基于同态加密的中医药数据云端安全存储算法＊

目的 针对中医药数据在云端明文存储容易泄漏患者隐私信息以及密文存储影响查询效率的问题，提出一种基于改进同态加密算法的中医药数据云端安全存储方法，兼顾患者的隐私保护和查询效率。方法 利用明文槽对数据进行分组加密，再将分组密文合并后存储到云端；数据查询时将关键字进行同态加密后发送到云端，直接对密文数据进行检索，将查询结果返回给用户；在本地对密文结果进行解密后得到结果明文。结果 基于此算法设计实现中医药数据存储系统，系统运行结果表明，可以在1 s内完成对4000字节文件的加密和解密，加密后的数据可在86 s完成密文检索，算法性能显著优于传统的开源同态加密库。结论 该算法在云端进行密文存储和查询，明文信息只在用户本地保存，兼顾用户查询效率和患者的隐私保护，尤其适用于中医药数据小文件的安全存储。     

一种面向中医药临床数据的区块链安全与隐私保护方案＊

目的 针对中医药医疗大数据实现数据共享，打通各环节流程，提高医疗数据的透明性、可追溯性，同时保障个人医疗数据的安全隐私，提出一种面向临床医疗数据的区块链安全与隐私保护方案。方法 通过区块链技术实现医疗数据的跨平台共享，本文提出一种基于加法的同态加密和基于范围的零知识证明算法，来保证中医药大数据的安全性和合法性。结果 在区块链对临床医疗数据存储场景下，各个中医院和医保中心可以对患者医疗数据进行共享访问，同时本文提供的同态加密和零知识证明算法具备很好的性能。结论 为了满足各个医疗平台之间的患者医疗数据的共享访问诉求，同时保障医疗数据的安全性和满足数据的可追溯性，必须借助于区块链技术才能完成。本文提出的基于paillier加法同态加密与基于环签名的范围零知识证明方案对临床医疗区块链的数据进行隐私保护。     

一种基于联盟链的中医药海量异构数据安全共享解决方案＊

目的 患者隐私保护和医疗数据开放共享的矛盾是阻碍中医药大数据二次利用的主要问题，本文利用联盟链技术结合MongoDB数据库实现中医药海量异构数据安全存储和共享。方法 采用链上链下协调分层的方式存储医疗数据，联盟链上开放存储公开的医疗元数据和医疗数据摘要，加入时间戳按照顺序链式存储，联盟链下采用MongoDB数据库对海量异构中医药大数据进行基于疾病和患者的分类存储；分析当前医疗行业数据中心现状，依据《医疗机构基本标准》和《医院分级管理办法》设置信用积分，改进区块链DPOS共识算法预选节点评选机制和共识机制；在联盟链上利用智能合约实现访问控制，实现用户对个人医疗数据的权限管理；最后分析讨论模型的安全特性和应用场景。结果 基于联盟链的中医药海量异构数据安全存储模型可实现对个人隐私的保护和患者对医疗数据的权限管理；可以在保证中医药数据特色的基础上，实现医疗数据的防篡改、可追溯以及安全高效的存储特性。结论 联盟式区块链为中医药医疗数据的安全共享存储提供了新的思路与方法，为更好的探索中医药宝库提供了技术支持。     

一种面向中医药临床数据发布的隐私保护算法＊

目的 针对当前中医药临床数据发布方法在保护患者隐私时未考虑信息损失而导致数据在后续的分析处理中不可用的问题，提出一种面向中医临床数据发布的隐私保护算法。方法 采用基于聚类的个性化K-匿名算法对原始数据集的准标识符属性，按照用户自定义的个性化泛化树进行泛化，并将泛化后的记录聚类成满足K-匿名约束的等价类，在实现患者隐私保护的同时减少信息损失。结果 应用该算法实现了中医电子病历安全发布系统，系统运行结果表明数据发布结果满足匿名约束，可以在10秒内对小于6000条记录的数据集完成匿名处理，匿名后的数据可用性较高。结论 该算法具有较高的可行性和有效性，在功能上可以满足发布过程的隐私保护和处理过程的数据可用性，在性能上可以满足业务系统的实际需求。     

