计算机综述文献

计算机综述⽂献
数据挖掘技术在中医药的
研究进展
⼆〇⼀三年⼗⼆⽉
⽬录
数据挖掘简介 (2)
1.中医药⽂献数据挖掘 (2)
2. 数据挖掘在中医药⽅⾯的发展 (3)
2.1数据挖掘在中医内科病的应⽤ (3)
2.2数据挖掘在针灸⽳位帖敷的适应病等探讨的应⽤ (4)
2.3数据挖掘在中医证候⽤药特点的研究 (4)
2.4数据挖掘在中药研究⽅⾯的应⽤ (4)
3数据挖掘技术在中医药⽅⾯的可发展性 (5)
4中医药数据挖掘中存在的问题 (5)
5结语 (6)
参考⽂献： (7)
数据挖掘技术在中医药的研究进展
【摘要】随着信息技术的快速发展，各类信息的数据量迅速增长，⼈们搜集数据的能⼒得到了迅速的提⾼。

⽽医学尤其是中医药学，有着浩瀚如海的数据⽂献, 因此应⽤数据挖掘相关技术进⾏知识的获取研究,进⽽带动中医药发展⽔平的提⾼,是加速推进中医药现代化的有效途径。

【关键词】数据挖掘；中医药；综述
在当今信息化和⽹络化的社会条件下，运⽤新科技促进中医药现代化已成为中医药的发展趋势。

但是,中医本⾝是⼀个复杂⽽庞⼤的系统,其中蕴藏着海量的信息与数据,简单的数据处理⼯具和浅层的、经验性的中医信息分析处理已不能解决中医现代化发展的根本要求,⽽数据挖掘技术正适⽤于复杂、多维的系统,能借助于⼤量的数据,寻找其中规律,有可能突破中医药“信息庞杂,知识匮乏”的局限性。

因此充分利⽤数据挖掘技术的优势，将其引⽤到中医药的研究中，近年来获得了诸多有价值的成果。

数据挖掘简介
数据挖掘[1]是指从⼤量数据中提取或挖掘有效、新颖、有潜在应⽤价值和最终可理解的模式、知识,其涉及多学科技术集成,包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、⾼性能计算、模式识别、神经⽹络、数据可视化、信息检索、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得到⼴泛应⽤，是提⾼医学信息管理⽔平，为疾病的诊断和治疗提供科学准确的决策，促进医疗发展的需要。

1.中医药⽂献数据挖掘
中医药⽂献数据来源主要包括中医药古典、名家医案、验⽅验案、书刊述评、期刊⽂献、中药词典等。

数据挖掘技术对这些数据整理挖掘,重新展现及总结名家学术思想、辨证论治、中药选材、中药炮制、中药制剂、⽤药规律等成果,对传承、借鉴与发展起到重要作⽤[2]。

中医药数据具有⾮线性、模糊性、复杂性、
⾮定量等特征。

数据挖掘技术作为⼀种有效的信息处理技术，通过分析中医个体化诊疗信息特征，提炼出其中蕴藏的新理论、新⽅法，实现中医药经验的有效总结与传承。

2. 数据挖掘在中医药⽅⾯的发展
2.1数据挖掘在中医内科病的应⽤
⾼红艳等[3]通过对治疗消渴和上、中、下三消的⾼频药物对照研究发现从治疗消渴的药可以看出,麦冬在治疗消渴病在三消中都占有⼗分重要的地位,其次分别为⼈参、天花粉。

在对上消的治疗滋阴清热的⽐例⽐较均衡,对中消的治疗清热祛湿的药物⽐
例⼤于滋阴药物⽐例,⽽在下消的治疗中,补益药物居多,以补⽓功能著称的⼈参、黄芪位居榜⾸。

药物种类涵盖了现代中药的清热药、补益药、利⽔渗湿药, 化湿药、收涩药等分类，但仍以清热药⽐例最⼤, 补益药次之, 体现了古⼈在消渴病认识中的“三消当从⽕段”的发病机制, 因此在治疗上应该采取“益⽓养阴清热”的基本治疗思想; 其次从单位药物来看,麦冬、⼈参、天花粉在治疗糖尿病中有重要意义, 如天花粉早在《丹溪⼼法》就提出“天花粉, 消渴神药也”，“最凉⼼肺, 善解热渴”《本草正》。

⽥琳[4]等以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、蜈蚣配全蝎等活⾎通络药物对于顽固性头痛、头痛⽇久⼊络、头痛剧烈甚⾄伴有抽搐的疗效颇佳。

刘孟宇等[5]通过检索中国⽣物医学⽂献数据库“肺癌”相关主题词,运⽤⽂本数据挖掘⽅法,从肺癌治疗常⽤中药、中成药、西药及其联合应⽤等⽅⾯,探讨肺癌中医治疗特点和规律。

