中医临床数据挖掘系统的研究与实现

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数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用

ｄｃｓｃｒｎｃｒｓｉａｏｙｉｆｃｉｎ，ｉｗａｈｐｒｅｃｉｉｙｎｕｅｈｏｉｅｐｒｔｒｎｅｔｏａｒｙｙｅｒａｔｖｔ，ａｄｐｕｍｏａｙｉｆａｌｎｒｎｌｍｍａｉｎ：ｒｕｔｎｏｌｏｎｅｔｏ－ｓｏｉｔｄｔｏＡｏｉｅｍｄｅｆｉｆｃｉｎａｓｃａｅ
随着信息化技术的快速发展，据库的应用不断深化，数各
行各业数据呈爆炸式增长，学领域同样如此。仅登录美国医ＧｅＢｎｎａｋ数据库中ＤＮＡ序列总量于２００２年就已超过２０亿８个碱基对［。传统数据库管理系统和统计学分析方法已无法１］有效地分析这些数据，致 “ 据爆炸、识贫乏 ” 现象。在导数知的这种背景下数据挖掘（ａａｍｉｉｇＤ应运而生。Ｄ是一ｄｔｎｎ，Ｍ）Ｍ
酯类及一些氟喹诺酮类。
ｃｒｎｃｒａｔｅａｒｙｄｓａｅＪ．ｎｅｔｍｍｕｏ，０２７（）ｈｏｉｅｃｉｉｖｗａｉｓ［］ＩｆｃｅＩｎｌ２０，０２：
６９６４４－５．
Ｉ］黄汉菊．学微生物学Ｉ．京：等教育出版社，０８：５．－６医－Ｍ］北高２０１６
［］ＨａｓｎＪＩｎＦ，ｏｌｙＳｅ１Ｍｙｏｌｓｎｕｎａｎｅ— ７ｓａ，ｒＤｏｅ，ｔ．ｃｐａｍａｐｅｍｏｉｅｉｆｃｗｉａ

中医病证规律下的数据挖掘论文

中医病证规律下的数据挖掘论文1数据挖掘技术在中医病证规律研究中的应用数据挖掘技术已广泛应用于中医病证规律研究领域，其基本流程为针对所研究疾病或证候整理相关文献资料，搜集具备中医诊疗信息、处方信息的海量数据，使用数据挖掘技术相关算法及其程序系统实行数据分析［5］，总结该病或该证候的核心理论、诊疗方法及特色方药，提炼具有中医特色的个性化诊疗方案。

因为疾病及中医证候种类繁多，作者通过中国知网信息检索平台，搜索关键词“数据挖掘”，查找并学习2010—2014年相关期刊文献，汇总中医病证诊疗方面的数据挖掘技术的应用成果，旨在为内、外、妇、儿等常见学科疾病的临床诊疗提供参考。

1.1内科疾病在心血管疾病方面，杨静等对冠心病的证候用药规律实行数据挖掘，结果显示冠心病以气虚血瘀证多见，另有心血瘀阻证、气阴两虚证，丹参、黄芪、葛根等为核心用药。

崔松等通过挖掘何立人治疗心悸的用药分析，总结其治疗心悸的基本方，归纳出以心悸为主重用淮小麦，以心律失常为主重用生黄芪等因症施药的特点。

赵健等通过对严季澜辨治的109例高血压病患者用方数据实行挖掘，总结出严季澜自拟调肝理血汤的用方要点与学术思想。

在消化系统疾病方面，王萍等挖掘整理了唐旭东治疗慢性萎缩性胃炎的辨证证型及用药规律。

Liu等［10］应用支持向量机技术研究中医舌诊舌象在胆囊炎患者中的分类，为数字化辨病辨证提供了可靠依据。

吴嘉瑞等［11］应用关联规则和复杂系统熵探索颜正华治疗泄泻用药经验。

杜斌等通过检索现代治疗溃疡性结肠炎的文献，挖掘出常用灌肠方药及药对。

在肾病及内分泌疾病方面，展俊平等［13］采用文本挖掘技术对慢性肾小球肾炎的证治方药规律实行总结分析，发现该病证候以气阴两虚、肝肾阴虚、脾肾阳虚为主，核心治法以益气养阴、化湿利水为主。