大数据环境下的中医药数据管理策略北大核心CSCD

针对海量中医药信息中数据对象属性项的不确定性、数据表述的多样性、抽象性,导致传统数据管理模式无法对其进行有效管理的问题,提出基于大数据技术的中医药数据管理策略。该策略基于中医药数据的真实特性,利用大数据技术对存储对象属性的无模式特性来解决中医药信息中描述对象属性项的不确定性与数据表述不统一性问题、采用混合索引模式解决不同存储模式的数据在索引过程中的冲突问题、通过MapReduce高效并行处理能力解决海量数据查询处理。理论分析给出了中医药数据的管理框架及其关键技术,实验以几种常见的中医药和处方在中医药数据源中的真实描述作为测试对象,在Hadoop上对其性能表现进行了检验。实验结果显示,该模型能有效解决中医药信息数据的存储问题,且在查询效率、完备性以及抗灾能力方面有很好的表现。     

利用Neo4j存储中医皮肤病“病-证-治”本体方法的研究＊

目的 探索一种具有较好扩展性且可检验数据准确性的中医皮肤病“病-证-治”本体的存储方法，为未来开展大规模、高准确性领域本体存储的研究奠定基础。方法 在明确中医皮肤病“疾病-证候-治疗”等领域本体及概念间关系的基础上，以RDF模型实现领域本体的规范化表达，应用由RDF模型向Neo4j属性图模型映射的规则对领域本体进行映射与存储，结合领域本体对属性的约束设置，最终实现对已存储数据的一致性检验以提高其准确性。结果 构建了中医皮肤病“病-证-治”本体及其间关系的RDF模型，实现了由RDF模型向Neo4j属性图模型的映射，并对已存储数据实现了对象属性定义域、值域的数据一致性检验。结论 基于Neo4j图数据库构建的中医皮肤病“病-证-治”本体具有扩展性较强、数据准确性较高的特点，本研究为后续进行大规模、高准确性存储中医药领域本体的研究奠定了基础。     

基于G-Means的中医药可穿戴设备的数据汇聚方法研究＊

目的 主要研究高效的数据汇聚方法，以减少中医药可穿戴设备节点的能量消耗，并延长中医药可穿戴设备网络的生存周期。方法 通过G-Means算法，按照中医可穿戴设备节点的地理位置，将节点划分为多个服从高斯分布的簇集。根据节点的剩余能量与地理位置为所有簇集内可穿戴设备节点分配权重，所计算的权重值为每个簇集选取合适的簇头节点。网络内所有节点数据经簇头节点收集并汇聚至中医医生观测平台。结果 文中的方法在场景1与场景2中所有节点在网络前100轮的平均能耗分别为0.0262 J与0.0555 J，比同类型方法均降低10%以上。文中所提方法在场景1与场景2下首个节点的失效时间为910轮与849轮，比同类型方法均延长10%以上。结论 高效中医药可穿戴设备的数据汇聚方法优化中医药可穿戴设备网络的拓扑结构，提高设备节点的能效性，并延长网络的生存周期。     

基于舌脉象数据的决策树算法的非小细胞肺癌证候分类方法＊

目的 探究基于客观舌脉象数据的C5.0决策树算法的非小细胞肺癌典型证候分类方法的可行性，获取证候相关的客观舌脉象特征组合。方法 以337例非小细胞肺癌患者的气虚证与阴虚证客观化舌象数据及脉象数据为研究对象，采用特征属性筛选及C5.0决策树算法数据挖掘方法，构建基于客观舌脉象数据的非小细胞肺癌气虚证与阴虚证的证候分类模型。结果 基于脉象数据的模型分类准确率高于舌象数据，且基于单纯舌象数据或脉象数据的证候分类模型分类准确率低于基于舌脉联合的数据分类模型，舌脉联合数据的分类模型树深为5，从中筛选出了气虚证与阴虚证分类相关的7项重要属性及7条分类规则，模型分类准确率为80.37%。结论 现代化舌脉象数据可以为非小细胞肺癌证候分类提供新视角，基于特征选择与C5.0决策树算法的非小细胞肺癌证候分类方法是可行的。     

