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。     

两种关联规则算法在中医药治疗方面的应用及比较

关联规则数据挖掘方法作为数据挖掘领域最活跃的研究方法之一,已广泛应用于中医药领域的各个方面,使得中医药庞大的信息数据库得以有效的利用,推动了中医药信息化的发展。关联规则算法中的Apriori算法和FP-growth算法在中医药治疗方面一直备受关注,两种算法在不同的中医、疾病、方剂、治法等方面所挖掘出的不同关联规则揭示了中医药治疗的潜在规律,为传承和发展中医中药知识奠定了理论基础。对两种算法在算法本身和算法应用方面进行简单比较,为进一步探索关联规则在中医药治疗方面的应用提供了参考。     

基于数据挖掘的名老中医经验传承研究述评

数据挖掘又称数据库知识发现,是从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。近年来,数据挖掘在中医药研究领域的应用日益广泛,特别是在名老中医经验传承领域发挥着重要作用。该文对关联规则、贝叶斯网络、神经网络、决策树、复杂系统熵方法等数据挖掘方法在名老中医经验传承研究中的应用进行总结,并对常用研究方法的优势和不足进行剖析,指出将数据挖掘方法进行集成而开发相应的软件,是其重要的研究方向。     

基于FP-Growth的中医药数据关联分析平台的设计和应用

目的设计中医药数据关联分析平台,对名老中医诊治高血压病的医案进行分析,探索"病机-中药"之间的相关性。方法分析FP-Growth算法原理,设计基于FP-Growth的中医药关联分析软件XMiner,并对430诊次高血压医案进行分析。结果 XMiner能够完成中医医药数据清洗、格式转换、关联分析、依赖关系网络绘制等功能,从高血压医案中成功提取18条"病机-药物"规则,能够辅助解释名老中医用药规律。结论 XMiner能够较好地完成规则提取和展示,对中医药数据挖掘和知识发现具有一定的意义。在今后的研究中,要将多种方法融入平台中,建立多方法协同工作的中医药挖掘范式,为大数据时代的中医药传承与发展服务。     

基于 SPSS Clementine 软件的关联规则算法的应用简

数据挖掘分析是不同于传统统计学的一类发现数据规律的方法,该方法需要借助相关的软件才能实现。艾章从数据整理、数据格式转换、数据文件读入、数据类型设置、模型选择与参数设置及结果输出与解渡等方面介绍基于SPSSClememine软件的关联规则算法的应用,提出关联规则算法可广泛应用于中医药研究中的中药、症状、证型三者之间的相互关联关系。     

关联规则挖掘在治疗肺癌组分中药发现中的应用研究

使用关联规则挖掘研究方剂中化学组分高频组合,为组分中药发现提供新途径。方法为基于丰富的中医药文献数据,从临床治疗肺癌的方剂出发,使用关联规则挖掘算法,找到方剂中化学组分之间的强关联关系,最后使用药理实验数据对数据挖掘结果进行解释。关联规则挖掘在肺癌组分中药发现中有着广阔的应用前景。     

基于数据挖掘浅析曹吉勋教授治疗肠炎临床经验

数据挖掘又称数据库知识发现,是从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。近年来,数据挖掘在中医药研究领域的应用日益广泛,特别是在名老中医经验传承领域发挥着重要作用。研究团队前期以2014年10月至2015年9月期间曹吉勋教授门诊病历及中医处方作为数据源,采用用药频次分析,Priory关联规则分析方法进行数据挖掘,确定核心药物配对方法、各味中药的四性五味等属性及证型与中医处方用药之间的关联性。本文通过分析数据挖掘结果,对曹吉勋教授治疗慢性肠炎经验进行总结分析,并举例佐证,加强对名中医学术思想的传承。     

数据挖掘方法在名老中医用药规律研究中的应用

近年来数据挖掘方法在中医药研究领域的应用日益广泛,特别是在名老中医用药规律研究中发挥着重要作用。分别对关联规则分析、聚类分析、因子分析、无尺度网络的数据挖掘方法在名老中医用药规律研究中的应用进行总结,认为以上方法是全面深入挖掘名老中医临床经验及用药特点的有力工具,应根据研究目的选择最科学有效的数据挖掘方法,并将最终提练的成果在实践中反复验证,方能提高研究结果的可靠性和科学性;同时将相关数据挖掘方法进行集成并形成相应的软件,是数据挖掘方法在名老中医经验总结领域应用的重要方向。     

中医药数据挖掘现状分析与创新探索

中医临床问诊依靠经验积累,辨证论治是一个知识决策过程,与数据挖掘研究有契合之处,但中医药数据所蕴含的知识与经典的数据挖掘项目有所不同,需进行数据调整与变换,算法上应针对辨证论治这一知识决策过程进行参数调整。中医药数据挖掘已在用药规律、辨证规律、中药研发等领域被广泛应用。本文梳理近年数据挖掘在中医药领域应用现状及存在的问题,并结合信息化对中医药数据挖掘前景进行分析,为未来发展提供相应参考。     

