziół rozrzedzających flegmę (takich jak Bulbus Fritillariae Thunbergii Miq.) oraz ziół oczyszczających z gorąca (takich jak Radix Scutellariae) mogą znacząco łagodzić objawy kliniczne u pacjentów z IPF^10,11. Niemniej jednak wciąż istnieją istotne luki w wiedzy. Po pierwsze, istniejące badania nad chińskimi lekami ziołowymi w IPF koncentrują się głównie na prowadzeniu choroby przewlekłej, podczas gdy systematyczne badania ukierunkowane na fazę ostrego zaostrzenia są ograniczone. Po drugie, tradycyjne doświadczenie kliniczne jest często przekazywane poprzez indywidualne raporty z przypadków lub konsensus ekspertów, a wciąż brakuje obiektywnych metod identyfikacji wzorców receptur i kluczowych kombinacji ziół. Po trzecie, potencjalne zasady leczenia i kandydackie receptury stosowane przez doświadczonych klinicystów w AE-IPF nie zostały wystarczająco scharakteryzowane przy użyciu nowoczesnych metod analitycznych. Obecne dowody koncentrują się głównie na stabilnej fazie IPF, przy braku systematycznej eksploracji wzorców różnicowania zespołów, zasad podawania leków i mechanizmów działania podczas AE-IPF¹². Co więcej, przekazywanie tradycyjnych receptur empirycznych często opiera się na podsumowaniach przypadków, a analizy data mining na dużych próbach są rzadkie, co utrudnia standaryzację i upowszechnianie doświadczeń TCM^13,14.

Profesor Xu Zhiying, starszy specjalista medycyny oddechowej w Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, posiada wieloletnie doświadczenie kliniczne w różnicowaniu zespołów i zarządzaniu recepturami w chorobach śródmiąższowych płuc, w tym w IPF oraz AE-IPF¹¹. Jego podejście terapeutyczne integruje tradycyjne teorie TCM, takie jak blokada płuc przez flegmę i gorąco oraz niedrożność naczyń pobocznych płuc, z indywidualnym podejmowaniem decyzji klinicznych. Wcześniejsze badania wykazały, że doświadczenia w preskrypcji doświadczonych praktyków TCM mogą dostarczyć cennych informacji w zakresie standaryzacji i przekazywania złożonych strategii leczenia ziołowego za pomocą metod data-miningu. Niniejsze badanie nie ma jednak na celu ustanowienia receptur profesora Xu jako uniwersalnych reguł terapeutycznych ani potwierdzenia ich skuteczności klinicznej, lecz systematyczne scharakteryzowanie jego wzorców preskrypcyjnych jako reprezentatywnego doświadczenia klinicznego w celu generowania hipotez i przyszłej walidacji. Metody data-miningu (DM) zapewniają systematyczne podejście do analizy złożonych zbiorów danych dotyczących recept klinicznych i wydobywania ukrytych wzorców terapeutycznych¹¹. Poprzez analizę reguł asocjacyjnych, algorytmy klastrowania oraz wizualizację sieci, metody DM mogą identyfikować często występujące zioła, kluczowe kombinacje i potencjalne nowe formuły, ułatwiając tym samym przekształcenie empirycznej wiedzy klinicznej w ustrukturyzowane i oparte na dowodach strategie terapeutyczne^13,14. Dlatego celem niniejszego badania było systematyczne scharakteryzowanie wzorców preskrypcyjnych chińskich leków ziołowych stosowanych przez profesora Xu Zhiyinga w leczeniu AE-IPF w oparciu o techniki data-miningu. W szczególności badanie skupiło się na identyfikacji często stosowanych ziół, wzorców asocjacyjnych i potencjalnych kombinacji formuł, a nie na ocenie skuteczności terapeutycznej. Wyniki miały na celu dostarczenie ustrukturyzowanych informacji dotyczących doświadczenia klinicznego eksperta oraz sformułowanie hipotez do późniejszej walidacji klinicznej i eksperymentalnej. Założyliśmy, że analiza data-mining może ujawnić spójne charakterystyki preskrypcyjne, zidentyfikować kluczowe kombinacje ziół i wskazać potencjalne kandydackie formuły odzwierciedlające zasady terapeutyczne w zarządzaniu AE-IPF. Nowość tego badania polega na skupieniu się na fazie ostrego zaostrzenia IPF, integracji wielkoskalowych danych o receptach klinicznych z nowoczesnymi podejściami analitycznymi oraz systematycznej identyfikacji reguł leczenia na podstawie doświadczenia eksperta klinicysty. Wyniki te mogą dostarczyć ustrukturyzowanych informacji na temat charakterystyki preskrypcyjnej i stanowić wsparcie dla przyszłych badań walidacyjnych w warunkach klinicznych i eksperymentalnych.

