中医学隐性知识显性化传承方法学研究——以中医急症为例

中医急症知识包括隐性知识和显性知识,其中隐性知识是中医急症的重要组成部分。隐性知识显性化是有效传承、共享与交流中医急症学的重要举措。本文通过对中医急症隐性知识显性化的途径进行研究,分别从研读理论著作、开展学术访谈、运用数据挖掘、建立学习组织及勤于临床实践等角度探索隐性知识显性化传承的实现方法,以更好地传承中医急症隐性知识,促进中医急症学的发展。     

基于分布式学习研究中医隐性知识显性化转移的创新路径及方法

中医隐性知识特征源于传统文化的多中心分布式存在。本文基于分布式认知与学习的视角,解释中医隐性知识的分布式学习特征,进一步深入分析中医隐性知识显性化转移的制约因素,即思想的无限与表达工具有限的矛盾;知识转移主体的文化信念和表达能力强弱;知识接受者对隐性知识的理解和领悟能力差异;临床实践者的诊疗经验与创新能力大小,从而探讨在信息化时代如何运用现代大数据挖掘技术、智能化知识库技术以及云知识系统,创新隐性知识显性化的路径和方法,旨在有效发现中医隐性知识的文化根源并精准促进中医隐性知识的显性化,在健康中国建设中促进全社会传承传播与共享传统中医药健康知识与文化。     

有效提高中医隐性知识传承的策略研究

中医学除了含有大量的显性知识之外,又含有丰富的隐性知识,中医隐性知识更是中医传承的重要内容。如今中医传承出现了断层的现象,名老中医经验无法得到根本性继承,诸多具有特色的中医诊疗手段也面临逐渐失传的困境。基于现有的关于中医传承的研究基础,从提高中医师传承隐性知识的意愿、提高中医师传承隐性知识的能力、营造有利于中医隐性知识传承的组织情境、完善有利于中医隐性知识传承的社会环境这四个方面提出了有效提高中医隐性知识传承的策略。     

中医学专业研究生培养模式构建探讨

在中医学研究生培养中发现学生中医理念不够突出,中医思维片面肤浅,临床辨证困难,隐性知识难以传承。为适应社会需求,培养能够独立从事中医工作的高层次应用型人才,传承精华、守正创新,甘肃中医药大学基于思、教、研培养模式,在人才培养中深化中医理念,以运用与创新更高阶能力为目标,注重培养学生主动性,潜移默化地提高学生隐性能力,构建更有效的中医学专业培养模式。     

从中医急症角度浅谈中医药隐性知识传承存在的问题与对策

中医学是在古代唯物论和辨证法思想的影响和指导下,充分借鉴了阴阳、五行、八卦等理论知识,具有显性知识与隐性知识并存的显著特点。显性知识易于掌握和学习,隐性知识"只能意会不能言传"。因此,中医隐性知识的传承是继承与创新中医药理论的重要内容。本文从中医急症角度分析中医药隐性知识传承存在的问题,提出相应的解决策略,以切实提高中医药隐性知识传承的实效性,推动理论创新与人才培养。     

基于文献的中医隐性知识转移机制研究进展的分析与探讨

开展对“隐性知识”的研究是中医知识传承工作中一个重要的组成部分。本文基于“中医隐性知识”研究的文献为基础,以现代中医药图书出版物、文献数据库检索数据为依据,总结并分析有关“隐性知识”在中医传承中的特点及研究进展,为进一步探索名老中医“隐性知识”的显性化、转移机制的方法,更好地传承其学术思想和临床经验提供有利的依据。     

名老中医传承中的隐性知识挖掘

名老中医学术传承研究对于加强中医人才培养、推动中医学术发展具有十分重要的意义。介绍了隐性知识的概念,指出中医学知识体系中存在大量的隐性知识。深入挖掘名老中医背后的"隐性知识",促进隐性知识由隐性到显性的转化,将有助于拓宽传承研究的思路,提高名老中医学术传承的效率。     

数据挖掘方法在中医医案研究中的现状分析

中医医案文献浩如烟海,如何从这些历代医案资料中总结或发现有价值的信息是当代中医药文献研究的热点。数据挖掘技术是发掘与整理中医医案的良好工具,可以从大型的数据库中提取人们欲汲取的知识。数据挖掘方法在中医医案研究中已广泛应用。无监督数据挖掘方法是一种数据发掘、分析和知识发现的新技术,它更客观、更接近中医的辨证思想,更有利于从中医医案中提炼出精华。该文主要介绍了在中医学医案研究中4种常用的数据挖掘方法及更适合医案证候研究和组方规律探讨的无监督数据挖掘方法。     

数据挖掘在中医药研究中的应用分析

数据挖掘是从大量的、不完整的、复杂繁琐的数据中发现隐藏的、有价值的知识的过程。利用数据挖掘技术从中医累积的数据中探索和发现其中蕴含的规律,有利于中医学的继承、探索与发展。本文通过检索、总结中医学研究中数据挖掘技术相关文献,发现此类技术主要应用于中药方剂配伍规律、症状分析、辨证规律分析三方面;数据挖掘技术主要包括频数统计、聚类分析、因子分析、对应分析、关联规则、分类模型、贝叶斯网络、异常点分析等。     

