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1.
中医脾胃方配伍规律的数据挖掘试验   总被引:26,自引:0,他引:26  
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。  相似文献
2.
杨薇  谢雁鸣  庄严 《中国中药杂志》2011,36(20):2779-2782
临床使用的中成药品种繁多,不良反应时有发生,中成药上市后的安全性问题成为患者与医生所关注的问题.本研究选取10家医院的医院信息系统(hospital information system,HIS)临床数据,通过清理、整合形成海量真实世界数据仓库.从数据仓库中提取中成药单品种数据,选取理化检查指标中的血、尿、便常规,血生化检查中的血肌酐、血尿素氮、谷丙转氨酶、谷草转氨酶检查项目作为安全性实验室评价指标.比较用药前后上述指标的异常变化,应用数据挖掘的方法,与未应用该中成药的人群进行对比分析,对上市后中成药的安全性做出评价.本研究为基于真实世界数据仓库的上市后中成药安全性再评价提供新的思路与方法,为中成药的临床安全使用提供指导.  相似文献
3.
方剂配伍的数据挖掘可行性探索   总被引:19,自引:0,他引:19  
本文根据历时3年的专题研究,讨论现代数据挖掘技术对中医方剂配伍规律研究的可行性问题。从方剂配伍规律研究的内容和目标,到方剂数据挖掘的理论和技术依据,以及方法意义,进而通过科研实践和结果的示例,全文深入和有力地论证了笔者的观点,肯定了方剂数据挖掘的可行性。  相似文献
4.
基于信息和数据挖掘技术的名老中医临床诊疗经验研究思路   总被引:17,自引:2,他引:15  
本文通过分析我国名老中医经验继承整理工作的急迫形势及现行研究名老中医经验的方法的优势和不足,提出了解决问题的可能途径,并在此基础上介绍了北京市科委重大项目“基于信息和数据挖掘技术的名老中医临床诊疗经验研究”的整体思路,并对其前景作了展望。  相似文献
5.
目的:构建中药上市后再评价HIS(hospital information system)集成数据仓库,为以中药适应症、剂量疗程、联合用药、合并疾病以及不良反应等为主要内容的中药上市后临床再评价关键技术研究提供数据支撑,为上市后中成药的安全性、有效性和经济性的回顾研究提供数据,同时也为前瞻性研究提供基础.方法:上市中药HIS集成数据仓库利用信息采集系统和数据仓库技术,将多家医院HIS系统的数据进行清洗和有机整合,形成结构标准化、数据规范化的统一的数据仓库,在此基础上开展上市中药再评价关键技术研究.结果:构建了围绕患者住院主记录、患者住院医嘱、患者疾病诊断以及检验指标和经济指标几个主题的包含海量数据的数据仓库和多个可供研究的子数据仓库.结论:建立的数据仓库和子数据仓库可以为中药上市后临床再评价课题提供研究数据并具有临床使用价值,同时也为进一步的研究指明了方向.  相似文献
6.
方剂中配伍知识的发现   总被引:16,自引:2,他引:14  
数据挖掘是计算机处理大量数据,发掘有效知识的方法.高频集挖掘是数据挖掘中最基本的手段,在关联规则挖掘、相关关系挖掘、因果关系挖掘和多维模式挖掘中都起着重要的作用.笔者尝试利用高频集挖掘的方法,对中国方剂数据库、中药新药品种数据库、中药成方制剂标准数据库中各方剂药物组成数据进行了分析,并使用中国中药药对数据库中的药对组成与各方剂数据库中所得到的高频用药组合之间的数据进行了比较分析.  相似文献
7.
基于中药功效的聚类分析   总被引:12,自引:2,他引:10  
笔者使用数理统计的方法,采用较新的数据挖掘技术,对中药库中的大量数据进行分析,研究的焦点转向组成方剂的单味药,从对单味药按照功效进行分类入手,逐步由简到繁探索方剂的配伍规律.  相似文献
8.
中医脾胃方配伍规律的数据挖掘试验   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
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。  相似文献
9.
数据挖掘技术在药对配伍规律研究中的应用   总被引:10,自引:1,他引:9  
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。  相似文献
10.
本文通过分析我国名老中医经验继承整理工作的急迫形势及现行研究名老中医经验的方法的优势和不足,提出了解决问题的可能途径,并在此基础上介绍了北京市科委重大项目“基于信息和数据挖掘技术的名老中医临床诊疗经验研究”的整体思路,并对其前景作了展望。  相似文献
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