凌颖茹等挖掘了黄春林治疗肾病综合征的方药使用经验。

霍保民等［总结了戴希文教授分期诊疗慢性肾脏病的辨证及用药规律。

袁敏探析魏子孝教授诊治糖尿病善补气、活血的用药特点。

数据挖掘技术在医案研究中的应用与讨论_刘兴方

刘兴方，等：数据挖掘技术在医案研究中的应用与讨论
爽等［39］利用粗糙集技术的 Johnson 算法对 776 首治疗高血压病肝阳上亢证的中药处方中出现频率高的 53 种药物进行属性约简，进一步明确了高血压病肝阳上亢证的用药规律。 3. 6 人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力克服了传统人工智能方法对于直觉，如非结构化信息处理方面的缺陷，有较好的抑制噪声干扰的能力。因此在医案挖掘中将两者结合起来，根据粗集方法预处理后的信息结构构成神经网络信息处理系统，不但可以减少信息表达的属性数量，减小神经网络构成系统的复杂性，而且具有较强的容错及抗干扰能力，为处理医案中不确定、不完整信息提供了一条强有力的途径。如温宗良等［40］运用人工神经网络技术，采用成比例的共轭梯度算法从 79 例高血压病案样本中获取规则，建立高血压中医证候诊断模型，并将其运用于新病例的判别，具有较好的诊断、预测能力。 3. 7 贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一，是一种强有力的不确定性推理方法，能在有限的，不完整的，不确定的信息条件下进行学习和推理。如唐启盛等［41］运用贝叶斯网络模型对 611 例抑郁症患者的横断面证候进行数据研究，并结合前期聚类分析研究结果，拟定出抑郁症的 6 个中医证型，认为基于贝叶斯网络研究的中医证型具有一定客观性、科学性，较符合中医理论。 3. 8 典型相关分析利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法，其条件是两组变量都是连续变量，其资料都必须服从多元正态分布。如张晶［42］对 743 例情志致病症分类医案中的情志因子与左尺脉象进行典型相关分析，总结出恐、烦、精神萎靡、郁、狂与左尺脉象的相关性，为情志相关脉诊临床实践提供了文献支持。 4 讨论

数据挖掘技术在中医药传承中的研究进展

数据挖掘技术在中医药传承中的研究进展
李玲周学平
（南京中医药大学，苏南京２０４）江１０６
摘
要
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，炼出其中蕴藏的新理提
众多，术思想广为流中学
传。中医药事业的发展需要 “ 火传承 ” 传统的方法已经越薪，来越显示其不足。数据挖掘技术作为一种有效的信息处理技
术，过分析中医个体化诊疗信息特征，炼出其中蕴藏的通提
有何关系，尚待进一步研究。５参考文献
［】张继玲，曹碧兰．白癜风免疫学说新进展．遵义医学院学报，１
２ｏ，９４）４３ｏ６２（：０
中国药物与临床，０７，（）２１２０７４：９【ｌ张玉臣，成文，东，．７熊吕等虫草提取物抗炎及免疫作用实验研
论、方法，新实现中医药经验的有效总结与传承。目前数据挖掘技术在中医药传承中的应用主要包括：疾病研究中的应在用、方剂研究中的应用、中药研究中的应用、针灸临床中的应用。同时，们应该认识到数据挖掘作为一种新兴的在在在我前沿技术，多方面需要完善，数据挖掘研究结果的不确定性，据挖掘系统中的人为主观影响，需要在日后的实践在如数这中予以校正和改良。

数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用

数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用一、本文概述随着信息技术的快速发展，数据挖掘作为一种高效的信息处理技术，已经在各个领域展现出其独特的优势。

