文本挖掘探索参麦注射液的临床应用特点研究

目的探索参麦注射液临床应用规律。方法应用文献检索方法检索（1980年1月1012年5月）中国生物医学文献数据库收集参麦注射液文献数据,采用基于关键词频数统计的数据分层算法,挖掘数据集中证型、疾病、症状、中成药、西药等方面。挖掘结果通过一维频次及构建网络图进行展示。结果共有3159篇文献,结果显示参麦注射液多与虚、瘀证型因素相关;心力衰竭、心律失常、心肌炎、心肌梗死、休克是其治疗的核心疾病;主要治疗心绞痛、乏力、胸闷胸痛等症状;常与丹参注射液、复方丹参注射液、黄芪注射液等中成药合用;常与硝酸甘油、果糖、卡托普利等西药合用。结论参麦注射液治疗的证型、疾病挖掘结果与其说明书中一致,潜在治疗证型为瘀证,潜在治疗疾病为心力衰竭、心律失常、心肌梗死等。其常与丹参注射液、复方丹参注射液、黄芪注射液等中成药合用和硝酸甘油、果糖、卡托普利等西药合用。     

从1例中医药治疗存活9年病例36诊处方分析探讨朴炳奎辨治肠癌经验

朴炳奎教授临床采用中医药维持治疗中晚期肠癌患者,可以明显改善生存质量,减低复发转移率,延长远期生存时间。文章借助中医传承辅助平台软件,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,对朴炳奎教授中医药治疗存活达9年的1例典型肠癌病例的全部36诊处方,进行用药频次及药物之间的关联规则分析,从而总结朴炳奎教授辨治肠癌的临床用药经验。     

基于无线局域网实时定位系统的医疗设备可视化追溯监管系统研究

针对传统医疗设备追溯监管模式存在的医疗设备定位信息反馈滞后、医疗设备可视化追溯效果不佳、医疗设备工作状态监管预警缺失等不足,开发了一款基于无线局域网实时定位系统的医疗设备可视化追溯监管系统.引入无线局域网实时定位系统,利用标准编码算法生成具有唯一属性的设备实物ID标签,基于RFID读写终端完成医疗设备与实物ID标签的物...     

基于数据库和机器学习技术的高校学生成绩预警系统设计

运用信息化的手段进行成绩预警,能够减少高校传统成绩预警所带来的巨大工作量,大幅度提高教学管理效率.探讨高校成绩预警的现状,并结合北京中医药大学成绩预警指标,设计高校学生成绩预警数据库系统,提出一种基于机器学习算法的高校学生成绩预警模型.利用北京中医药大学部分学生的成绩数据为总训练集,应用关联规则挖掘课程之间的潜在关联,...     

基于数据挖掘分析《中国百年百名中医临床家丛书》中关节痹痛的用药规律

目的 运用数据挖掘技术分析《中国百年百名中医临床家丛书》治疗关节痹痛的用药规律.方法 收集《中国百年百名中医临床家丛书》中治疗关节痹痛的处方并建立数据库,采用"中医传承辅助平台(V2.5)"软件集成的规则分析、复杂系统熵层次聚类等数据挖掘方法对处方进行分析.结果 对筛选的393首处方进行分析,得出近现代百名中医大家治疗...     

基于生物信息学筛选与宫颈癌免疫相关的分子标志物

目的 基于生物信息学方法筛选与宫颈癌免疫相关的分子标志物。方法 从基因表达汇编(GEO数据库获取24例正常宫颈组织和28例宫颈癌组织数据。从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取306例宫颈癌组织和3例正常宫颈组织数据。通过R软件ESTIMATE算法对数据集进行免疫、基质评分,分析评分与宫颈癌预后的关系。根据免疫评分筛选出差异表达基因(DEGs),并通过韦恩图显示其上调、下调情况,取两数据库所得交集。对关键基因进行GO富集分析、KEGG通路分析和基因集富集分析(GSEA)。构建蛋白质互作(PPI)网络。应用GEPIA2和UALCAN在线网站分析关键基因的表达水平并验证其与患者生存预后的关联性。结果基于TCGA数据库数据分析,高免疫评分组患者的生存情况优于低免疫评分组(log-rank检验：χ²=4.400,P=0.035)。基于TCGA数据库数据,根据免疫评分高低进行筛选,共获得了1 063个DEGs,其中包括640个上调基因和423个下调基因。基于GEO数据库数据共筛选出1 903个DEGs,包括了1 698个上调基因和205个下调基因。取两者交集最终得到7个下调...     

基于随机森林算法的中国女性尿失禁发病危险因素研究

目的:应用机器学习中的随机森林算法探讨中国女性尿失禁（UI）发病的危险因素,并评价各危险因素对于UI发病的预测效果。方法:采用多阶段分层整群抽样,在全国调查55 477例成年女性UI情况;基线调查于2014年2月至2016年1月完成,2018年6月至12月电话随访;最终纳入基线无UI且随访UI诊断指标数据完整的对象。采...     

丁元庆教授治疗抽动障碍用药规律的挖掘分析

近年来抽动障碍的发病有所增加,难治病例也不少见。西医发病原因和发病机制尚未明确,临床普遍使用的西药有诸多的不良反应,中医药研究越来越受到重视。该文基于中医传承辅助系统软件,探讨丁元庆教授治疗抽动障碍的用药经验。收集丁元庆教授治疗抽动障碍的病案,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,对筛选出的800首处方进行分析,确定处方中药物的使用频次,药物之间的关联规则,挖掘出12个核心组合和6首新处方,用药以调肝熄风,凉血止痉,清心安神为主,随证化裁,应用灵活,配伍严谨。     

“中国脑计划”酝酿启动

随着欧、美、日相继启动各种人脑计划,中国也将全面启动自己的脑科学计划。"中国脑计划"已获国务院批示,被列为"事关我国未来发展的重大科技项目"之一,将从认识脑、保护脑和模拟脑三个方向全面启动。认识脑、保护脑和模拟脑三方面的研究将形成"一体"(脑认知原理的基础研究)"两翼"(脑重大疾病、类脑人工智能的研究)的研究格局。近几年,根植于脑科学的人工智能研发取得突破性进展,引发了新的科技和产业革命。仅2011年以来,全球产业界已有超     

基于Apriori关联规则的急性胰腺炎相关因素分祈

目的：进行急性胰腺炎相关因素研究,通过数据挖掘形成关联规则。方法：急性胰腺炎相关资料来源于南通大学附属医院电子病历系统,收集该院2010—2012年的急性胰腺炎住院病例数据。内容包括与急性胰腺炎相关的15项临床指标。首先将各项指标数据离散化为计数资料,将源数据库映射为挖掘数据库;然后设置最小支持度为0．1,最小置信度为0．8,利用Apriori算法进行关联规则挖掘,最后由临床消化科和检验科专家解释及检验所产生的规则。结果：共形成247个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着急性胰腺炎发病与血清酶系列及血常规指标、性别、年龄等因素之间的关联关系。结论：通过数据挖掘方法挖掘目前医院中大量医疗病例,从而发现其中蕴含的新信息、新知识,为医院大量病案信息提供了新的研究方法,具有一定的实用价值。