中医证候研究中的分类算法方法学研究

中医证的研究一直是中医药现代化研究的关键之一,其核心是证候分类和诊断标准的研究,数据挖掘中的分类算法已经大量应用于中医证候的分类研究。本文评述了数据挖掘中分类算法在中医证候研究中的应用,对其中主要算法的特点、适用条件和范围进行综合分析,认为应该根据不同的研究目的,选择适当的分类算法。粗糙集和聚类分析不需要先验知识,适合进行探索性的研究;模糊集理论、神经网络和决策树需要先验知识,适合应用于分类目标比较明确的证候诊断标准研究;模糊集理论更适合与其他分类算法结合应用,产生模糊聚类、模糊神经网络、模糊粗糙集和模糊决策树等更适合中医证候分类研究的算法。在具体的辨证分类研究中,我们需要根据所研究的疾病和证型分类特点选择合适的分类算法及其组合,同时建议应该在集成多学科理论与技术的基础上进行创新,建立符合中医证候特点的分类算法。     

决策树数据挖掘算法在学生评价分析中的应用

高校学生成绩管理系统存储了大量的学生成绩信息,有效地对这些数据进行分析对学校教学管理具有重要意义。该文选择数据挖掘技术构建针对学生成绩的决策树分析模型。使用Microsoft商务智能平台搭建分析数据的维度结构,设置决策树算法参数,构建决策树分析模型,实现学生成绩的自动挖掘分析。     

常见机器学习方法在中医诊断领域的应用述评

对近年来数据挖掘技术中的常见机器学习方法应用于中医诊断的概况进行述评.近年来应用于中医诊断的常见机器学习方法有支持向量机、决策树、K近邻算法、人工神经网络、贝叶斯网络、AdaBoost算法等,这些方法各有其优势与不足.今后在促进机器学习运用于中医诊断研究领域时,需基于中医证的多维性、非线性和复杂性的特点,针对中医诊疗中...     

基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用

目的:探讨基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证分型中的应用.方法:采用bootstrap方法对406例样本进行扩增以满足数据挖掘对样本量的要求,采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立中医辨证模型.结果:决策树C4.5算法筛选出对中医辨证分型有意义的26个因素并对其重要性进行排序;产生清楚易懂可用于分类的决策规则;建立辨证模型,模型分类符合率为:训练集83.60%,验证集80.67%,测试集81.25%;模型区分各类证型的灵敏度和特异度也较高.结论:决策树C4.5算法建立的模型效果较好,可应用于慢性胃炎中医证型的鉴别诊断.     

基于ID3算法100例中医胃炎实验数据分类挖掘研究

ID3算法是解决数据挖掘分类问题的一个非常重要的方法。本项实验对经过预处理后的100例慢性胃炎的中医辨证数据病例采用ID3算法进行分类,建立中医慢性胃炎辨证分类决策树,并提取决策树中蕴含的知识规则。挖掘出的分类规则基本符合中医胃炎的辨证规律以及名老中医诊治胃炎的诊疗经验。     

基于极值随机森林的慢性胃炎中医证候分类

大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通过加权机制综合分量来处理兼证问题。与已有多标记学习算法和C4.5、CART等基于决策树的算法进行比较,实验结果表明,极值随机森林算法无论在6个证型的分类准确率上,还是在多标记评价指标上都具有更好的效果,而且模型中得到的规则基本符合中医理论。     

由ChatGPT引发中医智能诊断研究中数据问题的思考

ChatGPT作为现象级产品受到广泛关注,本文从数据的数量、质量、驱动和保护4个方面,通过阐述ChatGPT的数据特点,引发中医智能诊断研究中数据问题的思考。中医智能诊断研究需要建立数据共享模式和中医诊断的数据元标准,以解决中医智能诊断研究中数据的数量和质量问题。多学科团队需要基于中医诊断知识进行推理,并且需要大数据对中医诊断知识推理规则调整参数、优化算法,共同构建融合知识与数据驱动方法,实现认知智能的中医智能诊断系统,以增强计算机推理结果的逻辑性和可解释性。中医学者在数据共享的同时,也要保护中医诊断数据的版权与安全。这些数据关系人民与国家的数据安全,关系我国全民健康情况和我国卫生事业的发展趋势。     

决策树算法在医院数据挖掘中的应用探索

介绍决策树的基本原理,对决策树算法在医院信息系统中的应用进行研究,以肝癌为例对医院临床数据进行挖掘,经过数据预处理,应用ID3算法建立完整的决策树.用测试数据测试,该决策树具有很高的准确率,指出决策树算法在医院信息系统中具有广泛的应用前景.     

融合决策树模型的体检套餐定制系统在军队大型医院的应用

目的利用数据挖掘的思想发掘体检套餐定制过程中有用的知识,构建智能体检套餐定制系统。方法根据国际疾病分类标准ICD-10将体检者疾病分类,然后使用C4.5算法构建决策树,利用这些数据构建一种简单的体检定制系统模型。结果以2型糖尿病为例,采用500例体检者的体检信息建立决策树模型,运用该决策模型诊断糖尿病准确率高达85.71%,误诊率仅为0.64%。结论实验表明融合决策树模型的体检套餐定制系统表现出较好的性能。     

基于Levenberg-Marquardt算法的胃脘痛BP神经网络辨证模型研究

目的:本文提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法的用于胃脘痛的BP神经网络辨证模型,用于提高胃脘痛智能辨证的准确率。方法:以"中医数字化诊疗平台"的门诊临床电子病历数据作为数据集,采用Matlab作为模型仿真平台,运用Levenberg-Marquardt算法构建了胃脘痛中医智能辨证的双隐含层BP神经网络模型。结果:实验结果显示,网络模型预测"肝胃不和"和"胃阳虚"的证型准确率和诊断准确率非常高,都在95%以上。结论:该智能辨证模型能有效利用BP神经网络的自主学习能力,充分逼近中医辨证的真实面貌,表现出优秀的辨证预测能力。而且,每天在"中医数字化诊疗平台"中都有新的中医临床真实数据上传,若利用这些数据完善该智能辨证模型,有望推动中医智能辨证在中医临床辅助诊断中大规模应用。     

