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基于Python和Neo4j构建《普济方·针灸门》针灸治疗相关知识图谱

发表时间:2025年06月30日阅读:38次 下载:15次 下载 手机版

作者: 李芷君 纪荣 易玮

作者单位: 广州中医药大学针灸康复临床医学院(广州 510006)

关键词: 《普济方·针灸门》 针灸治疗 知识图谱 Python Neo4j 中医古籍 人工智能

DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202412086

引用格式: 李芷君, 纪荣, 易玮. 基于Python和Neo4j构建《普济方·针灸门》针灸治疗相关知识图谱[J]. 数理医药学杂志, 2025, 38(6): 450-458. DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202412086

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摘要| Abstract

目的  基于Python和Neo4j构建《普济方·针灸门》针灸治疗相关知识图谱。

方法  以《普济方·针灸门》为数据源,提取与针灸治疗相关的数据,建立Excel数据库,包括卷名、疾病、症状、腧穴、治法5项信息,对提取的信息进行预处理和标准化。利用Python编码语言和图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行分析。

结果  所构建的《普济方·针灸门》针灸治疗相关知识图谱涵盖8 004个实体节点,在此基础上,构建了10 831条实体节点之间的关系。实体节点包括卷名、疾病、症状、腧穴、治法等类别,关系类型包括上下位关系、治疗关系等。通过可视化手段展示了疾病与症状、治疗方法、腧穴等之间的关系,使得各实体关系清晰可见。

结论  《普济方·针灸门》所包含的疾病种类广泛,症状节点数量较多,显示了该书在疾病和症状描述方面的丰富内容。腧穴和治法节点的丰富性反映了《普济方·针灸门》在针灸治疗方面的深厚基础。通过构建知识图谱,不仅有助于深入理解和传承《普济方·针灸门》所蕴含的针灸治疗知识,还能促进针灸学的现代化进程及其与人工智能的融合。

全文| Full-text

《普济方》是中国古代医学史上最大的一部方书,其中《针灸门》部分详细记载了针灸疗法的理论与实践,对后世针灸学发展产生了深远影响。然而,由于古籍内容庞杂、表述方式多样,其知识整合与利用存在一定难度,使得这些宝贵资料在现代的传承与应用面临挑战。自20世纪以来,早期学者对《普济方·针灸门》进行了文献研究,主要是对其内容进行概述[1]。近20年来,《普济方·针灸门》相关研究的重点转变为对特定疾病,如失眠、转筋、中风和胸痹心痛等的选穴规律研究[2-5]。

知识图谱作为一种表示组织实体、属性及其之间关系的图形结构,具有直观、高效、易理解等优点。在现代研究背景下,借助Neo4j等图数据库技术,通过构建《普济方·针灸门》的知识图谱,可以实现对针灸治疗知识的结构化和可视化展示,提高知识的可访问性和可理解性。Neo4j作为一种高性能的图数据库,能够高效存储和查询图结构数据,在构建《普济方·针灸门》知识图谱时,可以提供强大的数据管理和查询支持,确保知识图谱的准确性和可用性。本研究旨在探究并系统性揭示《普济方·针灸门》卷四百十七至四百二十四章节所蕴含的针灸治疗知识体系,深入剖析并提取卷中关于卷名、疾病、症状、腧穴、治法这五类核心实体的概念体系,以进一步探讨这些实体之间的相互关联,构建一个全面反映《普济方·针灸门》中针灸治疗相关内容的知识图谱。

1 资料与方法

1.1 数据来源与规范

本研究数据来源于1959年人民卫生出版社出版的《四库全书》中《普济方·第十册·针灸》。以国家标准《中医病证分类与代码》[6]《中医临床诊疗术语》[7]《经穴名称与定位》[8]及《经外奇穴名称与定位》[9],对《普济方·针灸门》中的疾病、腧穴等相关术语进行标准化规范,见 表1。

  • 表格1 实体类型及数据格式要求
    Table 1.Entity types and requirements of data format

根据《中医药学语言系统语义网络框架》[10]和《中医药学语言系统》[11]定义实体关系,将卷名、疾病、症状、腧穴、治法等实体类型进行关联,构建一个完整的知识体系,见表2。