结果：通过分析58745篇肺癌相关⽂献⽂本挖掘结果，发现中药治疗肺癌以益⽓养阴扶正为主，中药⼈参、黄芪最为常⽤；活⾎、祛痰药物应⽤较多以使邪有出路，如薏苡仁、丹参等；同时应⽤有毒中药以解毒散结；中成药中艾迪注射液、复⽅苦参注射液、参麦注射液、平消胶囊等应⽤较多，通过⽅剂的配伍，增加疗效，减轻毒性，发挥扶正散结作⽤；中成药与西药联合应⽤可以提⾼疗效，减轻副作⽤，其中较突出的为顺铂和艾迪注射液，从⽽得出结
论：肺癌中医治疗以扶正固本为主，兼顾祛邪，从⽽提⾼疗效和⽣存质量；采⽤⽂本数据挖掘技术与⽅法，整体把握肺癌中医药治疗规律，指导临床⽤药的规范化。

2.2数据挖掘在针灸⽳位帖敷的适应病等探讨的应⽤
张莘等[6]采⽤现代计算机与数据挖掘技术，建⽴⽳位贴敷数据库，对近60年来⽳位贴敷相关⽂献进⾏收集、整理、筛选、录⼊、审核、提取数据、统计分析，总结⽳位贴敷在临床治疗的优势病种和应⽤规律发现：⽳位贴敷疗法应⽤于临床各科的142种疾病。

优势病种为内科的哮喘、咳嗽、腹痛、⾯瘫、便秘；⼉科的⼩⼉咳嗽、⼩⼉哮喘、⼩⼉泄泻；外科的腰腿痛；五官科的⿐渊；妇科的经⾏腹痛等。

并总结出⽳位贴敷疗法具有作⽤直接、适应证⼴、⽤药安全、简单易学、取材⼴泛、价廉药简、疗效确切、⽆创⽆痛的特点。

贴敷疗法中的药物不经过肝的⾸过效应和胃肠道的破坏，可以较长时间作⽤于⼈体，且具有很低的药物副作⽤，外⽤药物⽅便病⼈⾃⼰掌握，可以随时撤去药物，避免不适。

杨洁等[7]收集针灸治疗贝尔⾯瘫RCT⽂献基础上，建⽴针灸治疗贝尔⾯瘫RCT⽂献数据库，运⽤数据挖掘技术，分析治疗贝尔⾯瘫RCT⽂献经⽳使⽤特点和规律。

分析发现针灸治疗贝尔⾯瘫中，⼿⾜阳明经⽳选⽤最多，重视局部⽳位，配合远端选⽳，地仓⽳为使⽤频次最多经⽳，交会⽳、五输⽳、下合⽳等特定⽳运⽤⼴泛。

循经取⽳是针灸治疗贝尔⾯瘫的重要原则，特定⽳的运⽤是针灸处⽅的主要部分。

2.3数据挖掘在中医证候⽤药特点的研究
王雪梅等[8]通过收集明清时期明确诊断痰瘀互结证的医案，痰瘀互结证的药物进⾏频数分析以及因⼦分析。

结果：明清时期痰瘀互结证的常见的⽤药有以下类四类：疏肝理⽓，化痰祛瘀；清热养阴，利湿通络；清热化痰，活⾎化瘀；益⽓扶正，祛痰化瘀。

结论：因⼦分析⽅法在⼀定程度上揭⽰了痰瘀互结证的⽤药规律，在中医证侯研究中有很好的应⽤前景，发现痰瘀互结证和⼼、肝、脾、肺、肾五脏功能失常皆有关，尤其是与肝的功能失调关系密切。

2.4数据挖掘在中药研究⽅⾯的应⽤
曹宜等[9]利⽤多维数据分析和关联数据挖掘⽅法, 剖析相关数据特征, 发掘中药功效与植物学分类、化学成分、药理作⽤之间的潜在联系, 探寻中药功效的
实质发现⼀味中药常具有多种功效, 含有多种类型的化学成分, 然后通过多靶点、多环节⽽发挥作⽤。

因此中药功效与化学成分、药理作⽤等的联系是互相交织、错综复杂的。

刘丽红等[10]通过多种⽅式介绍应⽤数据挖掘技术探索性研究治疗冠⼼病中药化学成分所形成的⼀些思路，认为选⽤数据挖掘⽅法处理中医⽂献中海量信息，进⾏治疗冠⼼病中药化学成分筛选具有较强的优越性。

