数据挖掘技术在藏药方剂配伍规律研究中的应用思考

藏药方剂配伍规律研究是藏医药开拓创新中非常重要的内容。为探讨藏药方剂配伍规律,找出行之有效的研究方法,作者借鉴中药方剂配伍规律和相关领域的研究方法,结合藏医药学自身的特点,首次提出通过数据挖掘技术研究藏药方剂配伍规律的研究思路与方法,认为数据挖掘技术能帮助研究者在不背离藏医药自身理论框架的前提下发现藏药方剂的配伍规律和思路。     

中医脾胃方配伍规律的数据挖掘试验

目的:探索数据挖掘技术在方剂配伍规律研究中的方法。方法:1.从《中医大辞典·方剂分册》中筛选出1355首脾胃方;2.按照数据挖掘技术中对原始数据的预处理要求,进行方剂数据的规范化、结构化和数字化处理;3.根据方剂的数据特点,选用聚类分析、对应分析和频繁集方法,进行多角度、多层次和量化的分析和处理,并形成了有关技术规则和处理程序。结果:就脾胃方的核心药物、方剂结构、药对药组和“方药证”的对应关联所进行的数据挖掘,结果基本符合中医脾胃方组方用药的一般规律和特点,并发现了一些值得深入研究的特殊配伍现象和模式。结论:本研究表明,数据挖掘与传统的数据处理方法不同,能以线性和非线性方式进行数据解析,适宜对包含大量模糊和非量化数据的中医方剂配伍规律的研究。但由于数据挖掘对数据质量的要求高,因而数据预处理在方剂数据挖掘中工作量大,技术性强,是实现方剂配伍规律的知识发现的关键所在。     

中医脾胃方配伍规律的数据挖掘试验

目的:探索数据挖掘技术在方剂配伍规律研究中的方法。方法:1.从《中医大辞典·方剂分册》中筛选出1355首脾胃方;2.按照数据挖掘技术中对原始数据的预处理要求,进行方剂数据的规范化、结构化和数字化处理;3.根据方剂的数据特点,选用聚类分析、对应分析和频繁集方法,进行多角度、多层次和量化的分析和处理,并形成了有关技术规则和处理程序。结果:就脾胃方的核心药物、方剂结构、药对药组和“方药证”的对应关联所进行的数据挖掘,结果基本符合中医脾胃方组方用药的一般规律和特点,并发现了一些值得深入研究的特殊配伍现象和模式。结论:本研究表明,数据挖掘与传统的数据处理方法不同,能以线性和非线性方式进行数据解析,适宜对包含大量模糊和非量化数据的中医方剂配伍规律的研究。但由于数据挖掘对数据质量的要求高,因而数据预处理在方剂数据挖掘中工作量大,技术性强,是实现方剂配伍规律的知识发现的关键所在。     

基于关联分析和配伍网络的胃癌方剂用药规律分析

目的：总结分析现代临床实践中胃癌中医药治疗组方配伍规律,探索数据挖掘技术在方剂配伍规律研究中的合理应用。方法：本研究以CNKI及万方文献引擎为数据源搜集整理现代文献资料,综合运用频次统计、关联分析以及配伍网络等技术方法,分析了目标方剂集上中药使用频次及配伍特点等规律。结果：经筛选与标准化处理后,共纳入方剂116首,含中药1269味次,涉及17类212个中药。结论：中医治疗胃癌重视以扶正为本,随证常配伍活血化瘀、清热解毒、消痰散结、理气行滞之品。     

数据挖掘技术在药对配伍规律研究中的应用

通过对药对配伍研究意义的分析,阐明了对药对配伍进行研究的必要性。在此基础上,从现有的方剂资源着手,将计算机数据挖掘技术这一全新手段运用于药对配伍规律的研究。通过相应的数据挖掘算法,来找寻脾胃类方中药对配伍所应具有的规律和原则。     

方剂配伍规律数据挖掘的研究现状及思考

从金·成无己于《伤寒明理论》中以君臣佐使研究张仲景方剂至今，为了把握中医方剂应用历史嬗变的轨迹，寻找中医方剂的配伍方法及组方思路，人们利用哲学、数学等其他学科的方法或手段对方剂配伍规律的研究从未间断过。尤其是近年来，以大量经方、成方或个人临床经验组方中蕴含的配伍规律为分析对象，数据挖掘、人工智能等现代信息技术在中医方剂配伍理论研究中得到了广泛的应用，     

运用数据挖掘技术研究方剂配伍规律应注意的几个问题

近年来，数据挖掘技术正逐渐被广泛运用到方剂配伍规律的研究中，在运用该技术进行知识发现的过程中，由于中医药数据所具有的特殊性，会产生一系列具有中医特色的问题，文章从数据的规范、数据挖掘方法的选择和挖掘结果的评判等3方面进行了讨论。     

方剂数据挖掘现状及存在问题的探讨

分析了近年来方剂数据挖掘研究的主要内容,总结归纳了几种主要研究方法,并着重分析了数据挖掘技术在方剂配伍中的研究现状,提出了方剂文献研究中存在的问题和解决的思路.     

中医止呕方剂数据挖掘库的建立与用药配伍规律初探

目的:探索数据挖掘技术在止呕方剂配伍规律研究中的方法.方法:以《中医方剂大辞典》为方剂数据资源入手,预选100首方剂.运用计算机数据挖掘技术初步构建止呕方剂数据库,并将这一计算机技术手段运用于用药配伍规律研究.通过相应的数据挖掘算法,以期寻找出止呕方剂用药的配伍规律与原则.结果:①生姜、甘草、半夏、陈皮、茯苓、人参、白术、丁香等8味药的出现频率远大于其他药物.②补气药、发散风寒药、理气药、温化寒痰药、温里药、利水消肿药、化湿药、敛肺涩肠药的使用频率排在最前.③止呕方剂的组成药物多归脾、肺、胃三经且多为温性药.结论:本研究表明,数据挖掘技术不同于以往的数据录入与查询模式,它可以对中医方剂这种具备多层次多关联结构的数据资源进行深入分析.本研究属于交叉学科科研探索,其内涵知识的发现需要在中医理论指导下通过良好的学科间沟通与理解才能准确运用.     

基于文献数据挖掘技术的腧穴配伍规律研究进展

从文献数据挖掘技术探索腧穴配伍规律,通过文献数据库检索,系统总结分析近5年腧穴配伍规律的最新研究进展,发现目前研究腧穴配伍规律的常见的数据挖掘技术有频次分析、聚类分析、关联分析和复杂网络分析,借鉴计算科学数据挖掘技术研究中医传统腧穴配伍规律,多学科交叉是当前中医现代化研究的发展趋势。