数据挖掘方法在中医医案研究中的应用

中医医案作为中医诊疗经验及学术观点的载体,历来是中医传承研究的重中之重。传统的“个人领悟式”方法在分析医案时难以避免存在片面性和主观性。因此,寻找一种可以全面、客观地反映医案中隐藏信息的医案研究方法就显得尤为重要。近些年随着信息技术的飞速发展,数据挖掘技术在医案研究中的应用也日益深入。现通过对目前医案研究领域常用的数据挖掘方法、软件及平台的应用现状进行梳理,并对每种方法在医案研究中的适用领域进行简要评述,以期为医案研究者选择合适的研究方法提供参考,为传承医案中蕴含的诊疗经验及发展中医药事业提供新思路。     

基于大数据技术的名老中医医案价值挖掘困境及对策分析

中医医案作为名老中医学术思想和临证经验的重要载体,是名老中医档案的重要组成部分。大数据时代的到来,为本身具有大数据特征的中医信息挖掘带来了新的机遇,同时也面临诸多挑战。文章对名老中医医案、大数据技术的概念以及数据挖掘技术在名老中医医案价值挖掘应用中存在的困难和问题进行分析,结合实际提出解决策略,有利于进一步推进中医药文化传承与创新。     

数据挖掘技术在中医现代化发展中的应用

本文阐述了数据挖掘技术及其特点,并从医案整理与名医经验传承、证候规律与标准化、用药配伍规律、疗效评价等四方面,探讨分析了数据挖掘技术在中医现代化发展中的应用。     

基于粗集理论的中医喘证临床医案关联规则分析

中医临床经验和医案的丰富和庞杂,迫切需要高效的医案分析方法进行辅助学习,通过现代数据处理技术对中医用药经验进行量化研究,为中医走向现代化探索一条有效的研究途径。ROSETTA系统是目前最完整灵活、先进的粗糙集软件系统,基于分类规则,为医学临床诊断提供了科学的数据挖掘和分析方法。该文以中医喘证临床医案为例,详细论述了应用该系统处理症状信息和挖掘用药配伍规律的全过程,为中医临床经验的传承和学习提供了新的研究思路。     

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述评

数据挖掘为中医药传承研究提供了新思路和新技术。目前数据挖掘技术在中医药传承中的应用主要包括：名老中医学术思想提炼,挖掘四诊以及证候之间的隐性关联,挖掘＂方-药-症＂的关系。此外还有中药研究、中医特色技术研究等。今后对数据挖掘所得出的结论需要进行临床实践的验证和机理的探索与研究,这样才能全面掌握和继承中医的学术思想和临床经验。     

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。     

数据挖掘分析名老中医治疗冠心病心绞痛研究概述

通过数据挖掘技术挖掘名老中医诊疗冠心病心绞痛临证经验,发现其中隐性知识,对提升冠心病心绞痛诊疗水平具有重要意义。本文从数据挖掘技术运用现状、在传承名老中医诊疗经验中的运用、存在问题、措施及展望4个方面进行综述,并提出由专业人员规范数据,引入全新数据挖掘方式及借助人工智能技术等方式进行数据挖掘,为进一步传承名老中医学术思想传承发展提供一定参考。     

数据挖掘技术在中医病证规律研究中的应用进展

<正>中医药的传承与发扬一直是中医界关注的焦点,数据挖掘技术为中医药的传承、创新与发展提供了一条有效的途径。本文简要介绍数据挖掘技术概况,综述数据挖掘技术在内、外、妇、儿等常见学科疾病证候研究中的应用成果,分析数据挖掘技术在中医病证规律探索方面存在的不足,并提出相应的解决措施。1数据挖掘概况数据挖掘又称数据库知识发现(knowledge discover in database,KDD),是指从大量的、不完     

基于关联规则和复杂系统熵聚类的杨牧祥教授治疗慢性胃炎用药规律的研究

目的:探讨杨牧祥教授治疗慢性胃炎的用药规律。方法:基于中医传承辅助系统软件,采用关联规则Apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法,分析处方中药物的使用频次及药物之间的关联规则、处方规律,探讨杨牧祥教授治疗慢性胃炎的用药经验。结果:得出杨牧祥教授治疗慢性胃炎频次最高的7味中药,以及常用药组和核心药物。结论:基于中医传承辅助系统平台对名老中医辨治经验的挖掘,获得了既往传统医案整理和统计学研究未获得的新知识、新信息,为杨牧祥教授慢性胃炎治疗的深入挖掘和传承提供了有价值的参考。     