Protokół

Badanie to zostało zatwierdzone przez Komitet Etyki Pierwszego Szpitala Afiliowanego Uniwersytetu Medycyny Chińskiej w Zhejiang (numer zatwierdzenia 2020-KL-072-01). Ze względu na retrospektywny charakter badania oraz wykorzystanie istniejącej dokumentacji medycznej, zrezygnowano z uzyskania świadomej zgody. Poufność danych pacjentów była zachowana podczas ekstrakcji i analizy danych, a do celów badawczych wykorzystano wyłącznie informacje zanonimizowane.

Źródło danych

Retrospektycznie przeanalizowano dokumentację medyczną pacjentów z diagnozą AE-IPF, leczeni przez profesora Xu w Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine w okresie od września 2019 do grudnia 2020 roku. Wstępnie przesiewowo zbadano 96 pacjentów z AE-IPF. Po zastosowaniu zdefiniowanych kryteriów włączenia i wykluczenia do analizy zakwalifikowano 42 pacjentów, uzyskując 84 kompletne recepty na chińskie leki ziołowe do późniejszej analizy data mining. 84 recepty pochodziły od 42 pacjentów, przy czym każda recepta reprezentowała niezależną korektę kliniczną opartą na różnicowaniu zespołów i odzwierciedlała rzeczywiste decyzje prescribingowe w okresie leczenia AE-IPF. Każdą receptę uznano za niezależną jednostkę analityczną, a wszystkie recepty pochodziły z rzeczywistej praktyki klinicznej w fazie ostrego zaostrzenia. Kryteria diagnostyczne: Rozpoznanie AE-IPF ustalono na podstawie kryteriów diagnostycznych chorób śródmiąższowych płuc opracowanych przez European Respiratory Society (ERS) i American Thoracic Society (ATS) w 2018 roku¹⁵, a także Chińskiego Konsensusu Ekspertów w zakresie Diagnozowania i Leczenia Ostrego Zaostrzenia Idiopatycznej Włóknienia Płuc sformułowanego przez Interstitial Lung Disease Group of the Chinese Thoracic Society¹⁶. Kryteria włączenia obejmowały: spełnienie kryteriów diagnostycznych IPF i przebywanie w fazie ostrego zaostrzenia; spełnienie kryteriów diagnostycznych AE-IPF zgodnie z teorią etapowania leczenia IPF profesora Xu, z zidentyfikowanym w TCM różnicowaniem zespołu jako flegma-ciepło blokujące płuca lub flegma-wilgoć blokująca płuca; wystąpienie typowego pogorszenia stanu oddechowego lub ostrego pogorszenia w ciągu jednego miesiąca; wysokorozdzielcza tomografia komputerowa (HRCT) wykazująca nowe zacienienia typu „matowa szyba” lub konsolidacje nałożone na istniejące uprzednio zmiany siateczkowate lub plastry miodu; brak potwierdzonej infekcji płuc. Kryteria wykluczenia obejmowały pacjentów z ciężkimi chorobami pierwotnymi, takimi jak zaburzenia sercowo-naczyniowe i naczyniowo-mózgowe, choroby układu krwiotwórczego lub schorzenia psychiatryczne; pacjentów z powikłaniami w postaci nadciśnienia płucnego lub niewydolności oddechowej; kobiety w ciąży lub karmiące piersią oraz osoby z known allergy na jakikolwiek składnik leku badanego; pacjentów z niskim stopniem przestrzegania zaleceń (niemożność przejścia leczenia zgodnie z wymogami lub dobrowolne przerwanie leczenia).

