姜 皓，张 冰*，张晓朦，林志健

基于4种机器学习算法的妊娠期中药“禁忌慎”判别

姜 皓1, 2，张 冰1, 2*，张晓朦1, 2，林志健1, 2

1. 北京中医药大学中药学院，北京 102488 2. 北京中医药大学 中药药物警戒与合理用药研究中心，北京 102488

识别禁忌表述尚不明确中药中的妊娠期禁忌药，并将其划分为禁用药、忌用药和慎用药，为妊娠期妇女安全用药提供依据。以《中国药典临床用药须知》2015年版收载的666味中药为研究对象，选取其中“禁忌慎”分类明确的药物，基于神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯和随机森林4种机器学习算法建模。根据交叉验证的受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under ROC curve，AUC）与F1分数（F1 score，F1）评价模型优劣，筛选相对最优算法建立妊娠期中药“禁忌慎”判别模型，并应用该模型预测禁忌表述尚不明确的药物。纳入224种药物建模，模型由基于神经网络的中药禁忌与否判别模型（AUC＝0.952，F1＝0.885）、基于支持向量机的禁忌药禁用与否判别模型（AUC＝0.912，F1＝0.779）、基于朴素贝叶斯的禁忌药忌用与否判别模型（AUC＝0.843，F1＝0.333）和基于神经网络的禁忌药慎用与否判别模型（AUC＝0.932，F1＝0.877）构成。应用模型成功划分442种禁忌表述尚不明确的中药，预测提示妊娠期禁忌药163种，禁用药8种，忌用药1种，慎用药134种。构建的判别模型具有良好的稳健性与预测能力，适用于妊娠期中药“禁忌慎”判别评估，指导临床用药决策与实践，提高临床合理用药水平。

中药；妊娠期；机器学习；“禁忌慎”；神经网络；支持向量机；朴素贝叶斯；随机森林

由于大多数药物能够通过胎盘屏障直接或间接影响胎儿的生长发育，妊娠期用药不仅需要考量母体的获益，更须关注药物对胎儿可能造成的风险[1]。……