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目的 慢性肾脏病已成为全球重大的公共卫生健康问题之一,中医古籍记载了大量有关慢性肾脏病相关的经验。机器学习数据挖掘为古籍挖掘经方验方提供了新的方法,但是目前古籍知识挖掘存在诸多有待提高之处。方法 本研究通过知识图谱对肾系水肿进行古籍挖掘,并对其中最关键药物茯苓进行深度关联,从“核心药物归纳总结——药物-疾病知识地图与网络构建——药症关联聚类分析——隐性知识发现”几个方面整理出古今医家运用茯苓治疗肾系水肿的经验。为茯苓进一步研究及临床推广提供新的思路。结果 药物特征分布地图中发现茯苓为使用频率最高的药物,其临床使用与“腰以下肿”、“喘”、“语謇”、“蹇”、“怔忪”5个症状最为密切。除了已知的利水渗湿、宁心安神等功效外,对茯苓相关症状进一步挖掘发现,其在古籍挖掘和名老中医经验挖掘中亦作为药物搭配用于临床,以达到祛除风邪的目的。结论 基于语义网络的肾系疾病中医古籍本体知识库及辅助挖掘系统,对于挖掘发现隐性知识,拓宽茯苓的临床再认识有其独特的优势。其可通过知识图谱进一步探索古籍隐性知识,将古代医家辨证使用茯苓的思维与用药经验进一步显性知识可视化,有助于古籍资源的充分发掘和利用。  相似文献
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