在中医药现代化研究领域，数据挖掘技术的运用更是为传统中医药的现代化发展提供了新的视角和工具。

本文旨在探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期推动中医药领域的科技进步和创新发展。

本文将首先介绍数据挖掘技术的基本概念、原理和方法，然后重点分析数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用案例和效果。

我们将从中药材的种植、采摘、炮制、配伍、药效评价等多个环节入手，详细阐述数据挖掘技术在这些方面的具体应用，以及所带来的实际效果和潜在价值。

本文还将对数据挖掘技术在中医药现代化研究中面临的挑战和问题进行深入探讨，包括数据挖掘技术的局限性、中医药数据的复杂性、数据挖掘与中医药知识的融合等问题。

通过这些问题的分析，我们希望能够为数据挖掘技术在中医药现代化研究中的进一步应用提供有益的思考和建议。

本文旨在全面、系统地探讨数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用，以期为中医药领域的科技进步和创新发展贡献一份力量。

二、数据挖掘技术概述数据挖掘（Data Mining）是一门新兴的交叉学科，它融合了数据库技术、机器学习、统计学等多个学科的理论和方法。

数据挖掘的主要目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。

这些信息和知识可以表示为概念、规则、规律、模式等形式，它们可以用于决策支持、过程控制、信息查询、科学研究等多个领域。

数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘、结果解释和评估等步骤。

数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以消除噪声、处理缺失值、标准化数据等，使得数据更适合于挖掘。

数据挖掘阶段则利用各种算法和工具，如聚类分析、决策树、神经网络、关联规则挖掘等，来发现数据中的模式和关联。

数据挖掘在中医药领域应用研究进展

数据挖掘在中医药领域应用研究进展标签：数据挖掘；中医药；应用研究；综述数据挖掘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，兹将近年来研究进展作一综述。

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。

中医药数据具有非线性、模糊性、复杂性、非定量等特征，针对具体的中医药数据和不同的挖掘目标，往往要将几种方法融合起来应用，以发挥各自的技术优势，或引进其他学科方法共同解决一些问题，其中关联规则、频数分析、聚类、文本挖掘等为常用方法。

中医药文献数据研究，要求数据来源、文献纳入标准、排除标准、文献规范原则、证候名称规范、症状名称规范、中药名称规范、计量标准规范等进一步加强与完善，数据获取、保存、抽取等预处理及数据挖掘技术的运用也有待更科学深入。

1.1 关联规则郭氏等[1]采用关联规则分析方法分析了古医籍中治疗带下病的用药规律，发现明清时期治疗带下病的方药以健脾祛湿药物为最常用结构，其中又配伍一些专属度比较高的特色药物，如收涩止带药、补肾药、清热燥湿药等。

1.2 频数分析吴氏等[2]检索中国期刊全文数据库等1991-2011年发表的有关围绝经期综合征文献，进行整理及频数分析。

结果围绝经期综合征常见中医证候有49个，其中肝肾阴虚、肾阳虚、肾阴虚、肾阴阳两虚、心肾不交、肝郁气滞、脾肾阳虚最多见；提取常见症状共65个，包括月经紊乱、头晕耳鸣、失眠、烘热汗出、腰膝酸软、心悸、易怒、纳呆等；病位以肾、心、肝、脾为主；病性以虚为主；脉象以细数、沉细、弦细为主，舌象以舌淡或舌红、苔薄或少苔为主，说明围绝经期综合征的中医证候分布比较集中。

医学数据挖掘研究

医学数据挖掘研究陈彬玫①①成都市郫县中医医院，610225摘要当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。