  • 表格2 实体关系表
    Table 2.Table of entity relationship

1.2 数据层构建

知识图谱有自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)两种构建形式[12]。在实际应用中,两种方法常结合使用,以更全面、准确地构建知识图谱。本研究采用自底向上的构建方法,从开放链接的数据源中提取实体、属性及关系,并将其融入知识图谱的数据层面;随后,对这些知识元素进行归纳与组织,逐步向上抽象至概念层面,最终构建出模式层[13]。

1.3 数据导入

采用Neo4j数据库(4.4.4 Community Edition)和Windows 10专业版构建《普济方·针灸门》针灸治疗图数据库。安装Python IDE,如PyCharm Community Edition,并设置环境变量以便全局调用Python 3.13.2软件。使用PyCharm编写代码,通过py2neo库连接Neo4j。安装配置完成后,系统应显示成功消息,表明基础环境已搭建完毕。详细代码已在中国开发者网络(CSND)上公开发布,参见https://blog.csdn.net/LiTszkwan。

2 结果

2.1 实体与实体关系数据统计

本研究所构建的《普济方·针灸门》知识图谱涵盖了8 004个实体节点(表3),在此基础上,构建了10 831个实体节点之间的关系(表4)。这些关系的类型类似于节点标签,对于构建关系而言,关系类型的明确指定是不可或缺的。具体而言,关系可被划分为两种类型:其一,采用一对短横线(“--”)来表征一个无方向性的关系;其二,在无方向性关系的一端添加箭头(“<--”或“-->”),以表示一个具有方向性的关系,例如疾病与症状之间存在一对多的关系。

  • 表格3 Neo4j图数据库各类实体节点统计结果
    Table 3.Statistical results of various types of entity nodes in Neo4j graph database

  • 表格4 Neo4j图数据库各类实体节点关系统计结果
    Table 4.Statistics results of various types of entity node relationships in Neo4j graph database

如查询图数据库中节点“疾病”数量,可以通过构建Cypher查询语:MATCH (n:`疾病`) RETURN count (n);查询图数据库中节点关系“症状-治法:治疗关系”可以通过构建Cypher查询语:MATCH (n:`症状`)-[r:`治疗关系`]-(p:`治法`) RETURN count(r)。

2.2 结构化知识图谱展示

图1是Neo4j图数据库中构建的知识图谱的一部分,不同颜色的节点代表了不同类别的实体。图中心的紫色节点被指定为“疾病”节点,具体为“口僻面瘫”;粉红色节点代表了“卷名”节点,包括“卷四百十九 口眼喎”和“卷四百十七 中风不语”;橙色节点定义为“症状”类别,涵盖了“口僻”“僻噤”“口眼歪斜”等;红色节点代表“腧穴”,如“承泣”“巨髎”“颧髎”等;蓝色节点定义为“治疗方法”,如“宜灸左喎左灸右,炷如麦粒,各二七壮”“病左灸右,病右灸左”等;天蓝色节点为“疾病”相应代码,即“A07.01.01.04”。这些节点之间通过带有方向的箭头连接,展示了它们之间的多种语义关联,如上下位关系、治疗关系等。

  • 图1 《普济方·针灸门》知识图谱
    Figure 1.Knowledge graph of "Pu Ji Fang-Acupuncture and Moxibustion"
    注:由于节点内容出自典籍原文,文字篇幅较长,节点内难以完整呈现。

该知识图谱通过可视化手段展示了疾病与症状、治疗方法、腧穴等之间的关系,使得各实体关系清晰可见。如图1所示,其主要检索疾病为“口僻 面瘫”,在《普济方·针灸门》中描述口僻面瘫的篇章有“卷四百十九 口眼喎”和“卷四百十七 中风不语”等,可通过卷名追寻到疾病相关篇章,有助于提高准确性;疾病“口癖 面瘫”伴有不同的症状,不同症状对应不同的处方选穴和治法,如症状“口喎”可选“承泣”针刺治疗;症状为“口僻痛,恶风寒,不可嚼”,则针刺“颊车,颧髎”。

