数据挖掘技术在方剂学研究中的应用进展

随着计算机技术的快速发展,数据挖掘技术在医学界的应用受到重视。文章从数据挖掘的含义出发,回顾了数据挖掘方法、常用的数据挖掘软件以及数据挖掘过程。概述了数据挖掘在中医方剂学研究中的应用现状,并对其应用前景进行展望。参考文献31篇。     

基于藏医血隆病系统的数据挖掘平台

随着计算机技术和现代信息化的逐渐深入,将数据挖掘方法应用到藏医研究领域。针对藏医血隆病的应用进行了研究,并提出了藏医数据挖掘平台设计概要。在此基础上,提出一种藏医数据挖掘研究方法,从而实现在某一类藏医病种研究中尝试不同的数据挖掘方法、将某一种数据挖掘方法应用于不同的藏医病种。基于上述思想方法,实现了藏医数据挖掘平台,用于藏医领域的数据挖掘研究。     

数据挖掘技术在中医证候研究的应用进展

中医证候数据挖掘是近年来数据挖掘用于中医药领域研究的一个热点。为探讨中医药学与数据挖掘多学科交叉研究方法,通过计算机文献检索式检索,收集了从1984年—2007年间的中国生物医学文献光盘数据库及中国学术期刊全文数据库等文献资料,进行汇总和分析。介绍了数据挖掘技术在中医药学的应用,阐述了中医药学数据的特点,总结了本文中医证候研究数据挖掘新进展。提示中医药学数据挖掘这一多学科交叉研究方法尚有一些重要环节需要进一步探讨。     

医学数据挖掘综述

大数据时代的到来,使得以构建数据仓库,处理分析数据为基础的数据挖掘技术成为目前信息行业研究的热点。结合数据挖掘技术形成的时代背景,阐述了数据挖掘的概念及医学数据的特点,简单介绍了医学数据挖掘的实现过程,列举了数据挖掘技术在医学领域(如医疗诊断管理、医疗费用管理、医院资源管理等)的具体应用,并就其发展前景进行展望。     

数据挖掘技术在医药研究中的应用

概述了数据挖掘的定义及主要方法,并介绍了数据挖掘在医药研究领域中的应用情况。     

中医药数据挖掘研究现状分析

目的采用文献计量方法分析我国中医药数据挖掘研究现状,为更好地利用数据挖掘技术提供参考。方法检索历年中医药数据挖掘文献,经人工拆分整理后,从年度变化、研究类型、研究领域、数据挖掘方法和软件等方面进行分析。结果共得到中医药数据挖掘相关文献494篇,文献量逐年增加;文献类型中应用研究类文献占59.1%;研究领域中证候研究与方剂研究文献分别占29.39%和26.22%;数据挖掘方法采用关联规则、频数分析、聚类分析和人工神经网络的文献占76.36%;数据挖掘软件使用商业化数据挖掘软件的文献占61.05%。结论数据挖掘技术适合处理中医药数据,但目前数据挖掘技术还未能改变中医药数据难以处理的大格局,只有充分利用并发展数据挖掘技术,才能将中医药数据处理能力提高到新水平。     

数据挖掘工具能力评估研究

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘工具是实现数据挖掘并应用数据挖掘的直接产物,要做数据挖掘必须通过数据挖掘工具.因此,数据挖掘工具的优与劣直接关系到用户对企业内部数据应用需求的实现程度与范围.     

数据挖掘在中医证候研究中的应用进展

文章综述了使用数据挖掘方法研究中医证候的相关文献,对各类数据挖掘方法在中医证候研究中的应用概况及其优势、不足加以评析。提出中医证候的数据挖掘研究未来可在拓展研究数据来源、优化数据挖掘算法以及增强中医理论在数据分析中的指导作用等方面加以优化,才可让研究结果更加有益于临床。     

中医妇科文献的研究现状及数据挖掘在中医药行业的应用分析

简述中医妇科文献目前的研究状况,阐述数据挖掘技术的概念、常用分析方法,分析了数据挖掘在我国医药行业的应用情况,并着重讨论数据挖掘在中医古籍方面的研究现状,问题及在未来展望。     

蒙医方剂数据挖掘系统数据库构建与预处理技术研究

目的数据库系统和数据预处理方法是建立数据挖掘系统的关键,好的数据库系统和预处理算法是数据挖掘系统的基础。方法针对蒙医方剂数据挖掘的特点建立了一个数据库系统,采用拼音码技术、Data Grid View、Data View、部分冗余技术提高系统的查询及其它操作的效率,同时也给出了一套有效的数据预处理方法,实现数据清洗和归一化,提高了数据的正确性、有效性和可用性。结果经过实验表明了方法的有效性、高效性和实用性。结论中医方剂数据挖掘技术研究成为了当前研究的热点。蒙医作为中医的一部分,又有不同于中医的特点,蒙医方剂数据挖掘技术才刚刚起步,蒙医方剂数据挖掘系统的研究与应用将为蒙医方剂的研究工作起到促进作用。     