Ponieważ była to retrospektywna analiza obserwacyjna oparta na istniejącej dokumentacji medycznej, randomizacja i zaślepienie nie miały zastosowania. Projekt badania koncentrował się na identyfikacji wzorców przepisywania leków, a nie na ocenie skuteczności leczenia. W związku z tym w niniejszym badaniu z zakresu eksploracji danych nie analizowano wyników klinicznych, takich jak wskaźnik poprawy objawów, czas hospitalizacji czy zdefiniowane wcześniej punkty końcowe.

Standaryzacja nomenklatury chińskich leków ziołowych

Nomenklatura leków ziołowych została ustandaryzowana zgodnie z Farmakopeą Chińską (wydanie z 2015 r.)¹⁷ oraz drugim wydaniem chińskiej Materia Medica (wydanie New Century)¹⁸. Każnie zioło zostało przekształcone w ujednolicony format kodowany przed przeprowadzeniem analizy statystycznej. Różne synonimy, formy przetworzenia oraz regionalne warianty nazewnictwa odnoszące się do tego samego materiału leczniczego zostały połączone w jeden zstandaryzowany wpis. Końcowy, ustandaryzowany zbiór danych został niezależnie zweryfikowany przez dwóch badaczy przed importem do platformy analitycznej. Materiały lecznicze bez określonych metod przetwarzania – takie jak korzeń piwonii białej, kłącze atractylodes białej oraz Ephedra – zostały zapisane w formie surowej. W przypadku ziół o wielu nazwach, które nie wpływały na ich skuteczność lub wskazania, zastosowano ujednolicony standard nazewnictwa.

Wprowadzanie i weryfikacja recepty

Przesiane leki wprowadzono do komputerowej platformy analizy receptur i dziedzictwa tradycyjnej medycyny chińskiej w celu przeprowadzenia późniejszej analizy eksploracyjnej danych (data-mining). Aby zapewnić kompletność i dokładność, wdrożono zestandaryzowaną procedurę zarządzania danymi. Dwóch niezależnych badaczy przeprowadziło ekstrakcję i wprowadzanie danych osobno, a rozbieżności były przeglądane i rozstrzygane przez starszego klinicystę z ponad 15-letnim doświadczeniem w medycynie oddechowej i praktyce TCM. Wyekstrahowane informacje o receptach sprawdzono pod kątem zgodności z oryginalną elektroniczną dokumentacją medyczną. Przed analizą wykluczono rekordy z niepełnymi składnikami receptur, niejasnymi nazwami ziół lub niespójnymi informacjami o lekach. Wzorce przepisywania leków badano z wykorzystaniem funkcji analizy przypadków medycznych i analizy receptur platformy do eksploracji danych.

Przepływ pracy w eksploracji danych i ocena wyników

Całkowity schemat analityczny składał się z czterech następujących po sobie kroków. Po pierwsze, zestandaryzowane dane recepturowe zostały zaimportowane do komputerowej platformy do eksploracji danych w ramach tradycyjnej medycyny chińskiej. Po drugie, przeprowadzono analizę częstotliwości w celu zidentyfikowania najczęściej stosowanych ziół, przyjmując częstotliwość występowania ziół oraz skumulowaną częstotliwość zastosowań jako główne miary efektu. Po trzecie, przeprowadzono analizę reguł asocjacyjnych w oparciu o algorytm Apriori w celu zidentyfikowania kluczowych kombinacji ziół, wykorzystując wartości wsparcia (support) i pewności (confidence) jako ilościowe wskaźniki oceny. Na koniec wykonano analizę klastrową opartą na entropii w celu wygenerowania potencjalnych nowych receptur, a wyekstrahowane kombinacje zinterpretowano zgodnie z teorią TCM oraz wcześniejszymi dowodami farmakologicznymi.