痤疮的中医药本体构建研究＊

目的 构建痤疮的中医药本体，实现知识的复用和共享，为后续推理研究与应用奠定基础。方法 人工提取痤疮相关的中医药知识，以七步法为指导，利用本体构建工具protégé5.2.0构建痤疮的中医药本体，实现中医药痤疮的知识表示。结果 共构建了77个类，13种对象属性，2个数据属性和139个实例，较为全面地组织、表示了中医药痤疮的相关知识。结论 对痤疮的中医药知识进行了整合，构建了相关的领域本体，对知识的共享、复用、知识库以及临床辅助决策系统构建等提供知识支撑和推理基础。     

大数据环境下的中医药数据管理策略

针对海量中医药信息中数据对象属性项的不确定性、数据表述的多样性、抽象性,导致传统数据管理模式无法对其进行有效管理的问题,提出基于大数据技术的中医药数据管理策略。该策略基于中医药数据的真实特性,利用大数据技术对存储对象属性的无模式特性来解决中医药信息中描述对象属性项的不确定性与数据表述不统一性问题、采用混合索引模式解决不同存储模式的数据在索引过程中的冲突问题、通过MapReduce高效并行处理能力解决海量数据查询处理。理论分析给出了中医药数据的管理框架及其关键技术,实验以几种常见的中医药和处方在中医药数据源中的真实描述作为测试对象,在Hadoop上对其性能表现进行了检验。实验结果显示,该模型能有效解决中医药信息数据的存储问题,且在查询效率、完备性以及抗灾能力方面有很好的表现。     

饮片药性与组分药性自相似性关系研究

目的：利用中药药性数据预测平台对部分中药组分和中药饮片药性进行预测,建立中药饮片与中药组分药性的关系。方法：在组分药理作用的基础上,运用药性数据预测平台,对中药组分的药性进行预测。结果：中药饮片与中药组分药性预测相同与相近的结果总和达到了75%以上。结论：饮片药性与中药组分药性之间存在自相似关系,体现了不同层次间的药性具有继承性、加和性和涌现性。     

基于中医传承计算平台探索中药复方治疗视神经炎用药配伍规律＊

目的 采用数据挖掘方法探索分析治疗视神经炎的中药复方用药思路及配伍规律。方法 以“中医”“中药”“视神经炎”为主题词，检索汇总中药内服治疗视神经炎的临床研究文献，提取收集其中的中药复方组成数据，应用中医传承计算平台3.0版本对中药数据进行频次统计、药物聚类及关联规则分析，并总结出核心处方。结果 共检索并筛选出目标文献96篇，包含218个治疗视神经炎的中药复方；涉及中药197味，共计频次2540次。其中，使用频率最高的中药依次为当归、茯苓、甘草、柴胡等，药物功效以养血、益气为主，中药四气分布主要在寒、温、平性，五味以苦、甘居多；归经以肝经、心经、肺经为主。结论 治疗视神经炎的复方药物以疏肝健脾、益气活血为主要功效，用药及配伍以补虚类、清热类药为主，佐以利水渗湿、活血化瘀药。     

