基于数据挖掘模型组的中医胃炎诊治系统架构设计

应用数据挖掘技术,对中医胃炎诊治病案、方剂数据进行研究,对中医药现代化具有重要意义。文章通过对原始数据预处理和数据结构规范化,对用于中医胃炎诊治数据挖掘的多算法模型组进行了研究和设计,系统选择C/S架构,并建立了系统基于.net技术的分布式多层应用体系架构。文章所设计的系统可以用于中医胃炎症状与证候关系规则的挖掘研究,文章的研究结果对中医在线胃炎诊治系统的开发与设计具有参考价值。     

基于数据挖掘模型组的中医胃炎诊治系统架构设计

应用数据挖掘技术,对中医胃炎诊治病案、方剂数据进行研究,对中医药现代化具有重要意义。文章通过对原始数据预处理和数据结构规范化,对用于中医胃炎诊治数据挖掘的多算法模型组进行了研究和设计,系统选择C/S架构,并建立了系统基于.net技术的分布式多层应用体系架构。文章所设计的系统可以用于中医胃炎症状与证候关系规则的挖掘研究,文章的研究结果对中医在线胃炎诊治系统的开发与设计具有参考价值。     

《中医内科学》典型病案的多媒体教学研究与实践

目的研究和探讨典型病案多媒体教学,以提高《中医内科学》的教学质量。方法选择中医内科典型病案进行拍照、摄影、计算机制作,通过多媒体形象、生动、直观地启发式教学。结果典型病案的多媒体教学能使学生轻松愉快地接受知识,易于掌握。结论典型病案多媒体教学有利于《中医内科学》教学质量的提高。     

中医病案数据库元数据方案研究

目的：设计一套适用于中医病案数据库的元数据方案,以满足于中医病案数据库保存和分析的需要。方法：经过资源分析、文献及网络调研、用户调查后,采用MARC元数据设计了中医病案数据库元数据方案。结果：中医病案数据库元数据方案由17个字段组成分为9个部分。结论：本研究尝试使用MARC作为中医病的元数据标准,初步达到了组织和描述中医病案资源的目的,但是在元数据标准的选择、著录的标准化方面仍需讨论。     

中医名医医案分析系统研究

目的:通过建立"中医名医医案分析系统",密切结合临床需求,通过对名医临床病案的信息抽取和数据挖掘,为临床医生提供针对性的知识服务。方法:"中医名医医案分析系统"分为名医信息管理模块、临床医案导入模块、数据标准化模块、医案数据管理模块、医案数据分析模块和数据字典管理模块六个模块。结果:该系统可通过导入名医经验案例,对其进行管理、规范化处理和数据分析。结论:"中医名医医案分析系统"能够辅助中医名医经验研究和学习传承,但在术语研究和指导临床实践方面尚存在一定的问题。需要继续探索符合中医临床特点的中医临床病案术语系统,以支持名医经验研究。     

中医病案数据库元数据方案的设计

目的：设计一套适用于中医病案数据库的元数据方案,以满足中医病案数据库保存和分析的需要。方法：经过资源分析、文献及网络调研、用户调查后,采用 MARC 元数据设计了中医病案数据库元数据方案。结果：中医病案数据库元数据方案由17个字段组成,分为9个部分。结论：使用 MARC 作为中医病案数据库的元数据标准,初步达到了组织和描述中医病案资源的目的,但在元数据标准的选择、著录的标准化方面仍需讨论。     

病案首页数据挖掘与利用探讨

目的为充分发挥病案首页在医院管理决策中的作用。方法基于医院管理信息系统,利用数据挖掘技术进行信息整合。结果通过对病案首页信息采集质量现状分析研究,制定病案首页数据核查标准,完成病案首页数据的探索性分析和住院患者病种质量费用分析。结论数据挖掘技术的发展为医院管理信息系统病案首页信息利用,提供了强有力的技术支持,为医院管理决策提供信息服务。     

周仲瑛医案瘀热病机理论的数据挖掘方法及思路

介绍了周仲瑛瘀热病机理论基于数据挖掘技术的研究思路和方法。对病例采集、纳入标准制定、病例录入、数据规范、转换、清洗等数据准备过程进行了阐述,并对数据挖掘方法与病案的有效结合、研究的特点和可行性进行了说明。     