本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。

关键词医学数据；数据挖掘；数据仓库；1 引言以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。

医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。

但是，医疗信息化也面临很多问题。

在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。

在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。

民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。

对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。

在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。

人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。

目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。

在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。

2 医学数据挖掘的研究动力2.1 伦理需求身体健康是人类社会的本质需求。

因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。

通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。

进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。

基于遗传算法的中药药对挖掘系统的设计与实现论文

基于遗传算法的中药药对挖掘系统的设计与实现摘要用数据挖掘技术研究了中药方剂配伍的规律。

主要工作：分析了关联规则存在的问题，引入双向关联规则的概念；介绍了遗传算法的基本原理，研究了遗传算法在数据挖掘中的应用；将方剂库转换为位图矩阵，大大提高搜索效率；开发了一个基于遗传算法的中药药对药组挖掘系统。

论文组织如下：介绍了研究背景和意义；阐述了相关的理论基础；提出了系统的设计方案；详细展示了基于遗传算法的双向关联规则挖掘系统的实现过程，包括位图矩阵的实现，个体的编码方法，适应度函数的设计，规则的提取，选择、交叉、变异等遗传操作的实现等；利用脾胃类方剂库对系统进行了测试，并对测试结果进行了分析。

结果证明：该系统能够快速高效地从方剂库中找出具有重要意义的药对药组，对中医药的研究发展有一定意义。

关键词：数据挖掘；置信度；双向关联规则；遗传算法The Design and Implementation of Chinese Medicine Groups Mining System based on Genetic AlgorithmAbstractThis paper researches the compatibility of chinese medicine prescriptions by data mining techniques. The main contributions include: analyzes the problems in the association rules, and introduces the concept of the bidirectional association rule; presents the foundation principle of genetic algorithm(GA), and studys the application of GA in the data mining; converts chinese medicine prescriptions database to a bitmap matrix, which greatly enhances the efficiency of search; develops a chinese medicine groups mining system based on GA. The paper is organized as follows: Section 1 introduces the background and significance; Section 2 sets forth the basis of the relevant theories; Section 3 proposes the design project of the system; Section 4 detailedly shows the implementation of the system, including the implementation of bitmap matrix, the individual coding method, the design of fitness function, rules of the extraction, genetic operations. Section 5 gives a test of the system on the prescriptions database about spleen and stomach, and analyzes the results. It is proved that this system can find important and significant Chinese Medicine Groups from the prescriptions database, and is meaningful for the research of Chinese medicine.Key words:Data mining; Confidence; Bidirectional association rule; Genetic algorithm目录论文总页数：24页1 引言 (1)1.1 背景 (1)1.2 意义 (1)2 理论基础 (1)2.1 关联规则及存在的问题 (1)2.2 双向关联规则 (2)2.3 遗传算法简介 (3)3 需求分析及设计方案 (4)4 基于遗传算法的双向关联规则挖掘算法具体流程及实现 (6)4.1 位图矩阵实现 (6)4.2 编码 (9)4.3 适应度函数 (11)4.3.1 适应度函数设计 (11)4.3.2 适应度函数的实现 (11)4.4 规则的提取 (14)4.5 遗传操作 (15)4.6 算法流程 (18)5 测试 (18)结论 (21)参考文献 (21)致谢 (23)声明 (24)1引言1.1背景我国作为最大的中药材资源国，有着传统中医药文明的发祥地的地位，但是如今正面临着诸多挑战。

中医药数据挖掘技术及其应用研究

中医药数据挖掘技术及其应用研究随着信息化时代的到来，中医药行业也逐渐迎来了数字化时代。

如今，中医药数据大量产生与积累，数据资源的获取和整合成为了需求和发展的重要因素。

而中医药数据挖掘技术应运而生，成为整合和挖掘数据的重要手段。

本文将介绍中医药数据挖掘技术及其应用研究。

一、中医药数据挖掘技术基础中医药数据挖掘技术是数据挖掘技术在中医药领域中的应用，主要包括数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、回归、异常检测等技术手段。

