邱虎，王群（武汉市第一医院药学部，武汉 430000）

糖尿病是一种常见的慢性病、多发病，长期有效的管控措施能够降低糖尿病的发病率、致残率和致死率，现阶段对于糖尿病患者的用药监督模式主要采用对单一药品的金额管理、用药频次分析，或者采用对单个患者进行药学监护的模式，耗费大量的人力成本而且对药学人员的技术水平要求很高。因此应有效利用大数据手段对海量数据进行信息挖掘分析，这种新的用药分析模式将会成为完善糖尿病健康管理体系的重要组成部分[1]。

根据降糖药药理作用的不同，口服降糖药可分为以促进胰岛素分泌为主要作用的药物[磺脲类、格列奈类、二肽基肽酶4（DPP-4）抑制剂]和通过其他机制降低血糖的药物[双胍类、噻唑烷二酮药物（TZDs）、α-糖苷酶抑制剂、钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂][2]。本文拟用数据挖掘的方法分析糖尿病口服降糖药的临床应用规律，总结用药经验，为医师提供优化的合理用药方案，为药师参与临床治疗实践提供新思路。

1 方法

通过 HIS 数据库调取2019年7月至2019年12月门诊用药数据共计251 万余条，利用JAVA 1.8 语言，基于MapReduce 框架对所有使用口服降糖药物的医嘱进行数据清洗，结合Apriori 算法得到口服降糖药物之间的关联规则，设置分析规则的支持度≥5%，置信度≥60%[3]。

关联规则是数据挖掘中常用的方法，用来从海量数据中挖掘各项集合之间的关系，而其中Apriori算法是最有影响的算法之一，本文通过运用Apriori算法挖掘口服降糖药中药品组合的支持度和置信度，探讨其用药规律和思路。……