基于复杂自适应系统的中医药隐性知识表达路径分析

作为复杂科学的重要理论依据,复杂自适应系统为研究中医药隐性知识的表达提供了一种全新的工具。基于复杂自适应系统理论进行分析,中医药隐性知识的表达路径主要有3条,分别为中医药经典文献的诠释学表达路径、师承学习中的互动性表达路径、临床实践中个性化诊疗知识"涌现"路径,这可为中医药理论研究与中医隐性知识显性化、共享化研究提供思路和方法。     

人工智能在名老中医学术传承中的应用探讨＊

中医药学是中华民族灿烂文化的重要组成部分,传承与创新相结合,是延续中医药事业的根本途径。名老中医的学术思想和临床经验在中医药发展中至关重要,其传承模式也随着时代发展而逐渐多元化。然而,大量隐性知识存在于中医临床诊疗过程中,极大地增加了名老中医学术传承的难度。人工智能技术目前在现代医学诊疗中已有了初步应用,它可以拓展人类局限的数据存储和计算分析能力。与人工智能相结合的中医传承模式,可以深度挖掘名老中医学术思想,为中医学的传承发展贡献力量。本文主要介绍名老中医学术传承现状,探讨并展望人工智能在名老中医学术传承中的应用以及前景。     

SECI模型对我国中医药本科高等院校教育的启示

阐释SECI模型的概念,指出SECI模型对我国中医药本科高等院校教育的启示作用,即重视显性知识与隐性知识的转化,引导学生将理论知识转化为自己的临床诊疗经验和技术;重视传统文化教育,传承中华文明,弘扬传统文化,是中医传承与创新、振兴中医药的根基工程;中医药本科高校教育应与师承教育模式相结合。     

中医组方用药规律研究进展述评

对方剂的组方用药规律进行研究和总结,是传承中医防治疾病方法和手段的核心内容.从中医组方用药规律研究的方向和发展进程两个方面入手,总结中医组方用药规律研究的相关进展,在此基础上,提出传统的用药经验传承方法与计算机辅助的数据挖掘方法相结合将是中医组方用药规律研究和创新的发展趋势.在未来的发展中,一方面仍需重视传统的组方用药规律研究方法,将名老中医的学术思想和用药经验加以总结和传承;另一方面,创新相应的快捷、方便、实用的分析方法和工具尤为重要.中国中医科学院中药研究所将已有挖掘分析方法加以集成开发的中医传承辅助平台,为中医组方用药经验的传承提供了便利的有效工具,具有广阔的应用前景和实用价值.     

基于专利、地理标志和非物质文化遗产保护视角的中药饮片法律保护现状与对策研究

中药饮片具有中医药传统知识与现代技术相融合的特性,对其进行法律保护研究时应充分考虑传承与创新的双重需求。专利能从创新角度有效保护基于药品标准的炮制创新,地理标志和非物质文化遗产保护可从传承的角度保护产地加工与炮制一体化饮片并促进传统炮制技术的活态传承。但是,现有研究主要涉及中药饮片的专利申请现状及申请策略探讨,而针对中药饮片相关专利的保护效力研究,以及中药饮片在非物质文化遗产和地理标志保护的实证分析均较为缺乏。在中医药守正创新背景下,如何客观评价中药饮片的法律保护现状,并将其与中药品种保护制度进行有效衔接,激发中药饮片行业高质量发展动力,值得深思。通过对中药饮片在专利保护、地理标志保护及非物质文化遗产保护中的现状进行分析,探讨当前法律保护制度在保护中药饮片中的局限,基于中药品种保护制度与现有法律保护的协同配合,提出构建中药饮片法律保护综合模式的对策与建议,以完善中药饮片的法律保护体系并为相关部门修订中药品种保护制度提供参考。     

大数据背景下的地域性中医学术流派研究

随着大数据时代的来临,大数据的理念与技术应用于中医药领域的研究正在蓬勃发展。中医学 术流派是中医学术发展与理论创新的重要形式,是中医学发展史上的一个鲜明特色。当前中医学术流派数据 具有异构性、广分布、多样性、海量等特点。本文通过分析大数据时代带来的影响,提出将大数据分析技术应用 于中医学术流派研究的思路和方法,期望能为地域性中医学术流派大数据环境提供一个坚实的支撑平台,推动地域性中医学术流派的传承与发展。     

