[研究發表摘錄介紹] 利用REAL model中針對112、100、70、60、50、40、30、20、10與5個特徵因子(症狀與舌脈象)進行證型分析

[研究發表摘錄介紹] 

利用REAL model中針對112、100、70、60、50、40、30、20、10與5個特徵因子(症狀與舌脈象)進行證型分析

圖3 六大證型之正相關症狀與舌脈象

圖4 六大證型之負相關症狀與舌脈象

上海中醫藥大學中醫四診信息化綜合研究實驗室，劉國萍博士應用Relevant Feature Each Label (REAL)方法探討慢性胃炎之證型分析，¹¹中醫四診信息化綜合研究實驗室研究內容：（1）在中醫理論指導下，融合計算機信息技術，開展中醫四診信息規範化採集與分析方法研究。（2）應用中醫脈象儀、舌象儀、面色儀、聞診語音識別系統以及中醫問診系統記錄正常人及常見疾病的四診信息數據，探討中醫證候與四診參數的相關性。研究在REAL model中針對112、100、70、60、50、40、30、20、10與5個特徵因子(症狀與舌脈象)進行證型分析，結果顯示20個特徵因子分析的準確率最高，顯示並不需要將全部的特徵因子一起納入分析，同樣太少特徵因子分析也不夠準確，另外，作者將REAL和其他演算法做比較，研究顯示辨證準確度依次為REAL > ECC = BSVM > ML-kNN > RANK-SVM > BP-MLL。而分析的六種證型中，REAL預測準確度最高為脾胃虛寒證，其他依次為肝胃鬱熱證、脾胃積熱證、肝鬱證、濕困脾胃證與脾胃氣虛證。最後本研究也列出六個證型判斷的正相關(圖3)與負相關(圖4)特徵因子，除了正相關症狀與舌脈象可以幫助我們診斷該證型，負相關症狀與舌脈象更可以幫助我們排除不適當之因子，此部份提出之結果，類似中醫常提到的「抓主證」，具臨床實用價值。

摘錄自Evid Based Complement Alternat Med 與臨床醫學研究部份內容

1. 張清貿, 施柏瑄, 朱學亭, 陳方佩. 該如何理解「證」？- 中醫證型現代研究的定性與定量, 臨床醫學. 2014 (73)：189-195 (in Chinese)
2. Liu GP, Yan JJ, Wang YQ, Fu JJ, Xu ZX, Guo R, Qian P. Application of multilabel learning using the relevant feature for each label in chronic gastritis syndrome diagnosis. Evid Based Complement Alternat Med 2012;2012:135387.

[研究發表摘錄介紹] 利用Metabolomics鑑別虛證及實證在DM及非DM患者上之差異

[研究發表摘錄介紹] 

利用Metabolomics鑑別虛證及實證在DM及非DM患者上之差異

上海中醫藥大學中醫方證與系統生物學研究中心吳濤研究員利用Metabolomics鑑別虛證及實證在DM及非DM患者上之差異，¹⁷作者從308位DM患者與58位非DM患者採取樣本以SPA及K-OPLS Models進行Metabolomics分析，結果顯示DM與非DM患者及實證與虛證患者在10種代謝產物中(C₄ sugar 1、inositol C、talose、mannose、inositol D、glucose、inositol A、arabinose、xylose及C₄ sugar 2)的結果有顯著不同，可以由上述10種代謝產物來做鑑別分析。

目前越來越多研究人員以Metabonomics進行疾病研究，但目前Metabonomics價格仍然偏高，未來價格降低後可以輔助中醫藥進行個體化差異研究，以發展出個體化中藥治療。

1. 張清貿, 施柏瑄, 朱學亭, 陳方佩. 該如何理解「證」？- 中醫證型現代研究的定性與定量, 臨床醫學. 2014 (73)：189-195 (in Chinese)
2. Wu T, Yang M, Wei HF, He SH, Wang SC, Ji G. Application of metabolomics in traditional chinese medicine differentiation of deficiency and excess syndromes in patients with diabetes mellitus. Evid Based Complement Alternat Med 2012;2012:968083.