浅谈中医病案分析

中医病案作为中医教学有着重要意义,文章从病案的选择,分析的方法进行了叙述,以期提高临床实践的不足,增强中医药理论的运用。     

基于互联网的中医病案OLAP系统的开发与应用

为促进中医病案的整理与分析研究工作,开发了中医病案联机分析处理（online analysis processing,OLAP）系统。OLAP系统特点：针对中医病案的脉象、舌象、病证等相互关系研究的应用需要,将数据仓库的基本原理和方法与循证医学及临床流行病学的理论和方法相结合,基于Web（互联网）技术,采用最新软件开发及数据库技术设计。OLAP系统可用于中医病案的管理、查询以及相关参数的统计分析。     

中医药信息学应用研究热点

本文梳理中医药信息学研究在中医临床数据挖掘与利用、中医智能诊疗装备研究、中药信息研究、基于中医古今文献信息的学科知识服务、基于大数据的中医药评价研究等方向的热点应用,为研究人员提供有益参考。     

中医证候研究的现代方法学述评(一)——中医证候数据挖掘技术

目的探索中医证候的现代研究方法。方法对近年来的中国中医期刊有关中医证候的数据挖掘技术进行汇总,分析其优势与不足。结果目前用于中医证候研究的数据挖掘方法主要有:关联规则、集对分析、粗糙集理论、聚类分析、人工神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。结论中医数据具有非线性、模糊性、复杂性、非定量等特征,针对具体的医学数据和不同的挖掘目标往往要将几种方法综合起来应用,以发挥各自的技术优势。     

基于Shannon熵法的慢性心衰证候要素诊治规律研究

目的：对慢性心衰中医和中西医结合的临床文献进行分析,并结合数据挖掘方法,探讨该病证候要素的诊治规律。方法：以中国学术期刊全文数据库（China National Knowledge Internet,CNKI）和中国生物医学文献数据库（Chinese Biomedical Literature Database,CBM）为数据源,以＂慢性心力衰竭＂或＂慢性心衰＂或＂慢性充血性心力衰竭＂或＂慢性心功能不全＂,＂中医＂或＂证候＂或＂证＂或＂中西医＂为检索词,分别进行一次和二次检索,对文献进行筛选。数据预处理后,采用Shannon熵非线性复杂系统划分法对中医四诊和常用中药数据进行特征提取。结果：阳虚、气虚、血瘀、水停、阴虚、痰浊为慢性心衰的常见证候要素,补气药、活血药、利水药、化痰药、解表药、温里药为临床主要用药。我们提取出了与证候要素密切相关的症状和中药,通过关联系数值对各症的诊断贡献度进行了量化,各要素下分值较高的症状基本为该证的共性症状,分值较低的症状多为某一类患者或疾病本身的特异表现;同时筛选出各证候要素对应的常用中药,间接反映了该药的临床对证使用情况。结论：本研究采用Shannon熵法探索中医四诊-证候要素-方药诊治规律,为该病证候要素属性的判别和临床辨证候要素的用药选择提供了一定的理论依据。     

文本挖掘在中医药文献分析中的应用

文本挖掘能从海量的中医药文献中发现知识以促进中医临床研究和中药研发。本文总结现有研究指出文本分类和信息抽取是中医药文献知识发现的关键技术,指出中医药文本分类、非关联知识发现和中医药文献信息抽取为三个主要研究方向,并论述了三个研究领域中需解决的关键问题和研究方向,最后展望文本挖掘在中医药学科的应用前景,指出非关联文献知识将成为中西医结合研究的热点。     

“治未病”思想研究综述

治未病的提出是近年我国疾病预防控制重心前移的一个标志,研究文献丰富,其研究主要从其内涵、中医古籍、临床各科、针灸和少数民族及国外等几个方面入手,在治未病内涵建设方面基本统一;古籍挖掘多以探讨为主,近代文体数据挖掘技术未见在其中应用;临床各科多为经验总结性文献;针灸有少量机制研究文章;少数民族及国外的治未病亦有独到之处。     

Comparsion analysis of data mining models applied to clinical research in Traditional Chinese Medicine