数据预处理主要是对数据进行清理、整合、选择和转换，以便后续的挖掘操作。

关联规则挖掘则主要是发现数据集中项与项之间的关联关系，例如，在多家中医药机构的病历数据中做关联规则挖掘，可以发现某种病的诊断方式，与该病的治疗方式的长短之间的关联关系。

分类、聚类、回归等技术手段则常常用于对数据进行分析和预测，以期发掘出中医药中的潜在规律和规律的应用。

二、中医药数据挖掘技术的应用中药材品质研究中药材品质研究是中医药数据挖掘技术的一个重要应用领域。

中药材品质的研究一直是中医药行业面临的重要问题之一。

传统的中药材品质研究常常需要依靠药材质量地方标准进行，由于药材的品质在物理、化学和生物特性等方面的不稳定性，可能会带来一定的争议和误解。

中药材品质研究的一个重要任务是寻找代表药材品质的特征变量，并对这些特征变量进行定量描述和分类。

中医药数据挖掘技术为这些操作提供了一种较好的手段。

将数据挖掘技术应用于中药材品质研究，能够从大量的中医药书籍、中药材标本、中医药诊断和治疗记录中挖掘出与药材品质相关的有效变量和数字特征。

中医证候分类中医证候分类是中医药学的重要分支之一，其分类依据是由与中医医学相关的诊断和治疗数据所提供的证候信息。

在传统中医诊疗实践中，中医证候往往是通过临床医师的经验和知识判断的。

而这种主观判断往往存在一定的偏差和局限性。

中医药数据挖掘技术能够利用大量的中医药证候信息，基于数据挖掘的方法，制定精确的证候分类标准。

中医药临床数据分析与解读

中医药临床数据分析与解读随着科技的快速发展，中医药行业也逐渐意识到数据对临床决策的重要性。

中医药临床数据分析与解读正是基于大数据的方法，通过对海量数据的收集、整理和分析，为中医药临床提供有效的决策依据。

一、数据收集中医药临床数据分析与解读的第一步是数据收集。

中医医院通过电子病历系统、医院信息管理系统等工具，将患者的病历、治疗方案等信息进行数字化记录。

此外，还可以通过问卷调查、实验研究等方式获取更加全面和准确的数据。

数据的收集需要严格遵守伦理原则，保护患者隐私，并确保数据的真实可靠性。

二、数据整理与存储收集到的数据需要进行整理和存储，以便后续的分析和解读。

数据整理的步骤包括数据清洗、数据分类和数据编码等过程。

数据清洗主要是排除异常值和错误数据，确保数据的准确性。

数据分类则是按照一定的标准将数据划分为不同类别，以便更好地进行分析。

数据编码是为了方便存储和检索，将数据进行编号和标记。

数据的存储可选择使用数据库系统，如关系数据库管理系统（RDBMS）或非关系型数据库管理系统（NoSQL）。

数据库的选择应根据数据的特点和需求进行合理的考虑，以确保数据的安全性和有效性。

三、数据分析与挖掘数据整理和存储完成后，可以进行数据分析与挖掘工作。

数据分析主要包括描述性统计分析、推断性统计分析和预测性分析等方法。

描述性统计分析用于对数据的基本特征进行描述，如中位数、平均数、频数分布等。

推断性统计分析则是通过样本推断总体特征，并对中医药临床问题进行推断和判断。

预测性分析则是基于历史数据对未来趋势进行预测。

数据挖掘是一种通过使用自动化或半自动化工具，发现隐藏在大规模数据背后的未知知识的过程。

数据挖掘可以通过聚类、分类、关联规则等算法，从中医药临床数据中发现新的规律和关联性，对中医药治疗效果的预测和评价提供更加准确的依据。

四、数据解读与应用数据分析只是中医药临床数据分析与解读的第一步，最终目的是要将数据转化为有效的临床决策和治疗方案。

数据挖掘方法在中医医案研究中的应用

数据挖掘方法在中医医案研究中的应用作者：王康尹玉洁李雅文秘红英李红蓉贾振华来源：《世界中医药》2021年第11期摘要中医医案作为中医诊疗经验及学术观点的载体，历来是中医传承研究的重中之重。