数据挖掘在针灸研究中的应用现状与展望

通过检索自2006年来针灸数据挖掘的相关文献,对针灸数据挖掘在针灸研究中的应用情况及挖掘方法的使用概况进行分析。结果发现,针灸挖掘技术在海量的、非线性的针灸数据处理中具有明显优势,数据挖掘结果能够与传统的中医学理论相契合并提供新知。但不足之处在于挖掘方法单一、数据量庞大、数据质量参差不齐。今后可在运用复杂网络方法挖掘针灸处方信息、深入揭示腧穴配伍规律的同时,拓宽数据挖掘的研究范围,从多学科、多角度进一步探讨针灸的作用机制。     

数据挖掘技术在医案研究中的应用与讨论

探讨数据挖掘技术在医案研究中的应用。通过文献分析整理指出数据挖掘技术在医安研究中的常见目的及方法。医案研究是中医传承的重要手段,数据挖掘技术则是医案研究的重要工具,随着医案数据来源和挖掘目的的变化,挖掘方法也不断增多更新。人机结合才能保证挖掘结果的可靠性,因此对在世名老中医的医案深入挖掘显得尤为迫切。基于数据挖掘技术的名医传承研究平台不断建立,应共享推广,整合优化,促进中医药的学术进步。     

药对研究(Ⅱ)——药对的数据挖掘

数据挖掘技术已经成为中医方药研究不可或缺的一种强有力工具。该文基于数据挖据的原理与基本要求,介绍了数据挖掘技术的主要方法和研究流程,从基于病证的药对配伍特点、当代名医处方中的药对应用、药对量效关系与属性关系等方面总结了近年来数据挖掘技术在药对研究中的应用情况,为药对的现代科学研究提供了指引和可靠的数据基础。     

基于策略模式的中药数据挖掘研究与系统设计

本文通过对中药数据挖掘方法的研究,发现传统的挖掘模式具有一定的局限性,人们需要寻找新的途径和方法来挖掘中药中潜在的、深层次的、更具有利用价值的中药知识。针对这种现状,我们探讨了策略模式思想应用于中药数据挖掘所具有的独特优势,并对此进行了深入的探究,提出了基于策略模式的中药数据挖掘的新思路。     

复杂系统熵网络方法及其在中医肿瘤临床数据挖掘中的应用

目的：探索中医治疗肿瘤复杂临床数据挖掘的研究方法。方法：采用基于随机置换检验的互信息方法进行多维的相关性评估,在此基础上建立复杂网络,通过计算网络的各种统计信息对复杂中医肿瘤临床数据进行挖掘,并对龙华医院718例肺癌数据进行了挖掘分析。结果：中医治疗肿瘤临床数据中的多因素混杂交互效应,对718例数据分析结果得到116对有协同效应的属性,82对有拮抗效应的属性,14个核心协同效应子群属性集,7个核心拮抗效应子群属性集,分析结果基本符合临床实际情况。结论：复杂系统熵网络方法能够对复杂中医临床数据进行挖掘,是进行多因素交互效应分析的有效方法之一。     

数据挖掘在冠心病中医证治研究中的应用

数据挖掘技术是当今临床医学领域处理海量数据,从中获取知识和规律的重要工具之一。冠心病是威胁人类健康的重大疾病之一,对冠心病中医证治进行数据挖掘,能系统、客观的评价冠心病中医证治的规律。本文总结了数据挖掘在冠心病医案、文献、现代中医临床等方面的研究应用,提出冠心病中医证治数据挖掘的研究思路与方法,具有重要的临床参考价值。     

基于Cite Space的中医糖尿病数据挖掘可视化分析＊

目的 采用可视化的方法探究糖尿病中医数据挖掘研究热点与方法流程，为数据挖掘技术在糖尿病中医研究中的应用提供参考。方法 纳入“糖尿病”AND“中医数据挖掘”相关主题文献，应用文献计量学软件Cite Space绘制其可视化图谱。结果 糖尿病中医数据挖掘领域研究发文呈现线性增长趋势，研究热点主要集中在糖尿病中医症药的关联与聚类以及证候模型相关方面。结论 当前该研究领域正处于快速发展时期，研究内容主要集中于挖掘静态的数据，在今后的研究中或可以从糖尿病动态数据切入，以多维动态的数据研究推动糖尿病中医诊疗现代化发展。