1、目的:
　　利用病人報(bào)告結(jié)局(PROs)信息采集工具收集慢性腎臟病患者的相關(guān)信息，再通過決策樹算法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，建立決策樹模型，構(gòu)建適用于西醫(yī)醫(yī)師的慢性腎臟病證候診斷工具，有利于促進(jìn)中成藥合理使用。同時(shí)，也為中醫(yī)證候診斷工具研制提供新思路和新方法。
　　方法:
　　利用病人報(bào)告結(jié)局(PROs)信息采集工具，對(duì)在2015年10月至2016年3月于廣東省中醫(yī)院和廣州中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院的腎病科住院部的慢性腎臟病病人進(jìn)

2、行數(shù)據(jù)采集。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，運(yùn)用SPSS Clementine中的決策樹C5.0、CART算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，建立決策樹模型。通過以下3方面對(duì)決策樹模型進(jìn)行評(píng)價(jià):決策樹模型對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的判斷準(zhǔn)確率;決策樹模型的收益圖;測(cè)試集的診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括計(jì)算其敏感度、特異度、陽性預(yù)測(cè)值、陽性似然比、約登指數(shù)，從而評(píng)價(jià)其診斷價(jià)值。
　　結(jié)果:
　　最后參與決策樹建模的數(shù)據(jù)樣本量為300例，慢性腎臟病中醫(yī)證型共兩種:脾腎氣虛

3、夾濕熱瘀阻證和其他證。辨證指標(biāo)共57個(gè)。應(yīng)用SPSS Clementine的決策樹C5.0和CART兩種算法構(gòu)建慢性腎臟病中醫(yī)證候診斷模型。C5.0決策樹模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集的判斷正確率分別為75.11％、68％。CART決策樹模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集的判斷正確率分別為75.11％、62.67％。可見，此兩個(gè)決策樹模型的判斷準(zhǔn)確性尚可。C5.0和CART決策樹模型的收益圖，都是從較低的左端以斜對(duì)角線形狀上升到較高的右端，說明此模型未能很好地

4、提供信息，不是一個(gè)良好的模型。通過相關(guān)診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。C5.0決策樹模型敏感度是40％，特異度70％，陽性預(yù)測(cè)值8.7％，陽性似然比1.33，約登指數(shù)0.1。CART決策樹模型敏感度是27.3％，特異度68.8％，陽性預(yù)測(cè)值13.0％，陽性似然比0.87，約登指數(shù)-0.04。由此可見，兩個(gè)決策樹模型的檢驗(yàn)效果不佳。
　　結(jié)論:
　　根據(jù)本研究結(jié)果，本次研究所構(gòu)建的慢性腎臟病中醫(yī)證候診斷決策樹模型對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)