基于大数据的百部药材中有效成份分析系统及方法与流程

本发明涉及药物分析，具体来说，涉及基于大数据的百部药材中有效成份分析系统及方法。

背景技术：

1、百部（拉丁学名：stemonajaponica），亦称婆妇草、药虱药，是一种属于百部科的多年生草本植物。这种植物以其独特的生长形态和药用价值在中医药中占有重要地位。百部地下部分簇生的纺锤状肉质块根是其主要的药用部位，含有丰富的生物活性成分，如百部碱等，这些成分对人体健康具有显著的益处，尤其在抗炎、镇咳、祛痰及杀虫等方面表现出良好的药效。百部的茎上部具有攀援性，卵形叶2-4片轮生于节上。其独特的花序，初春时开放淡绿色花，花梗贴生于叶主脉上，形成一种似乎花从叶上生长出来的奇特景象。这些特征不仅增添了百部作为一种草药的美学价值，也反映了其适应环境的独特方式。科研人员和中药师对百部的研究不仅仅局限于传统的使用经验。借助于大数据和现代生物技术，他们能够深入分析百部中的有效成份，包括各种生物碱的含量、作用机制以及这些成分如何相互作用以发挥药效。

2、现有的百部药材中有效成份分析系统中，不便于系统分析百部药材的有效成份含量数据，使得系统不能够精确识别出那些对治疗特定疾病有效的成份，从而不便于为中药的精准使用提供了科学依据，并且不便于对有效成份与病症信息之间关联的深度分析，不便于识别出对特定疾病最有效的药材成份，降低了治疗效果，同时，不便于预测百部药材在未来时刻的药性变化，不便于对药材的收集、保存、使用时机等提供了科学指导，不能确保药材的有效性和稳定性，不便于和已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配和评估，不便于验证百部药材中有效成份的实际治疗功效，进而不便于为中药的临床应用提供更加坚实的证据支持。

3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出基于大数据的百部药材中有效成份分析系统及方法，解决了上述背景技术中提出现有的百部药材中有效成份分析系统中，不便于系统分析百部药材的有效成份含量数据，使得系统不能够精确识别出那些对治疗特定疾病有效的成份，从而不便于为中药的精准使用提供了科学依据，并且不便于对有效成份与病症信息之间关联的深度分析，不便于识别出对特定疾病最有效的药材成份，降低了治疗效果，同时，不便于预测百部药材在未来时刻的药性变化，不便于对药材的收集、保存、使用时机等提供了科学指导，不能确保药材的有效性和稳定性，不便于和已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配和评估，不便于验证百部药材中有效成份的实际治疗功效，进而不便于为中药的临床应用提供更加坚实的证据支持的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、根据本发明的一个方面，提供了基于大数据的百部药材中有效成份分析系统，该基于大数据的百部药材中有效成份分析系统包括：数据管理模块、数据分析模块、数据比对模块及数据评估模块；

4、数据管理模块，用于获取百部药材的有效成份含量数据，并对有效成份含量数据进行预处理，得到百部药材的有效成份含量特征数据；

5、数据分析模块，用于利用分析算法对得到的百部药材的有效成份含量特征数据进行深度分析，识别出与病症信息相关的百部药材有效成份数据；

6、数据比对模块，用于根据得到的百部药材有效成份数据，建立预测模型，并通过预测模型对未来时刻百部药材药性变化进行预测；

7、数据评估模块，用于基于评估算法，将得到的预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配，评估百部药材中的有效成份在治疗中的功效。

8、进一步的，数据管理模块包括：数据获取模块及数据处理模块；

9、数据获取模块，用于基于色谱技术，获取百部药材的有效成份含量数据；

10、数据处理模块，用于对获取的百部药材的有效成份含量数据进行预处理，得到百部药材的有效成份含量特征数据。

11、进一步的，利用分析算法对得到的百部药材的有效成份含量特征数据进行深度分析，识别出与病症信息相关的百部药材有效成份数据包括：

12、将得到的百部药材的有效成份含量特征数据和相关病症信息分别对应到列联表的行和列上，并计算每个交叉项的频数；

13、根据列联表中的观察频数和期望频数计算列联表中每个交叉项的卡方值，并对所有交叉项的卡方值进行累加，得到总的卡方值；

14、基于列联表的行数和列数计算卡方检验的自由度，并确定卡方分布的临界值；

15、比较卡方值和临界值，并确定成分含量数据和病症信息之间是否存在统计学上的相关性；

16、对于卡方检验显示存在相关性的交叉项，识别出与病症信息相关的百部药材有效成份数据。

17、进一步的，计算列联表中每个交叉项的卡方值的公式为：

18、；

19、其中，表示每个交叉项的卡方值；

20、 a表示列联表的行数；

21、 b表示列联表的列数；

22、表示第 m行第 n列的观察频数；

23、表示第 m行第 n列的期望频数。

24、进一步的，根据得到的百部药材有效成份数据，建立预测模型，并通过预测模型对未来时刻百部药材药性变化进行预测包括：

25、收集与百部药材有效成份数据相关的历史数据；

26、将得到的百部药材有效成份数据与历史数据划分为训练集和测试集；

27、构建预测模型，将得到的百部药材有效成份数据输入到预测模型中，得到未来时刻百部药材药性变化的预测值。

28、进一步的，构建预测模型，将得到的百部药材有效成份数据输入到预测模型中，得到未来时刻百部药材药性变化的预测值包括：

29、选择匹配的预测模型结构，并分别确定输入层、隐藏层及输出层的百部药材有效成份数据的数量；

30、根据输入层的输入百部药材有效成份数据、权重及偏置，计算隐藏层的输入百部药材有效成份数据；

31、根据隐藏层的输出百部药材有效成份数据、权重及偏置，计算输出层的输入百部药材有效成份数据；

32、将输出层的输入百部药材有效成份数据导入激活函数中进行求解，得到输出层的输出百部药材有效成份数据，并将输出层的输出百部药材有效成份数据作为未来时刻百部药材药性变化的预测值；

