基于LDA模型的中医药人工智能领域主题演化分析＊

目的 梳理总结中医药人工智能领域近40年的研究情况，分析该领域研究主题演化过程，发现热点主题和研究前沿。方法 本研究检索了CNKI和WOS中中医药人工智能领域的文献，根据生命周期理论划分不同时间片，将文献摘要作为研究对象，采用LDA主题模型挖掘文本主题，分析主题的演化过程，识别热点主题。结果 纳入中英文文献2750篇，根据生命周期理论划分中医药人工智能领域发展阶段，分别建立全局和各阶段的LDA模型，挖掘出全局热点主题有中医专家系统、中医辅助诊断系统、中医药数据挖掘等，发现主题演化路径并进行可视化展示。结论 中医药与人工智能主要的结合点在中医智能系统、中医药知识组织和中医智能诊疗机器人这3方面，这3个方向的研究均离不开神经网络技术的支持，同时也结合了关联规则发现、复杂网络研究等方法。     

基于文献挖掘及复杂网络探讨寻常性痤疮常见中医证型及核心用药规律＊

目的 运用文献挖掘及复杂网络方法探讨中医治疗寻常性痤疮常见证型及核心用药规律。方法 收集中国期刊全文数据库（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）、维普中文科技期刊全文数据库（VIP Database，VIP）、万方数据库（WanFang）、中国生物医学文献数据库（Sinomed）中近15年已公开发表的中医治疗寻常性痤疮核心期刊，对其进行医案提取及规范化后，运用复杂网络方法进行分析。结果 共纳入文献178篇，医案数据195条，涉及中药184味，药性多以寒、微寒为主，药物归经归肺经最多，其次肝经、胃经、心经，药物功效多以清热解毒、清热燥湿、清热凉血为主，常见中医证型及对应核心加减处方4个。结论 系统总结了寻常性痤疮近年发病的主流证型、核心处方及用药规律，为之后的临床辨证用药提供参考及借鉴。     

基于网络药理学及分子对接探讨当归补血汤治疗动脉粥样硬化潜在作用机制研究＊

目的 通过网络药理学及分子对接探讨当归补血汤治疗动脉粥样硬化的功效物质基础和作用机制。方法 依托TCMSP和TCMID数据库筛选出当归补血汤的活性成分和蛋白靶点，通过GeneCards数据库搜集动脉粥样硬化发病靶点，将成分靶点与疾病靶点取交集筛选出关键靶点；再通过STRING 11.0平台、Omicshare分析平台进行蛋白互作（PPI）网络、GO功能富集分析和KEGG 通路富集分析，找出核心成分及枢纽基因，通过分子对接，进一步明确其发挥治疗效用的分子机制。结果 筛选得到当归补血汤治疗动脉粥样硬化14个化合物成分，36个关键靶点，GO功能富集分析和KEGG 通路富集分析筛选得到前20条信号通路，主要集中在炎症、心血管疾病、内分泌和代谢疾病等相关信号通路，分子对接结果显示3种度值较高的活性化合物与四类枢纽靶点蛋白均存在较强的结合作用，异鼠李素和AKT1蛋白结合性最强。结论 当归补血汤中槲皮素、山奈酚、异鼠李素等核心活性成分可通过作用于TNF、IL1B、IL6、AKT1等相关枢纽靶点，调节与炎症、氧化应激、脂质代谢相关的通路，达到治疗动脉粥样硬化的作用。     

基于CiteSpace的近60年玄府学说知识图谱分析

目的 通过人机结合探析近60年玄府学说研究现状,了解该领域主要研究内容、研究团队及热点前沿.方法 计算机检索中国知识资源总库(CNKI)自建库起至2020年9月29日玄府学说相关研究文献,对题录信息进行统计并绘制折线图,获知其研究热度.导入CiteSpace5.6.R2软件,绘制作者共现图谱并分析研究团队贡献情况,绘制...     

基于CiteSpace探讨人工智能在中医药领域的研究热点及趋势

目的:探讨人工智能在中医药领域的研究热点及前沿方向,为今后的研究提供参考及借鉴。方法:以中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)中人工智能在中医药学领域相关文献为数据来源,结合人工梳理及信息整合的方法,运用CiteSpace软件对文献分布、作者、机构、关键词、共被引文献进行统计分析。结果:共纳入中文文献691篇,英文文献168篇,2018—2019年中英文文献数量大幅度增加;作者以近年来新兴团队为主,机构合作模式单一,高被引论文较少;研究方法主要是数据挖掘、机器学习、深度学习、神经网络及遗传算法,应用领域主要是中医智能诊断及预测各类疾病进程、中药智能识别分类、中医健康养生,研究成果主要是中医养生保健的智能化设备、中医人工智能系统、中医知识库、中医药学语言系统等。结论:人工智能在中医药领域的研究热点集中于中医智能方法、智能诊断及智能预测,热点更趋向于智能方法研究,各研究团队及研究机构应当加强各研究领域专家合作,实现多学科融合发展。     

中医临床试验文献知识本体的构建

目的：为有效组织中医临床试验文献中蕴含的中医和循证医学交叉学科知识，便于对多源数据进行处理和映射，该文通过本体建模实现对中医临床试验文献的知识组织。方法：使用七步法和骨架法结合进行本体开发，通过分析中医临床试验文献的结构和语言特点，复用科学证据来源信息本体（SEPIO）顶层框架和中医药语言系统（TCMLS）等本体资源和非本体资源，确定领域概念和属性关系，最终确定疾病、证候、症状、分组、干预措施、结局指标、文献质量信息等核心概念和属性关系。结果：将中医临床试验文献中所蕴含的信息分为5类，根据Cochra ne ROB偏倚风险评估工具和CONSORT 2010声明等资源，将文献质量评价信息映射到本体中，共建立了68个类，8个对象属性，38个数据属性，基本实现了临床试验文献结构化表达。结论：研究构建的中医临床试验文献本体能够更好地组织、利用和呈现中医临床试验文献内部知识体系的构建和关联，为后续证据强度及诊疗信息推理的实现奠定良好的基础。