基于CiteSpace的中医传承研究可视化分析＊

目的 通过可视化分析从宏观角度呈现中医传承领域的研究概况、研究热点和前沿，分析未来发展趋势，为中医传承发展提供参考。方法 利用CiteSpace软件对2004-2018年间发表于中国知网（China National Knowledge Internet，CNKI）的中医传承研究领域论文进行分析，将该领域主要科研团队、科研机构、发文数量、研究焦点及走向以知识图谱形式呈现。结果 中医传承研究发文数量从2004-2010年期间处于起始期和缓慢增长期，自2011年后处于显著增长期，以唐仕欢为代表的科研团队和以山东中医药大学为首的科研院校为中医传承做出了较大贡献。中医传承辅助软件的应用极大方便和扩展了传承的内容和深度，传承研究日趋细化、数据化、客观化。结论 国家采用科研立项、国医大师评选等一系列扶植中医的政策及名师带徒等具体传承工作的实施是中医传承研究领域迅速升温的直接原因。计算机、统计学的发展以及中医传承软件的开发为中医传承研究注入了新活力。预计在今后相当长一段时间内，围绕中医传承实践方法的探索、基于人工智能的数据挖掘技术的开发及传承软件升级将是该领域持续关注的焦点。     

活态中医药传统知识数据库的构建与应用意义＊

目的 国家印发《关于促进中医药传承创新发展的意见》指出要依托现有资源建设国家和省级中医药数据中心，以信息化支撑中医药服务体系建设。本文提出活态中医药传统知识数据库的构建思路和具体实施，为推动中医药知识信息化和推广中医药保护提供参考。方法 主要采用文献分析法了解国外数据库进展，梳理国内中医药数据库运行经验，剖析活态中医药传统知识数据库的建设和运行的实际问题，明确数据库建设思路与意义。结果 国家利用资源建立中医药传统知识保护数据库，信息化在知识的保护和传承创新方面发挥一定的作用，但世界上许多传统知识较为丰富的国家和地区，如印度、韩国等已经走在在传统知识数据保护的前列，我国数据库建设和应用仍需要研究、探索和改善，中医药传统知识的保护和分类建设亟需加强，数据信息挖掘与共享合作等规范需要确立。结论 国家高度重视中医药的传承与发展，要以信息化支撑中医药传统知识体系建设，活态中医药传统知识数据库系统帮助数据信息收集整理的同时，也对中医药传统知识的专家人才队伍和技术标准化体系建设有积极作用，以及将来中医药行业规范化建设形成坚实的数据基础。     

中医医案的分析方法

中医医案承载了名老中医的学术思想和临证经验,医案的研究是促进中医药学科发展、切实提高临床疗效的重要的智库资源。随着信息科学技术的发展,面对中医医案中海量的数据,需要合理运用这些数据去挖掘出其中隐藏的知识、思想内涵及用药规律。最传统的中医病案数据分析方法为领悟式分析方法,因个人的水平以及研究目的不同,导致结论的主观性较强,比较费时,研究结论推广性相对较差。而一般的统计学方法就是建立医案数据库或进行简单的症状、药物频次分析,如何从海量的病案数据中快速发掘出医家的学术思想与临床经验,就需要引进新的技术和方法,并且需要融合数据库、人工智能、统计学、知识工程、信息检索、高性能计算机以及数据可视化等。本文从研究方法的角度出发,除个人领悟式分析方法,又介绍了频数分析法、多元(因素)分析法等研究方法,来研究数据挖掘技术在中医医案研究中的应用,为进一步整理和继承名老中医临证经验提供研究方法与思路。更深层次地挖掘隐藏在中医医案中的各种规律,进而更好地服务于科研和临床,体现中医医案的研究价值。     

实体抽取综述及其在中医药领域的应用＊

随着机器学习、深度学习与人工智能的兴起与发展，自然语言处理技术也不断革新，其中实体抽取作为自然语言处理的子任务，自其提出以来，实现了从基于匹配模式的抽取到基于传统的机器学习方法抽取，再到基于深度学习的抽取的进步与发展。在医疗信息抽取方面，自然语言处理技术也得到了很好地应用，医学信息得到了更深层次的处理和挖掘。面对中医药领域中灵活的、复杂的和海量的中医药信息，利用实体抽取技术可以将中医药领域更为重要的信息抽取，这也是进一步对中医药信息挖掘的关键一步，基础一步。本文概括了中医药各领域实体抽取技术的应用研究情况，为实体抽取技术在中医药领域的进一步应用发展提供参考，以期促进中医药的传承发展，守正创新。     

基于朴素贝叶斯和word2vec的中医电子病历文本信息抽取＊

中医电子病历（electronic medical record,EMR）包含大量的医疗知识和患者健康信息，对该类信息的抽取和挖掘对中医药的传承和创新有着重要意义。然而以纯文本形式记录的中医电子病历是一种非结构化信息，阻碍了中医药临床经验的总结与挖掘。本文主要讨论如何用机器学习算法对非结构化的中医电子病历文本进行信息的分类抽取，抽取出症状、处方、治法等有用信息。先将电子病历文本进行分词，然后进行标签标注，采用朴素贝叶斯和word2vec算法训练形成模型,最后进行模型测试。实验结果表明，该算法模型的信息抽取查准率可达80%以上。该研究在中医电子病历文本信息抽取领域做出了初步探索，为进一步进行中医药领域的数据挖掘和科研工作提供了良好的基础。