33、利用反向传播算法百部药材药性变化预测值与实际值之间的误差，并通过优化算法调整预测模型的参数。

34、进一步的，计算隐藏层的输入百部药材有效成份数据的公式为：

35、；

36、其中，表示为隐藏层的输入百部药材有效成份数据；

37、表示为输入层的权重；

38、表示为输入层的输入百部药材有效成份数据；

39、表示为输入层的偏置；

40、 e表示为输入层的百部药材有效成份数据的数量；

41、 w表示为隐藏层的百部药材有效成份数据的数量；

42、 d和 c分别表示输入层第 d个百部药材有效成份数据和隐藏层第 c个百部药材有效成份数据。

43、进一步的，基于评估算法，将得到的预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配，评估百部药材中的有效成份在治疗中的功效包括：

44、将得到的预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行比较；

45、分析影响治疗效果的关键因素数据，并设置评价级别；

46、利用评估算法对关键因素数据进行训练，计算治疗效果风险分数；

47、对治疗效果风险分数进行归一化处理，并构建模糊集合；

48、通过专业人员评估影响治疗效果的各种因素数据在不同治疗效果风险等级的表现，形成风险评估矩阵；

49、利用模糊逻辑整合归一化风险分数与风险评估矩阵，得出综合治疗效果风险评估结果；

50、根据综合治疗效果风险评估结果判断百部药中的有效成份在治疗中的功效及风险等级。

51、进一步的，分析影响治疗效果的关键因素数据，并设置评价级别包括：

52、收集影响治疗效果的关键因素数据，将收集的影响治疗效果的关键因素数据进行筛选和分类，去除重复因素，并归纳为可衡量的因素集合；

53、根据实际的临床测试经验和历史治疗数据，为每个影响治疗效果的关键因素设定权重；

54、根据设定的评价级别来反映每个关键因素数据在治疗效果风险评估结果中的表现。

55、根据本发明的另一方面，还提供了基于大数据的百部药材中有效成份分析方法，该基于大数据的百部药材中有效成份分析方法包括以下步骤：

56、s1、获取百部药材的有效成份含量数据，并对有效成份含量数据进行预处理，得到百部药材的有效成份含量特征数据；

57、s2、利用分析算法对得到的百部药材的有效成份含量特征数据进行深度分析，识别出与病症信息相关的百部药材有效成份数据；

58、s3、根据得到的百部药材有效成份数据，建立预测模型，并通过预测模型对未来时刻百部药材药性变化进行预测；

59、s4、基于评估算法，将得到的预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配，评估百部药材中的有效成份在治疗中的功效。

60、本发明的有益效果为：

61、1、本发明通过使用色谱技术获取百部药材的有效成分含量数据，使得以高度的准确性和效率完成数据采集。色谱技术能够非侵入式地分析样本，保持药材的完整性，同时获取关于其化学成分的详细信息，使得该系统能够精确识别出那些对治疗特定疾病有效的成份，从而为中药的精准使用提供了科学依据，通过对有效成分与病症信息之间关联的深度分析，能够识别出对特定疾病最有效的药材成份，并且通过建立的预测模型可以预测百部药材在未来时刻的药性变化，这对于药材的收集、保存、使用时机等提供了科学指导，确保药材的有效性和稳定性，同时，通过将预测结果与已知的影响治疗效果的关键因素数据进行匹配和评估，可以验证百部药材中有效成份的实际治疗功效，进而为中药的临床应用提供更加坚实的证据支持；

62、2、本发明通过分析算法对百部药材的有效成份含量特征数据进行深度分析，使得可以定量地评估百部药材中的特定成份含量与病症之间的关联性是否超过了随机偶然产生的概率，从而为成份的有效性提供统计学上的证据，分析过程能够准确识别出与病症信息显著相关的有效成份，为中药的配方优化、药效成份的提纯和药物开发提供了科学依据，并且通过了解百部药材有效成份与病症之间存在显著的相关性，进而使得医疗专业人员可以更有针对性地选择和应用百部药材，为患者提供更为个性化和优化的治疗方案；

63、3、本发明通过建立预测模型，使得该系统能够基于历史数据和当前的有效成份含量数据，预测未来时刻百部药材的药性变化，从而可以理解药材在不同条件下的表现和效用，通过理解药材成份随时间的变化，研究人员能够更准确地判断哪些成份对疾病治疗最为有效，通过反向传播算法和优化算法的应用，确保了预测模型可以根据实际效果进行自我调整和优化，进而不断提高预测的准确性和可靠性；

64、4、本发明通过与已知影响治疗效果的关键因素数据进行比较，使得该系统能够精确评估百部药材中有效成份的实际治疗功效，从而能够识别出对特定疾病最有效的成份，从而指导更有效的治疗方案设计，利用评估算法计算的治疗效果风险分数，以评估治疗方案的潜在风险，通过模糊逻辑整合归一化风险分数与风险评估矩阵，进而使得该系统能够为不同的患者群体提供个性化的治疗效果风险评估。