中医药领域数据挖掘技术的研究与应用概况

现时,数据挖掘已经被运用于各个领域,而中医药领域因其独特复杂的数据特点更加需要大量的数据挖掘工作,使隐藏在数据当中的有关中医证候诊断、中药方剂等未被发现和使用的有用知识可以被发现.目前,数据挖掘在中医药领域的中医诊断、中医证候、中药方剂、中医文献研究及针灸治疗等方面的应用日趋完善,证实数据挖掘技术可以为中医药独特复杂的数据作出分析,从而推动中医药行业的进一步发展.笔者现就中医药领域数据挖掘技术的研究与应用概况综述如下.     

基于医案关联规则挖掘技术分析的小柴胡汤方证关系研究进展

方证关系是中医现代化研究中的一个重要课题,而方证相应学说是方证关系的主要内容,也是当前中医药研究的热点。近年来,关联规则数据挖掘技术被应用在包括医学在内的多个领域。文章通过文献检索,对运用关联规则数据挖掘技术研究小柴胡汤方证关系的研究进行分析综述,并进行讨论,从而加深对小柴胡汤方证的理解,为小柴胡汤的临床实践应用提供参考。     

CNKI中医药数据挖掘的文献计量学分析

目的 通过对CNKI中国学术期刊网络出版总库近15年中医药数据挖掘相关文献进行分析，帮助研究者了解近15年中医药数据挖掘、数据分析领域的研究现状，为相关研究提供参考。方法 选择CNKI《中国学术期刊》数据库，以“数据挖掘”“数据分析”“中医”和“中药”为检索词进行主题检索，限定时间范围为2005-2019年，使用Python的pandas数据分析包，对文献数据从发表年度趋势、研究机构、作者、期刊、关键词等方面进行计量学分析。结果 得到有效文献共计1894篇，发表文献数量总体呈上升趋势，发文量最多的机构是中国中医科学院，发表4篇及以上的的作者为核心作者，载文量最多的是《中国中医药信息杂志》，研究热点主要集中在使用关联规则针对方剂进行用药规律研究等方面。结论 近年来，中医药数据挖掘与数据分析研究发展迅速，但研究对象、研究方法较为单一，结合科研需求，利用最新的人工智能技术，推进中医药数据挖掘与数据分析的立体化、多维度研究是当前该领域研究的的重要任务。     

基于关联规则算法研究慢性肾炎证候与病位病性的相关性

目的 将关联规则算法应用于慢性肾炎证候与病位、病性之间相关性的研究。方法 将目前流行病学的临床研究方法用于此次数据挖掘，收集1115例慢性肾炎病例，进行临床症状数据的录入分析。借助病案数据记录挖掘系统，构建慢性肾炎证候与病位、病性的关联规则模型，然后对收集慢性肾炎病案资料进行进一步分析。结果 慢性肾炎以腰膝酸软、腰脊酸痛、神疲息短、四肢乏力、下肢水肿、尿量少、尿黄、苔腻等一系列临床表现多见;病位以肾、脾、膀胱为主;病性以气虚、阳虚、气滞、湿、热、水停为主。结论 通过关联规则算法正确应用，于一定程度上揭示慢性肾炎证候与病位、病性之间的相关性，但由于中医临床中对症状的描述欠统一性和规范性，故将不同种类的中医药数据挖掘算法广而试之，方可更全面地总结中医临床的辨证思维律。     

关联规则在方剂数据挖掘中的应用述评

从配伍规律研究、方—药—证对应研究、类方研究等方面回顾了关联规则挖掘算法在中医方剂学中的应用。肯定了其在传承专家经验、研究古今医案、发现配伍规律、中医药标准化等方面取得的成果,分析了该方法用于方剂学研究的优点与不足,展望了关联规则在方剂数据库研究中的发展前景,认为方剂数据标准化与关联规则算法创新是该领域未来的研究方向。     

基于数据挖掘技术探讨中药复方治疗膜性肾病的用药规律

目的:应用频数分析、关联规则分析等数据挖掘技术探讨中药复方治疗膜性肾病的组方配伍规律,为中药复方治疗膜性肾病(MN)的临床循证实践提供参考。方法:以"膜性肾病"为篇名,通过中国知网数据库进行检索,排除西医药物、单味中药处方及中药提取物。提取入选文献的中药复方组方内容,对中药名称进行术语规范化处理,建立中药复方药物构成数据库。应用R软件进行频数分析、关联规则分析,对中药复方进行数据挖掘,对中药复方的药物使用频数、药物配伍规律进行统计量化分析。结果:170首治疗膜性肾病的中药复方中,出现配伍频数较高的中药为黄芪、茯苓、白术、党参、丹参、当归、山药、山茱萸等;出现频数极低且不常用的中药为鬼箭羽、胡芦巴、虎耳草等。关联规则分析共筛选出17条有意义的配伍关联,提示黄芪、茯苓、白术等为配伍核心药物,常与淫羊藿、山茱萸、山药、泽泻等中药配伍。结论:数据挖掘技术提示益气健脾等治疗原则是中药复方治疗膜性肾病的主要组方配伍规律,频数分析、关联规则分析等数据挖掘技术可为中医药临床循证实践提供参考依据。     