基于Cite Space的中医糖尿病数据挖掘可视化分析＊

目的 采用可视化的方法探究糖尿病中医数据挖掘研究热点与方法流程，为数据挖掘技术在糖尿病中医研究中的应用提供参考。方法 纳入“糖尿病”AND“中医数据挖掘”相关主题文献，应用文献计量学软件Cite Space绘制其可视化图谱。结果 糖尿病中医数据挖掘领域研究发文呈现线性增长趋势，研究热点主要集中在糖尿病中医症药的关联与聚类以及证候模型相关方面。结论 当前该研究领域正处于快速发展时期，研究内容主要集中于挖掘静态的数据，在今后的研究中或可以从糖尿病动态数据切入，以多维动态的数据研究推动糖尿病中医诊疗现代化发展。     

基于数据挖掘和生物信息学探究糖尿病治疗的用药规律及药理机制研究＊

目的 基于多算法挖掘治疗糖尿病的用药规律，并且基于生物信息学探究关键组方治疗糖尿病的药效药理机制，为糖尿病的辨证防治提供指导。方法 基于古今医案云平台V2.3.5通过数据挖掘分析方法研究糖尿病治疗的组方用药规律，同时基于关联规则、聚类分析等算法获得新关键组方，另外基于生物信息学分析关键组方治疗糖尿病的“多成分-多靶点-多通路”的药效药理机制。结果 通过古今医案云平台V2.3.5共筛选出68首中药处方、214味中药及4首新组方，基于网络药理学分析发现黄芪、甘草、五味子、丹参及当归新组方治疗糖尿病基于193种生物活性化合物、30种关键靶点、4151种GO过程以及74条KEGG生物通路，并且基于分子对接发现glycyroside、sitosterol等关键活性成分。结论 本研究初步阐明了糖尿病治疗的方剂用药规律，并基于生物信息学初步揭示了复方用药的药效药理机制，为糖尿病的中医药临床辨证治疗提供数据算法支持以及生物信息学基础。     

基于数据挖掘技术分析王琦教授治疗痤疮的用药规律＊

目的 基于中医传承辅助平台分析王琦院士治疗痤疮的用药规律，为名老中医经验传承创新研究提供前期分析统计。方法 采集王琦院士的门诊治疗痤疮病案，运用中医传承辅助平台构建医案数据库，基于该软件的集成规则分析、复杂系统熵聚类分析等数据挖掘方法，对王琦院士的门诊治疗痤疮的用药规律进行总结。结果 整理出王琦院士治疗痤疮的方剂共70个，涉及中药131种，以寒、凉、温性，苦味，入肝、胃、肺经药频率最高，积雪草、薏苡仁、桃仁、冬瓜子、芦根、白花蛇舌草、枇杷叶、丹参为核心组方，其中积雪草、薏苡仁、桃仁、冬瓜子、芦根为最主要的五味药。结论 王琦院士认为湿热体质的人群为痤疮的高发人群，病机要点是以湿热蕴结为主，毒瘀痰结为标。治疗痤疮当以清热利湿为基本治法，兼以解毒祛瘀、化痰散结。在治疗时要注重痤疮的反复发作性，通过中药内治减轻痤疮的发作。     

基于大数据的中医药临床研究

随着科技和互联网的发展,医学研究已步入大数据时代。在信息爆炸的大数据背景下,传统中医药研究逐渐显现出不足,而基于大数据的中医临床研究更适合真实世界研究。文章分析了大数据思维与中医思维相关性、梳理了目前中医药临床研究现状及存在的局限性,提出在大数据背景下应建立新的研究思路,即大数据临床研究(BCT),并且充分利用数据挖掘技术探索数据价值,以期为今后中医药研究方向提供一定的可行性及参考价值。     

基于药理作用的组分中药药性预测研究

目的：利用决策树算法研究中药药理作用与其药性之间的关系。方法：在中药药理作用的基础上,利用决策树算法研究中药药性与药理作用之间的关系,并利用建立的决策树模型对中药组分进行了药性预测。结果：建立的模型稳定可靠,可用于中药或组分中药的药性预测。结论：用决策树模型对组分中药药性的预测,在一定程度上正确反映出组分中药的药性理论内涵,为组分中药药性研究提供了一种新的方法。