3数据挖掘技术在中医药⽅⾯的可发展性
中医疗效评价因其传统的医疗模式及评价⽅式的影响,很多研究不能采⽤随机对照试验,其临床疗效评价受到⼀定的限制,疗效评价系统尚不完善,其研究结果难以被国际公认。

通过指标的调整,对建⽴较完整的中医药临床疗效评价指标体系能起辅助作⽤,为疗效评价体系的建⽴做了新的尝试。

其应⽤于评价中医药⼲预措施与临床结局之间是否有因果关联的研究,符合事物的因果特征,具有可⾏性。

4中医药数据挖掘中存在的问题
由于中医药数据的特殊性,数据挖掘技术在使⽤中存在⼀些问题[11]。

①数据多样性：中医药领域数据从媒介形式来分有⽂字、图像等,如检测和诊断结果的描述、⾆诊图像、CT 影像、指纹图谱等；从数据来源来分有⽂献数据、临床数据和实验数据等；从数据维数来分有单维、⼆维、⾼维等；从结果表达来分有⽂字、图表等。

②数据隐私性：中医药数据有可能涉及患者隐私及伦理道德,如处理不慎,可能带来安全和法律问题。

③数据不完整性：中医药数据在收集整理过程中,常因数据来源的缺损、失
真、⽬的单⼀、⼈为因素等致使数据不全,表达不确定及模糊。

④数据冗余性：中医药数据在记录过程中,可能包含⼤量的重复、⽆关的数据,如临床病例数据,可能某患者⼀段时间内的数据基本⼀致,⽽分析过程中不需要这些重复数据。

⑤数据不规范性：中医药数据由于历史原因和⼈为因素导致规范性不⾜,如同⼀病存在不同命名或称谓。

⑥数据专业性：单纯的数据挖掘不⾜以得到满意的结果,必须结合专业领域⼈才和专业知识,这就需要团队或复合性⼈才的参与。

⑦数据的时效性：中医药数据在不同时期采集得到的结果不⼀致,如患者各种波形图数据、实验动物不同时期的证候及药理药代数据结果不同。

⑧数据挖掘⽅法的局限性：每⼀种数据挖掘⽅法都有⼀定的局限性,故对于同⼀数据应通过不同数据挖掘⽅法进⾏处理,⼒求得到相似的结果,从⽽提⾼研究结果的论证强度。

5结语
数据挖掘为中医药传承研究提供了新思路和新技术，通过它可以深化和促进学术理论的升华和创新，有利于疾病证治规律的探索发现，有助于疾病诊疗技术新的突破和进展，有效地提⾼了中医药研究的深度和⼴度，促进了中医药学术的发展。

在中医现代化研究中,采⽤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的知识获取研究,对历代遗留的⽂献资料进⾏系统化、规范化整理,可进⼀步提取和挖掘其中隐藏的精华。

在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术与中医药的结合是⼀种必然之势,数据挖掘技术必将进⼀步加速中医知识更新的步伐,为构建现代中医药学理论奠定坚实的基础,是中医学蓬勃发展的必经之路。

参考⽂献：
[1] 李玲,周学平.数据挖掘技术在中医药传承中的研究进展[J].江苏中医药,2011,43(11):92-93.
[2] 杜建强,聂斌.数据挖掘在中医药领域应⽤研究进展[J].中国中医药信息杂志,2013,20(6):109-112.
[3] ⾼红艳,车⽴娟,张昌林,等.基于古代⽂献的消渴⽅剂数据库分析[J].数理医药学杂志,2010,23(6):693-694.
[4] ⽥琳,朱建贵,王映辉,等.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[J].中国中医药信息杂志,2012,19(11):22-24.
[5] 刘孟宇,周奇,郑光,等.基于数据挖掘技术肺癌中医药治疗⽤药特点和规律研究[J].世界科学技术-中医药现代化★思路与⽅
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[6] 张莘,张选平,贾春⽣,等.基于数据挖掘的⽳位贴敷疗法运⽤特点研究[J].针灸研究,2012,37(5):416-421.
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[8] 王雪梅,杨梅,鲁法庭.基于数据挖掘明清时期痰瘀互结证⽤药特点⽂献研究[J].辽宁中医药⼤学学报,2013,15(1):87-89.
[9] 曹宜,杭爱武,虞舜.中药功效数据集市的多维分析和数据挖掘研究[J].中草药,2010,41(12):2106-2108.
[10] 刘丽红,贾李蓉,刘静,等.数据挖掘技术在治疗冠⼼病中药化学成分探索研究中应⽤的思路[J].辽宁中医药⼤学学
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[11] 杜建强,聂斌.数据挖掘在中医药领域应⽤研究进展[J].中国中医药信息杂志,2013,20(6):109-112.。