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目的 丁书文教授创新性地提出了心系疾病热毒学说,运用益气活血解毒法治疗房颤疗效显著。本研究以丁教授多年的处方数据为基础,探讨丁教授益气活血解毒法治疗房颤的用药规律。方法 收集来自山东中医药大学附属医院门诊系统的丁书文教授处方数据,筛选出治疗房颤的372个处方,采用关联规则、点式互信息、复杂网络等数据挖掘方法对丁教授的药物配伍和处方进行分析。结果 本研究利用复杂网络分析方法获得了丁教授治疗房颤的核心处方,提示益气活血解毒法是其主要治则治法;利用处方相似性和社团分析方法,获得15组类方,其中3种类方与丁教授总结的三大治法高度符合;为探寻丁教授清热解毒配伍特点,结合关联规则和点式互信息算法,获得了10个丁教授清热解毒配伍药对。结论 数据挖掘技术提供了名医处方数据分析与提炼的可行方法,对丁教授经验的传承和临床应用提供直接可靠的依据。 相似文献
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目的 收集并整理林慧娟教授多年诊治心系疾病临床处方资料,对林教授辨证诊治心系疾病的常用中药配伍规律进行深入分析与研究,总结其在治疗心系疾病方面的临床经验,为挖掘和继承名老中医学术经验提供借鉴与参考。方法 收集林慧娟教授于2011年1月-2019年6月在山东中医药大学附属医院门诊系统中的处方数据,筛选后保留10942个处方数据。采用频数分析、点式互信息、关联规则等数据挖掘分析方法对林教授临床处方数据资料进行药物配伍分析。总结林慧娟教授在诊治心系疾病的用药规律。结果 林教授在诊治心系疾病中,以高血压病、冠心病及心律失常患者较多,发现林教授共使用中药397味,并对中药频次进行排序,获得17对主要配伍药对,与林教授临床诊治心系疾病的经验高度吻合。结论 点式互信息、关联规则等数据挖掘分析方法可分析林慧娟教授治疗心系疾病得学术经验,为名中医传承研究提供服务。 相似文献
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目的 特发性肺纤维化(Idiopathic Pulmonary Fibrosis,IPF)是一种病因不明的复杂性、致死性肺疾病,预后极差。不同的IPF患者往往具有不同的临床症状,根据其不同临床症状进行IPF分型,可以了解不同症状所代表的IPF人群的特征,以帮助临床更好的进行诊疗。方法 利用5574例IPF住院患者的中医临床电子病历(Electronic Medical Records,EMRs),根据相似症状构建患者相似性网络(Patient Similarity Network,PSN),采用BGLL的社团划分方法将IPF划分为不同模块(即亚型),并对典型模块的表型特征进行富集分析。结果 将纳入的IPF患者划分为337个不同模块,发现IPF患者的临床表型特征具有复杂性和多样性,各模块内的症状、诊断、证型及中药具有一致性。如M90中的人群多以口渴、咽干、口干等阴虚症状为其特异性症状,症候方面则以气阴两虚证为其典型证型,在诊断方面也以乳房恶性肿瘤、贫血等易出现气虚、阴虚的疾病为主,同时在中药的使用方面也多使用沙参、桑寄生等补益药。结论 通过症状划分所得的各模块同时具有与该模块代表症状相符的中医证型,且各模块的症状、诊断、证型和中药具有一致性,侧面反映了中医证型具有一定的科学性。说明我们通过症状对IPF人群进行划分是合理的,其结果可以为临床医师提供一定的参考价值。 相似文献
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目的:命名实体识别在自然语言处理中是最基本的任务之一,本文通过应用深度表示的方法实现临床上的现病史数据的自动标识。方法:本文随机选取了10 426条现病史句子作为主要的文本研究对象,分别用词嵌入(word2vec)和网络结构特征(node2vec)两种构建向量的方法生成不同的词向量特征,再在基于条件随机场(Conditional Random Field,CRF)和结构化支持向量机(Structured Support Vector Machines,SSVM)的方法上进行十重交叉验证,计算并比较基于深度表示的症状表型命名实体抽取的性能。结果:传统的CRF算法的三个评价指标(准确率,召回率,F 值)为(0.888 9,0.786 9,0.834 8);基于WENER方法下的CRF和SSVM的评价指标为(0.975 0,0.984 9,0.979 8)和(0.992 8,0.988 9,0.990 8);在GENER方法下基于词的CRF和SSVM算法的三个评价指标为(0.972 8,0.976 8,0.975 2)和(0.983 3,0.974 5,0.978 8);GENER方法下基于字的CRF和SSVM算法的评价指标为(0.927 8,0.862 8,0.887 9)和(0.943 7,0.946 8,0.941 3)。结论:深度表示的命名实体抽取算法性能要比传统的非深度表示的命名实体标识算法性能好。另外,通过比较深度表示的两种算法的性能后发现,无论是基于word2vec生成的词向量还是基于node2vec生成的词向量,SSVM模型算法性能均优于CRF算法的性能。 相似文献
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目的初步优化中西医结合防治不稳定心绞痛(unstable angina,UA)的综合治疗方案。方法基于部分可观察的马尔科夫决策过程模型(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)的方法,选择气虚、血瘀、痰浊3个主要证侯要素,对UA住院患者的诊治情况进行深层次数据挖掘、分析,客观评价UA中西医结合的疗效。结果UA气虚证、血瘀证、痰浊证患者的推荐治疗方案依次为:硝酸酯类+他汀类+氯吡格雷+血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂+肝素类+黄芪+党参+茯苓+白术(ADR=0.85077869);硝酸酯类+阿司匹林+氯吡格雷+他汀类+肝素类+当归+红花+桃仁+赤芍(ADR=0.70773000);硝酸酯类+阿司匹林+他汀类+血管紧张素转换酶抑制剂+栝蒌+薤白+半夏+陈皮(ADR=0.72509600)。结论本研究基于POMDP优化了UA的治疗方案,可作为进一步规范和制定中西医结合治疗UA方案的券者。 相似文献
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目的:利用复杂网络开展慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)证症相关性分析研究,为AECOPD 证候诊断标准的修订提供科学依据,并探索有关技术方法的推广应用。方法:利用当前我院临床医疗科研信息共享系统,开展大数据(2011 年8 月~2013 年1 月间3 000 份格式化电子病历数据)导入数据库,通过ETL 软件进行数据处理,运用复杂网络进行数据挖掘。获取AECOPD 常见证候常见症状的相关度MISCR 值(证候与症状的相关性),并与现有标准对比分析。结果:痰热壅肺、肺肾气虚、痰浊阻肺等各证候对应的症状群与现有标准对应分析发现临床所见证候多虚症、实症夹杂,但个别症状与对应的证候相矛盾。结论:基于临床医疗科研信息共享系统,开展AECOPD 证症相关性分析研究,为中医证候诊断
标准的验证和修订提供有力的证据和方法学研究。 相似文献
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为保证基于临床科研一体化技术平台的中风等疾病中医药临床诊疗研究的数据完整准确、高度结构化和利于分析,首先对于不同医院的电子病历进行模板审核、数据录入、合并解析。其次经过ETL转换、合并、抽取等过程,实现对各家医院的数据整合,保证数据完整、准确,及时导入细节数据仓库。通过人工和工具筛查并修改数据,最终取得高质量的可用于数据挖掘的数据,为实现临床科研一体化的理念目标服务。 相似文献
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