[研究發表摘錄介紹] Multilabel k-nearest neighbor (ML-kNN) 演算法在高血壓辨證分型的應用

[研究發表摘錄介紹] 

Multilabel k-nearest neighbor (ML-kNN) 演算法在高血壓辨證分型的應用

圖2 ML-kNN在不同診斷方法之運算結果

目前研究主流以探討某疾病之中醫證型為主，並希望能藉由中醫藥改善證型，進而改善病情，許多研究者也從文獻分析探討單一疾病的中醫證型分佈，如高血壓、失眠及慢性胃炎……等等。廣東省中醫院歐愛華研究員則探討multilabel k-nearest neighbor (ML-kNN) 演算法在高血壓辨證分型的應用。⁹歐氏由775位高血壓患者中擷取出143項中醫望聞問切及相關基本資料，並以ML-kNN演算出望聞問切四診融合(fusion)運算(Average precision = 0.81)比單一診斷運算的精確度還高(望診：0.80，舌診：0.77，問診：0.79，切診：0.78)，相關結果見圖2，與現今中醫診療模式需四診合參相符合，顯示當診斷資料收集越齊全，則辨證會更精確。

摘錄自Evid Based Complement Alternat Med 與臨床醫學研究部份內容

1. 張清貿, 施柏瑄, 朱學亭, 陳方佩. 該如何理解「證」？- 中醫證型現代研究的定性與定量, 臨床醫學. 2014 (73)：189-195 (in Chinese)
2. Li GZ, Yan SX, You M, Sun S, Ou A. Intelligent ZHENG Classification of Hypertension Depending on ML-kNN and Information Fusion. Evid Based Complement Alternat Med 2012;2012:837245.

[研究發表摘錄介紹] 利用Coronary heart disease (CHD) core syndromes by chi-square automatic interaction detection (CHAID)決策樹分析冠心病之證型

[研究發表摘錄介紹] 

利用Coronary heart disease (CHD) core syndromes by chi-square automatic interaction detection (CHAID)決策樹分析冠心病之證型

北京中醫藥大學王偉教授利用Coronary heart disease (CHD) core syndromes by chi-square automatic interaction detection (CHAID)決策樹分析冠心病之證型。¹²王教授主要研究：1.中藥及其複方防治動脈粥樣硬化的藥理、有效成分和「多靶點效應整合」機制研究。2.中藥有效成分防治再狹窄的分子機制與藥物支架的臨床療效評價研究。3.證候的蛋白質組學研究。王教授利用CHAID模型結合臨床檢驗參數統計441例冠心病患者，並分別以8項(urine crystal、RDW-CV、potassium ion、TSH、monocyt、hs-CRP、LDL及A peak in echocardiography)與6項參數(hs-CRP、total bilirubin、glutamyl-transpeptidase、platelet、fasting blood glucose及P-R interval)推測出冠心病患者中氣虛證與痰血瘀證之決策樹，結果顯示結合臨床參數後診斷出氣虛證與痰血瘀證準確率最高可達97.7%與44.8%，而在211位診斷為真正氣虛證患者中，CHAID決策樹準確率高達100%，顯示中醫診斷加上臨床參數可以提高辨證的精確度，此部份臨床參數檢測價格低廉、檢驗精確、快速，可以提供中西醫結合治療做參考。

摘錄自Evid Based Complement Alternat Med 與臨床醫學研究部份內容

1. 張清貿, 施柏瑄, 朱學亭, 陳方佩. 該如何理解「證」？- 中醫證型現代研究的定性與定量, 臨床醫學. 2014 (73)：189-195 (in Chinese)
2. Shi Q, Zhao H, Chen J, Ma X, Yang Y, Zheng C, Wang W. Study on TCM Syndrome Identification Modes of Coronary Heart Disease Based on Data Mining. Evid Based Complement Alternat Med 2012;2012:697028.

北榮傳醫部邀請陽明大學郭文華教授演講

[照片] 2015年03月31日，台灣大學傳統醫學研究社 社課演講 - 中醫辨證學

[照片] 2015年03月31日，台灣大學傳統醫學研究社 社課演講 - 中醫辨證學

臺北榮總傳統醫學部張清貿醫師對法國國際交換學生進行中醫藥治療過敏性鼻炎之臨床與研究教學

臺北榮總傳統醫學部張清貿醫師對法國國際交換學生(Bordeaux 2 Victor Segalen University)進中醫藥治療過敏性鼻炎之臨床與研究教學

中國醫藥大學中醫實習說明會，代表北榮回來招生

[榮譽獲獎] 臺北榮總傳統醫學部張清貿醫師，2007年於中國醫藥大學校級研究成果發表會獲頒「口頭論文報告特優獎」

[榮譽獲獎] 臺北榮總傳統醫學部張清貿醫師，

2007年於中國醫藥大學校級研究成果發表會獲頒「口頭論文報告特優獎」

2015年03月31日，台灣大學傳統醫學研究社 社課演講 - 中醫辨證學

台灣大學傳統醫學研究社

社課演講

題目： 中醫辨證學

日期：2015/03/31 (二)