2.3 知识查询

经过上述步骤,本研究构建了《普济方·针灸门》卷四百十七至四百二十四针灸治疗学内容的知识图谱,包含了7 027个实体节点和26 217条节点关系。利用Cypher语句查询匹配对知识图谱中的知识进行查询,例如查询卷名节点“卷四百二十四 产后余疾”的节点关系,可以通过构建Cypher查询语句:MATCH (n:`卷名`)-[rel]-(p) WHERE n.name='卷四百二十四产后余疾' RETURN n, p。执行上述语句后,结果见图2。

  • 图2 查询《普济方·针灸门》卷名“卷四百二十四 产后余疾”的节点关系
    Figure 2.Node relationships of the "Volume 424 postpartum diseases" in "Pu Ji Fang-Acupuncture and Moxibustion"

查询疾病节点“风湿痹”的节点关系,可以通过构建Cypher查询语句:MATCH (n:`疾病 `)-[rel]-(p)WHERE n.name='痹证类病风湿病风湿痹病痹证痹病'RETURN n, p。执行上述语句后,结果见图3。

  • 图3 查询《普济方·针灸门》疾病“风湿痹”的节点关系
    Figure 3.Node relationships of the disease "wind-dampness paralysis" in "Pu Ji Fang-Acupuncture and Moxibustion"
    注:由于节点内容出自典籍原文,文字篇幅较长,节点内难以完整呈现。

查询腧穴节点“神阙”的节点关系,可以通过构建Cypher查询语句:MATCH (n:`腧穴 `)-[rel]-(p) WHERE n.name='神阙' RETURN  n,  p。执行上述语句后,结果见图4。

  • 图4 查询《普济方·针灸门》腧穴“神阙”的节点关系
    Figure 4.Node relationships of the acupoint "Shenque" in "Pu Ji Fang-Acupuncture and Moxibustion"
    注:由于节点内容出自典籍原文,文字篇幅较长,节点内难以完整呈现。

3 讨论

通过对实体数量的统计分析,《普济方·针灸门》所包含的205个卷名表明该著作涉及主题广泛,为学者们提供了丰富的医学知识和实践经验。其次,疾病节点的总数达到271个,反映出《普济方·针灸门》所涵盖的疾病种类相当广泛,可能包括常见病、罕见病、特定地区或历史时期的疾病,彰显了该书的广泛性和时代性。此外,症状节点作为一类实体,在书中所占比例最大,数量高达4 677个,表明《普济方·针灸门》对各种疾病的症状表现给予了详尽和精细的阐释,展现了其在疾病与症状描述方面的丰富内容。如在对“风湿痹”这一疾病进行症状节点查询时,可发现包括“臂肘厥寒”“背腠寒”“足痹痛”等在内的超过50个节点,涉及上下肢及腠理肌表等多个 部位。

腧穴节点共计1 640个,治法节点则有1 211个,这两类节点是针灸治疗的核心要素,共同构成了针灸治疗的理论基础和实践指南。腧穴与治法节点的丰富性说明了该书在针灸穴位的选择与应用方面具有较高的参考价值。治法节点对于深入理解《普济方·针灸门》中针灸疗法的策略与具体操作具有重要意义,同时表明该书对于各类症状的治疗提供了较详尽的阐释。这些治法包括针灸、药物、推拿等多种手段,为医生提供了多种选择,以应对不同疾病和症状的治疗需求,如在卷四百二十四中关于小儿疾病的治法以各种灸法为主。通过对这些治疗节点的分析,能够更加深刻地领会《普济方·针灸门》中针灸疗法的核心要义,其多样化的治疗方法体现了中医治疗的灵活性和个性化。

从疾病、症状、腧穴和治法等多方面的节点数量来看,《普济方·针灸门》展示了针灸治疗在多种疾病和症状中的广泛适用性。症状节点数量的显著优势表明该书在症状描述和分类上较为详细,有助于医者准确识别和理解疾病相关症状,从而选择适当的针灸治疗方案。腧穴和治法节点的丰富性反映了《普济方·针灸门》在针灸理论方面的深厚基础,而治法节点的存在则体现了理论与实践的紧密结合,为学者提供了具体的治疗指导。尽管疾病节点数量不少,但相对于症状和针灸治疗方法的丰富性而言,其覆盖范围仍存在一定局限性,可能需要结合其他医学文献或资源加以完善。通过构建知识图谱,不仅能够更好地理解和传承《普济方·针灸门》中的针灸治疗知识,还能为现代针灸学的研究和实践提供宝贵的参考和指导。