基于数据挖掘技术的中医学隐性知识显性化分析

隐性知识是知识的核心,中医学隐性知识是中医学的重要组成部分。中医学隐性知识显性化是实现中医学知识有效交流与共享的必要条件,是促进中医学发展与创新的重要保障,但中医学隐性知识显性化过程会受诸多因素的影响。数据挖掘技术能够从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、事先未知的、潜在的、有用的信息和知识。基于数据挖掘技术提取隐性知识的优势,本文围绕关联规则分析、复杂系统熵聚类分析、决策树分析、因子分析、贝叶斯网络分析等数据挖掘技术支持下的中医学隐性知识显性化进行了研究。通过文献分析与整理,以具体数据挖掘技术为分类标准和主线,研究对象涉及单个医家、古代医学典籍及现代临床研究等,研究内容涉及中医病因病机、治则治法、辨证规律、方剂使用规律、药对组方规律及其相关性等多个层面的中医学隐性知识。结果表明,针对研究内容的特点,选取针对性的数据挖掘技术能够实现中医学隐性知识的显性化,这有利于拓展中医学隐性知识显性化的渠道,有利于提高中医学隐性知识显性化的程度,有利于最大限度的实现中医学隐性知识显性化与共享。基于数据挖掘技术在中医学隐性知识显性化过程中的积极作用,具有中医特色的数据挖掘传承平台应加以推广、整合与优化,促进中医学的传承与创新。     

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。     

数据挖掘技术在中医医案的应用研究

医案是历代医家临床实践经验及学术思想的载体,伴随大数据时代的到来及数据挖掘技术的兴起,数据挖掘被广泛地应用于中医药领域,成为发掘与整理中医医案的实用工具。本文从中医药领域常用的数据挖掘技术、存在问题及对策3个方面进行综述,以期为中医医案的研究提供新的思路。     

医疗机构中药制剂系列研发的规划与实践

医疗机构中药制剂是中医药理论和实践的重要组成部分,能够为临床提供差异化服务,带动科室的特色治疗。随着国家加大对中医药事业发展的支持力度,中药制剂迎来良好的发展机遇,同时也面临着新的挑战,其瓶颈问题是品种研发速度慢、成本高,新陈代谢难以实现。为了打破僵局,探索一套符合自身特点的研发模式,本院尝试数十种中药制剂系列研发,建立高效研发体系,使中药制剂研发与临床应用成为一个动态的过程。从临床意义、项目组织、项目设计、研发难点等角度进行阐述,总结本院近年中药制剂系列研发的经验,认为应根据临床需求,有组织和计划地进行合理设计与研究开发,以提高研究技术水平,促进中医医疗技术的发展。     

非线性思维和系统论：中医科研的新钥匙

现代中医学的研究与发展,在理论和方法上缺乏理性认识,文献研究薄弱,忽略整体与宏观,用西医理论规范中医,生搬硬套西医还原论研究中医。笔者认为,中医的科学研究,并不是把中医纳入西医的轨道,而是用客观的知识和理性的方法来改造中医,开发符合现代价值的医学模式。因此,文献研究应充分运用理论思维、非线性思维和系统论,以临床研究为重点,充分利用现代数据挖掘软件,以突破原有的方法论,寻找新的方法,建立新的研究体系,中医药的科学研究才可能有实质性的进展。     

数据挖掘在冠心病中医证治研究中的应用

数据挖掘技术是当今临床医学领域处理海量数据,从中获取知识和规律的重要工具之一。冠心病是威胁人类健康的重大疾病之一,对冠心病中医证治进行数据挖掘,能系统、客观的评价冠心病中医证治的规律。本文总结了数据挖掘在冠心病医案、文献、现代中医临床等方面的研究应用,提出冠心病中医证治数据挖掘的研究思路与方法,具有重要的临床参考价值。     

基于肺癌中医临床研究主题的数据挖掘现状

从中医辨证、处方、临床决策、综合疗效评价4个肺癌中医临床研究主题出发,探讨了中医诊疗信息存储与数据分析的现状和需求,提出了相应的数据挖掘思路和方法,显示了中医肿瘤结构化临床信息平台建设在保障临床及科研工作效率、质量和水平等方面的重要意义。提示我们,根据中医肿瘤诊疗的特点,合理应用数据挖掘技术和方法,可以为肺癌中医诊疗的规范化、个体化进程提供有力支撑。     

数据挖掘技术在中医证治研究中的应用与展望

本文简要介绍了数据挖掘技术,分析中医证治规律特点,对近年来数据挖掘技术在中医证治规律研究中的应用进行概括,分析其优势与存在的问题。提出如何整合多个算法进行挖掘,以提高挖掘的效率和应用价值,促进中医研究的发展。