研究目的:以原发性失眠病的辨证过程作为研究对象,依据“症状是指用疾病产生原因、疾病发生的位置、疾病的性质、病情发展趋势,即’因位性势’来反映其内涵的异常生命现象”[12]理论,优化本团队前期建立的46位辨证因子及权值,构建特定病种的辨证算法模型,从而提高整个系统对原发性失眠病的辨证准确率。本研究隶属四川省科技厅重点研发项目2018年3月-2019年9月“中医人工智能诊疗系统的开发研究”(NO:2018SZ0065)的一部分,是在2003年杨殿兴教授、彭明德教授领导团队创建的“基于多维空间数学模型的智能中医辨证论治系统研究”基础上进行的延续研究。研究方法:(1)针对原发性失眠病,优化46位“因位性势”辨证因子。通过查阅中国知网近20年有原发性失眠病病案记录的文献资料,纳入文献358篇,收集到195例有完整病案记录的原发性失眠病病案;以及于2017.11至2018.11在成都中医药大学名医馆门诊部以填写表格方式采集到103例原发性失眠病病案,采用频数统计、因子分析及主成分分析方法分别对文献数据与临床数据中的症状与证型进行分析,根据结果,优化适用常见疾病的46位“因位性势”辨证因子,得到适合原发性失眠辨证的21位“因位性势”辨证因子。(2)辨证因子权值的调优。根据第一部分症状对公因子的载荷系数值、频数分析结果及原发性失眠病症状特征,对症状-21位辨证因子进行编码,得到初始权值,通过训练样本,进行以y(ki)=(?)Si÷(?)为基础的机器学习,再根据中医理论知识对失眠病的认识,判断证型权值的偏差,反复7次进行症状-辨证因子权值的调节及机器学习,得到21位辨证因子-证型的最终权值及症状-21位辨证因子的最终权值。(3)检验优化后算法模型的准确率。以2018.12至2019.3于成都中医药大学附属医院针灸学院至真堂教学门诊收集的32例原发性失眠病病人与四川省中医辨证论治大数据平台的762条病例为检验样本,将样本中的症状逐一输入软件(软件是以优化后算法模型为基础而开发),对比软件智能推选的证型与临床结果是否一致,若一致则准确,否则为不准确。研究结果:(1)优化46位辨证因子,得到适合原发性失眠辨证的21位辨证因子(简称PI-d-21):心、神、肝、阳亢、血瘀、气滞、胃、肾、血虚、胆、内风、痰、阴虚、阳虚、积食、寒、热、气虚、脾、湿、饮。(2)调节症状-辨证因子的权值,得到辨证因子-证型的最终权值,其中辨证因子心、神在证型中的权值高;辨证因子胃在痰热内扰证的权值大于在肝郁犯胃证的权值;辨证因子饮、血瘀在证型中的权值低;其余辨证因子在证型中的权值,反映了原发性失眠中证型的病理程度。(3)根据症状-21位辨证因子的初始权值,经过机器学习及对权值进行7次调优后,得到21位辨证因子-证型的最终权值,建立了原发性失眠病症状-证型辨证算法模型。(4)优化后的症状-证型辨证算法模型,对原发性失眠病的辨证准确率为92.19%。研究结论:(1)21位“因位性势”辨证因子能够诠释原发性失眠病的大部分证型。(2)构建的症状-证型辨证算法模型,对原发性失眠病的辨证准确率提高了8.57%。