我国中医知识库研究回顾与展望

通过阐述我国中医知识库的主要发展历程,分析我国中医知识库的需求和发展趋势,指出未来服务于现代中医个体诊疗体系的中医知识库,需要通过不同领域知识的交叉融合,借助先进的人工智能技术和知识管理理念,构建一个具备知识获取、应用、评价等知识管理功能的大型、通用、智能决策型知识库。     

人工智能背景下中医诊疗技术的应用与展望

中医诊疗技术现代化必须借助现代科学技术的发展。以中医辨证论治理论为核心、现代中医诊断技术为支持,借助人工智能技术将文献数据的中医诊疗决策内容信息化、智能化。通过病证临床诊断、治疗、疗效评价决策方法,病证诊疗结合、中西医数据汇通,建立现代中医诊断技术与中医智能诊疗系统,建立符合中医自身特点的诊疗技术体系,最大限度发挥人机结合优势,最终建立具有辨证论治内涵的智能中医诊疗决策系统,为中医临床诊疗提供智能决策辅助支持,探索创新中医病证诊疗模式。同时,中医诊疗技术智能化研究也将进一步促进中医诊疗规律的提升和总结,加速中医诊疗技术跨越发展,解决中医诊疗模式现代化发展的主要问题,推动中医现代化发展。本文就目前中医诊疗技术与人工智能技术结合的现状及趋势作一阐述。     

智能中医诊断信息处理技术研究进展与展望

智能中医诊断信息处理技术作为中医现代化的重要内容,也越来越引起科技界的高度重视。本文就智能中医诊断信息处理技术的研究进展作了系统的介绍,特别是对有关脉象、舌象信息处理及智能中医诊断系统的研究现状,作了较为详细的分析总结,并在此基础上,对未来智能中医诊断信息处理技术的发展趋势,进行了系统的展望,包括建立中医辨证认知逻辑系统、中医诊断智能系统构成技术、中医诊断知识的数据挖掘技术、中医诊断信息获取与分析技术,提出了有建设性意义的观点。     

中医医案及其在临床诊疗支持系统中的应用研究

通过对中医学理论发展中医案所起的独特作用及其在传统中医临床应用特点的分析。提出将医案采用案例分析的方法应用于中医临床诊断和治疗全过程。临床诊疗支持系统通过对医学专家诊疗过程思维模式的模拟,并借助医案库中丰富的经典病例,在对患者进行临床诊治过程中,为医生提供全程决策支持,同时也为中医理论信息研究提供了一条新的途径。     

数据挖掘方法在中医证候学中的应用

[目的]探讨中医证候诊断的统计学分析方法。[方法]采用决策树、贝叶斯网络、神经网络、多元统计、聚类、关联规则等多种数据挖掘（data mining,DM）的统计方法,从众多的中医病症数据中,寻找规律性,提取出事先未知而潜在有用的信息,归纳中医证候的辨证分型。[结果]可作为实现中医证候规范化的一种工具。[结论]符合中医病症数据特点的统计方法,在证候研究中越来越受到重视;联合应用DM的数种方法进行中医证候的探索可起到事半功倍的效果。     

基于共词分析的我国医学信息学国际发文热点研究

以Web of Science为数据源,检索我国医学信息学领域国际发文量,利用SPSS20．0软件对文献关键词进行因子聚类分析,总结出6大研究主题：核医学图像数据库存储研究;计算机自然语言处理和文本挖掘在中国传统医学诊断中的运用;统计方法和计算机处理对临床医学和研究型数据的分析和系统构建;计算机和网络在医院信息系统、临床管理系统、护理系统研发与管理中的运用;统计方法和计算机技术在临床辅助检查心电图和临床疾病的治疗与诊断、临床决策中的运用;电子医学记录和健康记录的安全管理。     

基于舌诊数字化的中医体检系统的研究

数字化舌象分析技术实现了对舌图和舌色的分析,为中医诊断数字化提供了基础。基于舌诊数字化的健康体检分析,具有数据采集客观、诊断准确、使用方便的特点。舌诊数字化、信息智能分析与前端展现技术相结合构建的中医健康管理系统可以实现舌诊有关的疾病诊断和预警,为相关疾病的预防调护提供建议。     

基于Agent技术的中医诊断决策支持系统初探

目的探讨中医诊断决策支持系统的可行性。方法将智能决策支持系统用于中医诊断学,建立基于Agent技术的中医诊断决策支持系统。结果提出诊断结果产生与解释的设想,并提出了支持系统规划和实现的几点思考。结论认为多Agent技术特点基本符合中医的诊断特点,采用多Agent技术模拟中医诊断,是切实可行的。     

浅析神经元网络算法在中医药真实世界研究中应用可行性

在人工智能发展全球化的时代背景下,人们对临床研究提出了更高的要求,推动了临床研究科学事业的发展。随机对照试验(RCT)是传统临床研究方法的金标准和循证证据的基石,但设计方法与中医诊疗特点融合性存在不足。真实世界研究契合了中医个体化诊疗、整体疗效评价的特点,可为中医临床评价研究开辟一条新道路。文章在中医真实世界研究的基础上通过考虑中医药临床研究的特点,结合大数据的特征引入人工智能-神经元网络算法技术,初步探讨神经元网络和人工智能算法在中医药真实世界研究中开展的可行性。