基于数据挖掘的现代中医药治疗头痛自拟处方用药规律分析

目的应用数据挖掘技术分析中医药治疗头痛自拟处方的用药规律,为临床医师诊治头痛提供参考。方法以1979-2011年中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、中国中医药期刊文献数据库、中文科技期刊数据库为检索源,制定检索式,采集头痛自拟方相关数据,按照统一标准处理后录入数据库,采用频数分析、因子分析、关联规则分析进行整合分析。结果研究共纳入171篇文献。头痛自拟方中使用频率前10位的药物为川芎、白芷、细辛、全蝎、白芍、当归、甘草、蔓荆子、天麻、僵蚕;通过因子分析将所用药物归纳为6个因子;而关联规则分析揭示了头痛自拟处方的常用药物组合,包括桃仁配红花、蜈蚣配全蝎等。结论应用数据挖掘方法系统总结现代中医药治疗头痛自拟处方的药物组成,可以发现组方规律,为临床用药提供依据。     

基于数据挖掘探索多囊卵巢综合征临床用药规律

目的:通过数据挖掘方法探讨多囊卵巢综合征现代临床用药规律。方法:搜集1996—2015年符合纳入标准的多囊卵巢综合征中医类文献,共收集有效方剂205首,利用中医传承辅助系统V2.5建立多囊卵巢综合征方药数据库,继而对数据进行描述性分析、关联规则分析和聚类分析,确定处方中各药物和药物组合的使用频率及药物之间的关联规则等。结果:治疗多囊卵巢综合征中药复方中使用频率最高的前5位中药为:当归、菟丝子、淫羊藿、茯苓、熟地黄。苍术和茯苓关联系数最高;聚类分析得出核心药物组4组。结论:应用数据挖掘方法揭示出中医药治疗多囊卵巢综合征的常用药物和药对。     

中医药防治肺纤维化相关文献的数据挖掘

目的:应用数据挖掘技术研究有关中医药防治肺纤维化数据挖掘的文献,了解数据挖掘中医药防治肺纤维化的现状,并进一步应用数据挖掘技术为研究中医药防治肺纤维化提供参考。方法:检索中文期刊全文数据库(CNKI)、万方、维普、中国生物医学文献数据库(CBM)数据库,根据纳入标准及排除标准纳入文献,从文献类别、发表年份、数据挖掘方法及软件、资料来源、研究领域等方面进行数据分析。结果:共纳入中医药防治肺纤维化相关数据挖掘文献19篇,最近5年发表16篇;文献类别以期刊为主,占73.68%;建立数据库软件以Microsoft Office Excel为主,占57.89%,而数据分析软件以SPSS为主,占54.17%;数据挖掘方法涉及频数分析、聚类分析、关联分析、因子分析和对应分析五种;资料来源以现代期刊硕博文献和临床病案记录为主,占73.69%;研究领域则集中于中药复方用药规律,占84.21%。结论:应用数据挖掘技术研究中医药防治肺纤维化成果显著,但研究深度及广度不足,只有进一步加大研究力度并充分利用数据挖掘的优势,才能有效推动中医药防治肺纤维化的研究。     

王晖治疗脏躁的用药规律研究

<正>王晖主任中医师为第三批全国名老中医药专家学术经验继承工作指导老师,享受国务院特殊津贴,从事中医临床和教学工作40余年,中医理论功底深厚,擅长治疗包括各种内分泌代谢系统疾病在内的临床常见病症及疑难杂证。本文收集、整理王老治疗脏躁的处方,运用中医传承辅助系统,以关联规则apriori算法、熵聚类法等数据挖掘方法对其用药规则进行数据挖掘,分析王氏治疗脏躁症处方中药物的使用频次、关联规则等,     

钟一棠先生治疗胃脘痛用药规律研究

<正>钟一棠主任医师为全国首批500名中医药专家学术经验继承指导老师,行医八十余载,以擅治疑难杂证名闻遐迩。本研究收集、整理钟一棠先生治疗胃脘痛处方,运用中医传承辅助平台,以关联规则apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法对其用药规则进行数据挖掘,分析钟老先生治疗胃脘痛处方中药物的使用频次、关联规则、处方规律等用药经验,希望能为进一步使名医经验上升为临床证据提供前期基础。