中药方剂基于辨证论治和中医整体观的思想，根据不同中药材的特点，按照一定的配伍规则将中药组合成为一个有机共同体。中药配伍讲究“七情六和”和“君臣佐使”。“七情六和”描述的是同一方剂中的不同药物，通过相互作用而达到增效减*的目的。“君臣佐使”描述的则是各种药物在方剂中的不同剂量关系。
不同的中医医师在治疗同种病证时，可能会使用不同配伍的方剂。配伍准则一直以来缺乏合理解释，难以有效地指导临床用药。数据挖掘运用不同的算法，对中药处方中的非线性数据进行处理与分析，得到方剂中中药配伍规律，并对其作用机制作出合理解释，为临床用药提供有益数据支撑，在方剂配伍规律中的药理学研究方面应用效果显著。
图1数据挖掘常用算法
数据挖掘方法在中药配伍规律中的应用主要包括：
1.医药典籍中的处方配伍规律
利用数据挖掘方法对医药典籍中的经典名方进行归纳分析，总结我国古代名老中医在治疗疾病时使用的处方用药规律，能够更好地传承与应用经典名方的组方思路，为中医临床诊疗提供指导与借鉴。
2.发现核心药对或药组
利用数据挖掘中的关联规则算法，通过设置合适的支持度和置信度，由满足条件的频繁项集，发现方剂中起主要疗效的药对或药物组合；利用聚类分析算法设定一距离参数，将方剂中距离最小的2味中药合并成一类，再计算该类与其他中药间的距离并将距离最小的节点归到一类，直至合为一类为止，即可得到方剂中的核心药物组合。
3.归纳方剂
利用数据挖掘方法中的关联规则算法、熵聚类算法，总结医药典籍中方剂的功效和使用特点，发现药物的作用效果及药效特征，为现代中药的临床应用提供指导。
4.发现新处方
运用数据挖掘技术总结古代医家用药特点及其配伍规律，能够从研究结果中获得新的思考，结合现代疾病特点组成新方达到更好的增效减*配伍目的。其中关联规则算法、熵聚类算法运用最多。5.发现新处方
运用数据挖掘方法对处方数据进行分析后，将挖掘到的结果，按照中医理论指导，对原处方进行药味增减或对药物剂量进行优化后组成新方，以达到更佳的临床治疗效果。
早期数据挖掘方法对方剂配伍规律的研究多为寻找方剂中的核心药对或药物组合、药物的量效关系研究，停留在不同药物之间关联关系的研究上。随着研究逐渐深入，研究者会结合疾病的中医证型分析不同证型的用药规律，寻找“方-药-证”之间的关系，为中药的作用机制作出科学性的解释。
供稿：杨子博
图文编辑：胡志洁
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