传统的“个人领悟式”方法在分析医案时难以避免存在片面性和主观性。

因此，寻找一种可以全面、客观地反映医案中隐藏信息的医案研究方法就显得尤为重要。

近些年随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在医案研究中的应用也日益深入。

现通过对目前医案研究领域常用的数据挖掘方法、软件及平台的应用现状进行梳理，并对每种方法在医案研究中的适用领域进行简要评述，以期为医案研究者选择合适的研究方法提供参考，为传承医案中蕴含的诊疗经验及发展中医药事业提供新思路。

关键词中医医案;中医诊疗经验;数据挖掘;统计学方法Abstract As the carrier of experience of traditional Chinese medicine（TCM） diagnosis and treatment and academic viewpoints，medical records of TCM have always been the most priority in TCM inheritance and research.The traditional comprehension-based analysis method is hard to avoid partial face and subjectivity in the analysis of medical records.Therefore，it is important to find a method of medical records research that can comprehensively and objectively reflect the hidden information in medical records.With the rapid development of information technology in recent years，the application of data mining technology in medical records research is increasingly in-depth.The author analyzes the application status of data mining methods，software and platform commonly used in the field of medical records research，briefly reviews the application of each method in medical records research，in order to provide a reference for medical records researchers to choose the appropriate methods，and provide methods to inherit the experience of diagnosis and treatment hidden in medical records of TCM and provide ideas to develop TCM.Keywords Medical records of traditional Chinese medicine; Experience of traditional Chinese medicine diagnosis and treatment; Data mining; Statistical method中圖分类号：R242;R249文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1673-7202.2021.11.003中医医案，又称病案、诊籍、方案、脉案等，是记录中医医家临床辨证、立法、处方用药的第一手资料[1]。

中医临床诊疗研究信息系统的研究与设计

中医临床诊疗研究信息系统的研究与设计发表时间：2013-04-16T10:14:08.827Z 来源：《医药前沿》2013年第5期供稿作者：蔡晓鸿解丹胡芳彭瑜[导读] 中医学是我国特有的生命医药科学，具有自身独特的理论体系和临床疗效。

蔡晓鸿解丹胡芳彭瑜（湖北中医药大学信息工程学院湖北武汉 430065）【摘要】该文从中医临床研究的思路和方法入手，提出借助信息技术提高中医临床研究的水平。

对目前的中医临床诊疗信息系统的现状进行分析，并对中医临床诊疗研究信息系统进行设计。

该设计从数据采集、分析和利用等方面作了全面的功能规划，力求在患者、医生和科研人员之间建立新型关系，深化中医临床研究。

【关键词】中医临床诊疗研究信息系统【中图分类号】R19 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2013）05-0393-03一、引论中医学是我国特有的生命医药科学，具有自身独特的理论体系和临床疗效，在当今世界范围内对传统医学需求日益增加的情况下，充分显示中医药的科学性，不仅有助于中医学的自身发展，对于推动医学乃至整个生命科学的发展，意义重大。

中医以整体、动态和辩证的思维方式认识生命与疾病的复杂现象，深具系统性和复杂性。

由于历史、文化背景和思维方式等原因，中医学难以吸收近代科学成果，相对现代医学发展比较缓慢[1]。

虽然中医临床研究取得了许多成果，但当前以实验医学标准和方法为主体的中医临床研究思路与方法，难以形成适应中医药发展要求的自主创新体系，制约了中医药现代化、国际化进程。

研究者普遍缺乏对信息医学知识和技术方法的了解和掌握，导致临床研究所获取的信息难以及时、有效的得到开发利用和共享等。

中医临床研究要取得突破，须解决中医信息标准化、数据分析及中医知识发现等技术上的问题。

随着新兴学科不断产生，不断增长的知识，大量的数据库、分析工具和技术为中医药跨越式发展提供了新的方法和可能。

建设中医临床诊疗研究信息系统，借助信息技术将有望从根本上改变中医临床研究现状，提高中医临床研究水平和效率，提高中医药科学管理水平和创新能力，保障中医临床研究取得实质性突破。

