数据挖掘技术在中医药研究中的应用

阐述了数据挖掘技术的基本概念以及中医药信息的特点,探讨了数据挖掘技术在中医诊断、中医证候、中药复方等研究中的应用,采用数据挖掘技术进行知识的获取研究,带动了中医药学术水平的提高,是加速推进中医药现代化的有效途径。     

数据挖掘在中医药研究中的应用

随着医学机构积累的数据越来越多,促进了医学信息包括中医药信息的数字化;如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据,总结优化各种诊治方案,已引起业内专家的高度关注.于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视,它将有力促进中医药的现代化进程.重点介绍了数据挖掘在中医药信息化研究、中药研究、方剂研究、中医证候研究等方面的应用.     

数据挖掘技术在中医肝系病中的应用现状

中医药是中国传统文化的瑰宝,随着计算机信息技术在中医学领域的应用,医学研究者可依托前沿科技,通过数据挖掘技术从繁杂的古籍医案、医疗信息、医疗经验等进行知识获取研究。本文结合中医药数据化现状,综述数据挖掘技术在中医肝系病中的应用进展。     

云计算平台服务模式在中医药信息资源服务中的应用

目的:探讨当前中医药信息资源服务的现状以及云计算对中医药信息服务的影响。方法:综合了当前的云计算技术,分析了中医药信息资源服务在云平台可以从中医药资源云服务、中医药数据挖掘云服务、中医药健康管理云服务三个方面建设。结果:总结了云计算环境下的服务模式、管理模式和中医药信息资源服务的几种方式,促进中医药信息资源服务的发展。结论:中医药信息资源服务借助云计算平台服务模式可以统一提供信息集成服务,提高中医药信息的服务质量和服务效率。     

中药药理知识发现系统中关键技术的研究

中国的中医治疗已有了几千年的历史,对人类的健康有着至关重要的意义,但是由于中药理论的不完善和复杂性,使传统的方法在中医药的研究中受到了很大的限制,严重的阻碍了传统中医药的发展和传承。数据挖掘技术是计算机技术中的一个新兴技术,它将数据库、人工智能、神经网络、信息减速、数据仓库、机器学习、统计学、遗传算法、模式识别等诸多学科的知识进行了融合,可以从大量的数据中挖掘出事先不知道的,但是却潜在的、有用的知识和信息。将数据挖掘技术应用在中药方剂的研究中,可以从古今大量的验方中挖掘出方剂的味、性、功效、归经等药理的信息,促进了中医药的临床试验和研究发展,对我国医药学的发展起到了积极的作用。     

“互联网+”背景下数据挖掘在中医药领域的应用研究

阐述“互联网+”背景下数据挖掘在中医药领域的应用,包括中药领域、中医药文献和中医诊断的数据挖掘研究,分析存在的信息缺失、隐私保护、数据繁杂、不规范等问题,探讨未来发展趋势。     

面向网格中医药数据挖掘的科研方法

建立在网格基础上的数据挖掘结合了网格技术的优点,能够对Internet上广域分布的海量信息进行高效的处理、分析和挖掘。分析了网格与数据挖掘的特点,并将基于网格的数据技术引入到中医药领域,为中医药的发展开辟了一条新途径。     

中医药信息学应用研究热点

本文梳理中医药信息学研究在中医临床数据挖掘与利用、中医智能诊疗装备研究、中药信息研究、基于中医古今文献信息的学科知识服务、基于大数据的中医药评价研究等方向的热点应用,为研究人员提供有益参考。     

基于复合型人才培养的中医药信息素养教育研究

随着社会的发展与进步,社会对中医药人才的需求已从单方面的医疗层次发展到多方面如中医药数据挖掘、信息管理与利用等层次。因此培养中医药复合型人才成为中医药教育工作者热切讨论的话题。基于复合型人才培养的中医药信息素养培养研究,从通识信息素养、专业信息素养、科研创新信息素养3个方面展开。     

方剂研究中数据挖掘方法的适用性探讨

探讨数据挖掘方法在方剂研究中的应用。就嵌入数据挖掘功能的关联型数据库,关联规则、对应分析、聚类分析方法应用、图形化知识挖掘以及多指标优化分析方法进行讨论。提出根据方剂复杂科学体系的特点,以及方剂效应评价多靶点的特征,需要在兼顾方剂文本特性和数量化特征方面丰富技术方法,提高挖掘技术的针对性和适用性,为集成方剂文献信息、评价方剂效应以及达到中医药知识发现的目的发挥更大作用。     

数据挖掘技术及其在中医药领域中的应用

数据挖掘(Data Mining)是一个涉及多学科交叉研究的领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、神经网络等最新技术的研究成果,介绍数据挖掘技术的概念、产生背景、理论基础、分类、软件的发展及其数据挖掘技术在中医药领域的应用.     