ObjectiveTo help researchers selecting appropriate data mining models to provide better evidence for the clinical practice of Traditional Chinese Medicine (TCM) diagnosis and therapy.MethodsClinical issues based on data mining models were comprehensively summarized from four significant elements of the clinical studies: symptoms, symptom patterns, herbs, and efficacy. Existing problems were further generalized to determine the relevant factors of the performance of data mining models, e.g. data type, samples, parameters, variable labels. Combining these relevant factors, the TCM clinical data features were compared with regards to statistical characters and informatics properties. Data models were compared simultaneously from the view of applied conditions and suitable scopes.ResultsThe main application problems were the inconsistent data type and the small samples for the used data mining models, which caused the inappropriate results, even the mistake results. These features, i.e. advantages, disadvantages, satisfied data types, tasks of data mining, and the TCM issues, were summarized and compared.ConclusionBy aiming at the special features of different data mining models, the clinical doctors could select the suitable data mining models to resolve the TCM problem.     

常见机器学习方法在中医诊断领域的应用述评

对近年来数据挖掘技术中的常见机器学习方法应用于中医诊断的概况进行述评。近年来应用于中医诊断的常见机器学习方法有支持向量机、决策树、K近邻算法、人工神经网络、贝叶斯网络、AdaBoost算法等,这些方法各有其优势与不足。今后在促进机器学习运用于中医诊断研究领域时,需基于中医证的多维性、非线性和复杂性的特点,针对中医诊疗中的各项问题制定统一的标准并规范收集数据,选用合适的机器学习方法,寻找中医大数据下的隐藏知识和规律,以推动中医诊断客观化、规范化。     

基于CNKI的中医药防治新冠肺炎载文特点及主题聚类分析

目的通过对新型冠状病毒肺炎(以下简称"新冠肺炎")中医药研究现状的分析,寻找目前该领域研究热点与趋势,为新冠肺炎的中医药研究及防治提供数据和情报支撑。方法以中国知识资源总库(CNKI)为数据源,时间范围2020年1月10日-2020年8月31日,运用文献计量学方法和Cite Space5.6.R4软件,对中医药防治新冠肺炎载文数量、载文期刊、发文作者、发文机构、主题热点等指标进行统计分析。结果研究共纳入1098篇中文文献,载文量位于前5位的期刊分别是《中医杂志》《中草药》《上海中医药杂志》《天津中医药》《中医学报》,占全部论文的18.58%(204/1098);发文量居前5名的机构占全部论文的35.15%(386/1098)。中西医结合、网络药理学、数据挖掘等9个高频关键词与其他关键词共形成9个聚类。病因病机、中医证候、辨证论治、数据挖掘、网络药理学是目前中医药防治新冠肺炎研究的热点。结论中医药防治新冠肺炎研究载文期刊较集中,发文作者较分散,发文机构间联系不够密切。研究热点主要集中在新冠肺炎的中医病因病机、中医证候、预防与辨治、中药的作用机制、抗病毒药物的筛选及中西医结合的探讨。     

肺癌中医证候诊断规范研究现状及思考

目的:通过梳理肺癌中医证候诊断研究相关文献,分析其研究对象、研究类型、研究要素、关键技术及中医辨证参考依据等,为肺癌中医证候诊断标准的建立提供思路.方法:检索PubMed、Embase、中国知网、万方数据库、维普网、中国生物医学文献数据库收集肺癌证候诊断研究文献,建立肺癌中医证候诊断研究数据库,对纳入文献的研究对象、研...     

个体诊疗临床科研信息一体化平台

介绍面向中医临床诊疗实践的临床科研信息一体化平台,该平台在临床术语规范研究的基础上,实现对中医临床病历数据的结构化采集,并通过临床数据的集成管理,实现囊括海量临床数据存储、数据抽取-转换-装载、数据整理、多维分析和数据挖掘等功能的中医临床数据仓库平台。该平台面向中医临床研究的分析需求,建立了面向三大疾病如糖尿病、中风、冠心病,以及名老中医临床经验分析的多维分析系统,并针对多种中医临床问题进行了多种数据挖掘方法应用研究。该平台有望成为实现中医临床湿干研究模式的技术支撑体系,从而推动中医个体诊疗临床实践和研究的水平。