数据挖掘下的中医方剂数据预处理

数据挖掘下的中医方剂数据预处理引言中医方剂是指中医药中常用的用于治疗疾病的草药组合。

随着现代技术的发展，数据挖掘成为各个领域中的热门话题，同样也应用于中医药领域中的中医方剂研究。

为了更好地进行数据分析和挖掘，中医方剂的数据预处理是非常重要的一步。

中医方剂数据中医方剂数据主要分为药方组成、功效、方剂数量、医案、临床案例等方面。

这些数据主要由中医药行业的研究机构、药企、医院等单位独立进行的数据整理和收集。

由于数据来源的不一致性和不确定性，数据存在噪声和冗余。

因此，需要对数据进行预处理。

数据预处理的步骤数据预处理依次包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个基本步骤。

数据清洗数据清洗是指删除或修正与研究无关的数据、或更新缺失或错误的数据等处理步骤。

在中医方剂数据预处理中，需要对方剂组成进行清洗。

因为草药存在名称不一致、剂量不统一等问题，需要将其转化为标准格式，便于后续处理。

数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据合并为一个相对完整的数据集。

在中医方剂数据预处理中，需要将来自不同机构的数据进行集成，并进行去重操作，避免出现重复数据。

数据转换数据转换是将数据从不同的表达方式转换为统一的格式，以满足后续分析和挖掘的需要。

在中医方剂数据预处理中，我们需要转化为数值型数据，进行数据规约。

数据规约数据规约是将数据集中数据的维度、变量和属性减少到最基本、最关键、最容易理解的维度、变量和属性，以便更好地进行分析和挖掘。

在中医方剂数据预处理中，我们可以使用主成分分析和因子分析等方法进行数据规约。

结论中医方剂数据预处理是中医药数据研究的重要一步，其目的是减少数据的冗余和噪音，提高数据的质量，为后续的数据分析和挖掘提供基础。

对于中医方剂数据的预处理，需要组合使用数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等多种方法，以获得更加准确、可靠和有价值的数据分析结果。

数据挖掘方法在中医药领域的应用浅析

形成的新兴研究方向，典型应用包括生物、学、融、其医金零售、电信等多个行业。
程特别重要，在这个过程中，需要中医药专家的参与以保证数据的准确性。在挖掘目标及结果评估方法的确定方面，也需要中医药专家的共同合作，以便保证问题定义和结果解释
随着数据库技术不断发展和广泛应用，聚积在各类应用
数据库中的数据量呈现几何级数的增长，们迫切需要采用人新的技术来对这些数据来提炼，从中寻找有用的知识和规律。数据挖掘就是从海量的、完全的、噪声的、不有模糊ｌｈｎｓｄｃｎｙｗｏｄ：ｔｎｎＴａｉｏａｉｅｅＭｅｉｉｅｉＣ
１数据挖掘概述
同样由于来源的多样性，据可能采用文字、数图像、据符号数
等多种形式表达，必须在进行挖掘之前进行统一转换，则否
数据挖掘程序没有办法识别和处理。由于数据源的差异，同类药物可能有不同的名称、量衡可能也存在差异，此需度因要在数据挖掘之前统一对数据进行规范和转换，则数据挖否
ＡｂｓｒｔＴｈｓａｒｇｖｓｇｎｒｌｎｒｄｕｔｏｔｄａａｔａｃ：ｉｐｐｅｉｅａｅｅａｉｔｏｃｉｎｏｔｍｉｉｇｎｄｈｅｈｒｃｅｉｔｃｏｎｎａｔｃａａｔｒｓｉｓｆＴＣＭｄｔｍｉｉａｄｈｃｒｎｔａａｎｎｇｎｔｅｕｒｅａｐｌｃｔｏｆｄｔｉｎｇｉｈｅｄｏｐｉａｉｎｏａｍｎｉｎｔｅｆｌｆＴＣＭｅｅｒｈ．ａｉｒｓａｃ