Ponieważ celem niniejszego badania było zidentyfikowanie wzorców przepisywania leków, a nie porównanie efektów interwencji, konwencjonalne statystyki testowania hipotez nie miały zastosowania. Przeprowadzono analizy statystyczne opisowe w celu podsumowania częstotliwości występowania ziół oraz kategorii terapeutycznych. Odporność reguł asocjacyjnych oceniano za pomocą wielu wskaźników ilościowych, w tym wsparcia (support), ufności (confidence) i liftu. Wsparcie odzwierciedlało częstotliwość występowania kombinacji ziół, ufność reprezentowała prawdopodobieństwo warunkowe między powiązanymi ziołami, a wartości liftu większe od 1 wskazywały na pozytywne korelacje wykraczające poza przypadkowe współwystępowanie. Parametry ilościowe te służyły do oceny siły i wiarygodności zidentyfikowanych wzorców przepisywania. Siłę asocjacji oceniano ilościowo za pomocą wartości wsparcia, ufności i liftu, natomiast parametry klasteryzacji opartej na entropii wykorzystano do identyfikacji potencjalnych kombinacji receptur.

Analiza częstotliwości ziół

Częstość występowania ziół zdefiniowano jako skumulowaną liczbę wystąpień każdego zioła we wszystkich 84 receptach. Analizę częstości przeprowadzono przy użyciu funkcji PivotChart w programie Excel, aby uszeregować zioła według całkowitej liczby wystąpień, a zioła o najwyższej częstotliwości zestawiono w liście wysokiej częstotliwości. Na podstawie tych wyników przeanalizowano właściwości lecznicze ziół, w tym cztery natury (zimna, gorąca, ciepła, chłodna), pięć smaków (kwaśny, gorzki, słodki, ostry, słony) oraz tropizm południkowy (np. południki płuc, śledziony), aby podsumować ogólną charakterystykę recept oraz zasady kompatybilności z perspektywy teorii właściwości TCM.

Analiza zasad dotyczących leków na receptę

Analizę reguł asocjacyjnych przeprowadzono z wykorzystaniem algorytmu Apriori w oprogramowaniu IBM SPSS Modeler. Każdą receptę potraktowano jako “transakcja” a każdą roślinę ziołową jako “element” Często występujące kombinacje leków oraz ich wewnętrzne zależności zbadano za pomocą analizy sieci złożonych. Główne parametry zdefiniowano przed rozpoczęciem analizy. Minimalny próg wsparcia (support) ustalono na 50 recept, co zapewniło zachowanie jedynie często obserwowanych kombinacji ziół. Ponieważ zbiór danych obejmował 84 recepty, absolutna częstotliwość wsparcia nie mogła przekroczyć 84 wystąpień. Próg ufności (confidence) ustalono na 0,8, co oznacza, że przy wystąpieniu zioła A prawdopodobieństwo współwystępowania zioła B przekraczało 80%, co zapewniło niezawodność wyekstrahowanych reguł asocjacyjnych. Jednakże, ponieważ ufność jest asymetryczna i może być wpływana przez częstotliwość bazową zioła następującego, dodatkowo obliczono wartości lift, aby określić, czy obserwowane współwystępowanie przekracza oczekiwania losowe. Wartość lift większa od 1 wskazywała na pozytywną asocjację, wartość równa 1 wskazywała na niezależność, a wartość mniejsza od 1 wskazywała na negatywną asocjację. Reguły spełniające kryteria wsparcia ≥50, ufności ≥0,80 oraz lift >uznano za istotne i zachowano do interpretacji. Zachowane reguły wyeksportowano i uszeregowano według wartości wsparcia (support), pewności (confidence) oraz lift, aby systematycznie podsumować główne kombinacje ziół oraz potencjalne wzorce kompatybilności w przypadku AE-IPF.