中医症状知识库知识关联研究

介绍中医学症状研究及中医药领域知识图谱技术应用研究现状,选取《中医药学名词》作为症状知识来源,构建中医症状知识库。运用描述性统计、关联规则分析等数据挖掘方法阐述高频证型以及症状信息分布规律、症状以及症状隐性知识之间的关联关系,利用Neo4j构建中医症状知识图谱并分析病证-症状-属性之间的知识关联关系。     

数据挖掘技术在中医现代化发展中的应用分析

数据挖掘[1](Data Mining,DM)是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的知识发现过程.主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术、高性能计算、图像处理以及空间或时间数据分析等.数据挖掘技术在中医药研究领域也得到广泛应用,为中医药现代化在医案整理、证候分类、用药规律、疗效评价等方面的发展提供了强有力的证据,为中医理论的进一步发展提供新的研究思路和参考,兹将近年来研究进展作一综述.     

基于关联规则中医药治疗单纯性肥胖用药规律研究

目的:采用数据挖掘技术分析中医药治疗单纯性肥胖用药规律。方法:纳入中医药治疗单纯性肥胖用药规律文献共52篇,建立文献信息数据库。采用SPSS Clementine作为数据挖掘平台,进行关联规则分析、绘制关联规则的网状图。结果:提炼出中医药治疗单纯性肥胖常用药物、药对、药组。通过数据挖掘分析,发现中医药治疗单纯性肥胖以化痰、除湿、健脾、滋阴这几类药物为主。滋阴药物使用也比较频繁。结论:中医药治疗单纯性肥胖以化痰、除湿、健脾、滋阴这几类药物为主,既强调祛除湿邪,又注重健脾滋阴。     

基于专家挖掘技术的中医药科研方法研究

随着数据挖掘在中医药领域中的应用,也带来了许多问题。提出了根据中医药领域的基于数据挖掘技术的专家挖掘,为中医药领域的发展提出了新的思路。     

数据挖掘技术在国家级名老中医学术经验继承中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的概念和类别,着重讨论了频数分析、关联规则、聚类分析、因子分析及Logistic回归分析在国家级名老中医经验继承中的应用情况,从中发现了数据挖掘技术在国家级名老中医经验继承中的问题,最后指出了数据挖掘技术在中医药领域的研究方向和前景。     

基于中医药数据仓库智能查询分析方法的研究

为使中医药数据仓库更好地为决策支持服务,一种面向中医药知识的智能查询分析方法,增强了中药数据仓库查询的智能化程度,使用户能够通过单味药、中药复方、疾病、症状等数据库的互相关联对中药信息进行管理,输入任一关键字,即刻显示出中药复方、功能主治、组成和成分等,并能将具有某一功效的单味药按密集度和功效权重量化进行排序.此系统中结合了数据仓库、人工智能、数据挖掘等相关技术,对中医药数据深层次挖掘与应用进行了有益研究和探讨.     

关联规则数据挖掘方法在中医药研究中应用进展

近年来,关联规则等数据挖掘方法不断引入中医药研究中,在探索分析中医药知识和规律方面发挥了重要的作用。该文综述了关联规则在中医病因病机、病症、证候及药物之间关系,名老中医经验传承,古今医案类方研究以及针灸处方、中药药性分析等方面的应用。     

数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用

数据挖掘是为解决"数据丰富,知识贫乏"状况而兴起的知识获取技术,在相关领域专家指导下,它可以实现对海量数据的智能分析,得到事物本质及可预测其发展趋势的、隐含的模式或规律.在中医药现代化研究中,采用以数据挖掘为代表的高级信息处理技术进行反映其隐含本质知识的获取研究,将进一步加速中医药知识更新的步伐,为构建现代中医药学和中药现代饮片理论奠定坚实的理论和实践基础.应用数据挖掘多种分析方法,与数据仓库、联机分析处理和专家系统等技术相结合,建立能够实现中医药数据多层面智能分析的综合智能决策支持系统,是加速推进中医药现代化的有效途径.     

数据挖掘技术及其在中医药领域的应用

简述了数据挖掘技术的概念、作用、常用分析方法,并探讨了这项技术在研究中医药药性理论的内涵、中医证候规范化、中医动物模型、中医方剂配伍、中药谱效关系等方面的应用.