通过对节点关系类型的统计分析,可以发现疾病与症状,以及症状与腧穴之间的关系构成了主要部分。其次,症状与治疗方法之间的治疗关联也占据了显著位置。在本研究中,疾病与症状之间的上下位关系数量达4 677项,充分展现了该著作对多种疾病及其相关症状关联的详尽记载。这些记载不仅有助于学者深入理解疾病的不同表现阶段,而且对于疾病症状层次的解析具有重要价值,对疾病的诊断和治疗具有深远的意义。

另外,症状与腧穴之间的治疗关系数目同疾病与症状之间的关系数目相近,共计4 470项,表明研究文献对不同症状对应的针灸腧穴进行了详尽的论述。该论述不仅展现了针灸治疗的个性化与精准性,而且为临床医生提供了有力的实践指导。此类关系的丰富性体现了针灸治疗的核心原则,即根据症状选择适宜的腧穴进行治疗。相比之下,症状与治法之间的治疗关系数目为1  211项,尽管在数量上略低于症状与腧穴的关系数目,但仍为不同症状提供了多种治疗方案。这反映出文献不仅包含了针灸治疗方法,还涵盖了其他治疗手段,如药物治疗、推拿按摩等。相较于症状与腧穴的关系数目,症状与治法的关系数目较少,但这并不降低这些治疗方法的重要性。相反,多样化的治疗方法为医生提供了更广泛的选择,有助于满足不同患者的个性化治疗需求。此类关系的存在有助于深入探讨针灸治疗的多元化和适应性。

本研究所构建的《普济方·针灸门》针灸治疗相关知识图谱可广泛覆盖疾病、症状、穴位和治法,深入探讨了不同症状对应的针灸穴位和治疗策略,为医生提供了临床决策支持,从而帮助医生快速找到适合患者的针灸治疗方案。同时,通过分析知识图谱中的“病-症-穴-法”关系,可以优化现有的针灸治疗方法,提高治疗效果。此外,通过对知识图谱的检索分析,能够发现更多关于腧穴的治疗功能与应用,为针灸疗法提供创新思路,并且有助于弥补现代教材在腧穴应用理解方面的不足。例如,《针灸学》对神阙穴主治的描述包括“虚脱、中风脱证等元阳暴脱;腹痛、腹胀、腹泻、痢疾、便秘脱肛等肠腑病症;水肿,小便不利;保健灸常用穴。”[14],其操作方法主要采用艾条灸和隔盐灸法。然而,在《普济方·针灸门》知识图谱中对神阙进行检索分析显示,神阙穴涵盖了18个疾病节点和22个症状节点,其中关于神阙穴的主治记载除上述疾病症状外,还提及了其对小儿痫病、虚损病、不孕、溺水等多种疾病的治疗作用。在治疗方法上,虽然均以灸法为主,但《普济方》提供了更为详尽的指导,例如治疗小便不利时采用隔蒜灸,而治疗便秘则用巴豆饼置于脐中灸三壮。知识图谱是人工智能发展的核心动力和重要领域 [15]。

目前,知识图谱的构建已扩展至不同领域,包括医疗行业[16]、轻工业手工业[17]、电力工业[18]及教育行业[19]等。《普济方·针灸门》知识图谱的构建不仅能够促进针灸知识的传承和发展,还能在临床实践中发挥重要作用,提高治疗效果,同时为针灸研究领域提供了创新工具与平台。本研究基于中医针灸学传统理论,利用信息技术构建了《普济方·针灸门》的知识图谱,为智能辅助诊断治疗和知识的智能化应用提供了一定基础。《普济方·针灸门》详细记录了疾病与症状、穴位、治疗方法的关系,揭示了针灸的广泛应用,并为针灸知识的传承提供了资料,书中详尽的症状节点和对穴位及治疗方法的描述,有助于准确识别疾病症状和选择相应的治疗方案。尽管《普济方·针灸门》提供了丰富的针灸治疗信息,但其疾病涵盖范围可能有限,需结合其他医学资源进行深入研究。

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