Analiza nowej formuły

Następnie przeprowadzono analizę nowych receptur z wykorzystaniem metody klastrowania entropii systemów złożonych. Analizę tę wykonano przy użyciu komputerowej platformy do eksploracji danych w tradycyjnej medycynie chińskiej. Po pierwsze, korzystając z wcześniej skonstruowanej macierzy danych receptura–zioło, ustawiono stopień korelacji na 8, aby kontrolować liczbę i spójność kluczowych kombinacji ziół, oraz stopień kary na 2, aby ograniczyć siłę powiązań, zapewniając tym samym kliniczną racjonalność wyekstrahowanych kombinacji. Po konfiguracji parametrów zastosowano funkcję „Extract Combinations” w oprogramowaniu, aby automatycznie zidentyfikować ukryte, silnie skorelowane kluczowe kombinacje ziół w oparciu o ulepszoną metodę wzajemnej informacji oraz algorytm klastrowania entropii złożonej. Następnie platforma dalej klastrowała i integrowała te kluczowe kombinacje, aby ostatecznie wygenerować potencjalne nowe receptury do leczenia AE-IPF. Niezawodność wyekstrahowanych kluczowych kombinacji i kandydatów na receptury oceniano za pomocą trzech metod: oceny spójności z wynikami dla ziół o wysokiej częstotliwości występowania, porównania z klasycznymi zasadami terapeutycznymi TCM dla AE-IPF oraz interpretacji w oparciu o wcześniej opisane mechanizmy farmakologiczne reprezentatywnych ziół. Procedury te zostały wykorzystane jako wewnętrzne metody walidacji w celu poprawy klinicznej interpretowalności zidentyfikowanych wzorców receptur.

Wyniki

Analiza częstotliwości ziół

Z tego samego zbioru danych analitycznych, obejmującego 84 receptury TCM pochodzące od 42 pacjentów z AE-IPF, zidentyfikowano łącznie 112 rodzajów ziół. W celu charakterystyki ogólnego rozkładu i wzorców powtarzalności stosowania ziół przeprowadzono analizę częstotliwości tego zbioru danych. spośród 112 zidentyfikowanych leków ziołowych 22 zioła stosowano częściej niż 50 razy. Siedem najczęściej stosowanych ziół, w tym Radix Scutellariae, Bulbus Fri...

Dyskusja

IPF to przewlekła, postępująca włókniejąca choroba płuc i oporna postać schorzenia układu oddechowego. Jest ona spowodowana przede wszystkim nieprawidłową strukturą tkanki płucnej oraz odkładaniem się macierzy pozakomórkowej w płucach¹⁹. Pacjenci z IPF często wykazują typowe objawy, takie jak przewlekły stan zapalny, obniżona funkcja płuc oraz włóknienie płuc²⁰. Wykorzystując metody eksploracji danych, w niniejszym badaniu scharakteryzowano wzorce przepisywania leków przez ...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
System elektronicznej dokumentacji medycznej	Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine	N/A	Szpitalny system informacyjny; wewnętrzna baza danych klinicznych
IBM SPSS Modeler	IBM Corp., Armonk, NY, USA	Wersja 18.0	IBM SPSS Modeler 18.0
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, USA	Microsoft Office 2019	Pakiet Microsoft Office
Platforma Dziedzictwa i Obliczeń Tradycyjnej Medycyny Chińskiej	China Academy of Chinese Medical Sciences	Wersja 3.5	Komercyjna platforma oprogramowania
Platforma Dziedzictwa i Obliczeń Tradycyjnej Medycyny Chińskiej	China Academy of Chinese Medical Sciences	Wersja 2.5	Komercyjna platforma oprogramowania