時間：19：00-21：00

地點：台灣大學傳統醫學研究社
           台大校總區 新生大樓302教室

 ( 地圖:http://map.ntu.edu.tw/index.htm?scale=17&cx=13529475.826107&cy=2877923.3855932&dx=13529605.410756&dy=2878177.7775779 )

演講者：張清貿醫師
              長庚大學臨床醫學研究所博士候選人
              台北榮民總醫院傳統醫學部

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常見疾病之中醫治療
書籍介紹 藏象學說總論 辨證論治	常見疾病之中醫治療    感冒    咳嗽    失眠 李東垣與陰火學說

2015 北榮患者-祝OOO女士 春節感謝

[親子] 胖辜廷緯的第一個大年初一，祝大家新年快樂

[親子] 父子30年，祝大家新年快樂

[親子] 像個無尾熊似的

[親子] 你說什麼呢

20150204 收到北榮患者的感謝小卡

20150204 週三下午針灸診前，

收到北榮患者送的的感謝小卡，

算是對我認真診療的一個鼓勵，

希望未來能將治療效果再次提昇，

也感謝患者願意讓我治療，

已病人為師～～將是這輩子最重要的事！！

清貿 20150208

[親子] 時間真快，已經滿六個月了！

北榮傳醫部蔡同學專題報告

[中醫論述] 榮總人 - 從中醫觀點看產後調理

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從中醫觀點看產後調理

張清貿¹  施柏瑄²

¹台北榮民總醫院傳統醫學科

²振興醫療財團法人振興醫院中醫科

從古到今，對產後需不需要調理(坐月子)一直論斷不休，甚至是會以西方婦女產後即喝一杯冰柳橙汁來認為不需要產後調理，事實上不論東西方文化，應從個人體質來討論，由於生產分娩時耗損氣血，以致孕婦產後各經絡臟腑虛損，如不注意養生，稍有感觸內外邪氣，即可因體虛而致病。產後是不是都要以生化湯來調理，更應先觀察個人體質，從補虛、攻實、溫寒、清熱來討論。

生化湯系清代名醫傅青主所擬之方，方中當歸以補血為主，又能行血祛寒，川芎以活血行氣，桃仁活血祛瘀，炮薑入血散寒溫經止痛，炙甘草和中緩急調和諸藥，諸藥合用重在溫通，又因為生化湯中重用當歸，使營血充沛，脈道滿盈，瘀血疏通，可知乃化瘀寓於養血之中，以化瘀生新為特點。

現在我們就以西醫生理的角度來切入，胎盤產出後，進行復舊(involution)，子宮開始收縮，也壓迫子宮的血管停止出血，此外子宮內膜重建也在發生，在2～3 天內，殘留的蛻膜(decidua)開始分化成兩層，表層會壞死隨惡露排出;底層蛻膜成為重建子官內膜的來源，約第 7～10 天就可恢復近似未懷孕時狀態，而完全的重建約需要 2～3 個星期。而生化湯的作用，一方面幫助子宮收縮(復舊)，同時也幫助著內膜的重建新生（生新）。

生化湯加減的使用一般自然產於產後24小時後開始服用，使用7~14帖左右，剖腹產於產後第三天開始服用生化湯，5~14帖左右，但這是大方向，期間因各個產婦的身體狀況並不會一樣，故生化湯的使用不該是固定成方，劑量的調整、藥味的加減都使方藥更能符合產婦當時的狀態，應由中醫師診察後，依照產婦當時身體狀況加以辨證調藥，並決定生化湯的使用劑量與天數。由於在台灣許多藥物都是唾手可得，老一輩觀念認為經後服用四物湯，產後服用生化湯，卻忽略了凡是藥物就有適應症和禁忌症，產後因一定量的失血，陰血的耗傷加上正氣的耗弱，使大多數的產婦易出現血虛、血瘀或寒凝的證型，但卻不是所有的產婦都是同樣的證型，若是產後血熱有瘀者就不是生化湯所適合的。

現今許多西醫產科醫師會視情況開立2~3日的子宮收縮劑，生化湯不建議與子宮收縮劑同時服用，若有使用子宮收縮劑，應於服用完畢後再進行生化湯的調養。此外，剖腹產者於手術時，婦產科醫師會將子宮處理乾淨，惡露的量比自然產要少很多，所以經中醫師診察後往往使用生化湯的天數也會比較短。在中醫師指導下，正確服用生化湯將有助於產後子宮復舊生新之效果，並可避免中西藥交互作用之不良反應。