基于改进关联规则算法的中医处方规律挖掘研究

目的：通过增加中医处方药物的剂量特征改进关联规则算法以探寻处方规律。方法：将处方药物的平均剂量以及配伍减毒增效关系纳入关联规则算法改进模型中,分别构建不同加权支持度,用Python实现改进后的算法,并对结果进行可视化,最后在中医临床专家的指导下论证模型的有效性。结果：根据2种加权方法设计了2种改进挖掘模型,在相同支持度下,2种改进模型均获得了比传统模型更多的药物组合,其中配伍减毒增效加权模型效果更为显著。结论：使用本文提出的改进挖掘模型可以挖掘到更多频繁项集,减少用药规律的遗漏,对中医处方规律研究有较强实用价值。     

中医病案数据挖掘现状分析

从工具选择、数据采集、数据预处理、数据挖掘、结果翻译5个方面对中医病案数据挖掘研究现状进行概述,发现中医病案数据挖掘的信息主要包括症状、证型、方剂等,涉及的挖掘方法有关联规则、复杂网络、聚类、分类等。本研究可为中医临床数据挖掘选题及方法选择提供参考。