名老中医临床医案数据挖掘研究思路探讨

名老中医临床医案数据挖掘研究思路探讨关键词：数据挖掘；中医医案；名医经验近年来，信息技术在中医领域，尤其是在名老中医诊疗经验挖掘研究工作中的应用逐渐成为热点。

但在具体实践中也出现了一些困难和问题，如研究方法难以突出中医特色、成果实用性不强等。

由于中医学知识的复杂性，对中医知识的挖掘必然有其特殊性，作为一种技术手段，数据挖掘理应遵循名老中医经验整理的一般规律和原则，据此，笔者抛砖引玉对名老中医诊疗经验挖掘的思路提出一些个人认识与看法，期待引起同道对此问题的探讨。

1从数据采集角度分析中医医案特点从数据采集的角度看，中医医案尤其是名老中医医案不同于记述完备的现代医学住院病历，中医医案不必要求将患者的症状、体征完整记述，而只需要将主证及辨证论治的思路描述清楚。

可以说，中医医案是医家临床思维活动、辨证论治过程的记录，是中医理、法、方、药综合运用的具体反映。

中医医案在病情症状描述方面的信息通常是模糊或不完整的，这些信息往往是从患者身上提取但经医生主观筛选过的，而与主证密切相关的一些特殊指征，如医生的问诊往往是围绕主诉，有针对性有重点地展开，不必面面俱到，就望诊而言，简单的文本描述也不可能全面反映诊疗现场丰富的视觉信息[1]。

通过考察中医医案文本，不难发现其内容大体可分为疾病、症状、证候、治法、方药、疗效等不同方面，其中疾病、症状、证候、治法、疗效信息的描述通常会呈现不完整、模糊和主观性的特点，而方药信息则不同，方与药相对来讲都是比较完整、具体而客观的[2]。

因此，方药信息数据的这种特点非常适合运用数据挖掘方法进行分析处理，而目前名老中医经验数据挖掘研究也普遍是从经验方、药入手而展开的。

2从经验方药入手开展数据挖掘研究的理论基础一般而言，历代中医文献大部分可归属于方剂或本草类古籍，如《伤寒论》、《金匮要略》、《千金要方》、《外台秘要》、《神农本草经》、《证类本草》、《本草纲目》等，这些古籍文献从某种意义上可被视为传统中医经验整理的有效形式。

数据挖掘技术在中医药领域应用

中图分类号：Ｒ —３２０
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ —３４２１）３０９ —２０５５０（０２０．０９０湿热的用药及配伍规律，明清医家治疗脾胃湿热型黄疸多用茵陈蒿，是清热退黄的主药；而且，茵陈蒿主要与利水渗湿药和行气药配伍应用。组方上多在 “ 化湿、健脾、清热、理气 ”中变构。张氏等利用关联分析中医治疗肾病用药得出：人参与黄芪在治疗。的方剂中同时出现的频数为１．％在含有人参肾病１１，的治疗肾病的方剂中，．含有黄芪的占５．％Ｏ５；同时，从上述关联
方向及可发展性。１数据挖掘技术应用于中医药的技术支持
中医证候系统庞大而复杂，诊断系统又是一个非线性的、
多维多阶的、可以无限组合的复杂巨系统，线性研究的方法用
数据挖掘就是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、看似随机的数据集合中，提取隐含其中的、事先未预知的、但又有价值的知识和规律的过程。目前，数据挖掘的主要算法有聚类分析、因子分析、主成分分析、关联规则分析、粗糙集、贝叶斯网络、神经网络、人工智能等。这些算法各有特点，根据主题的不同，以采用不同的算法。如中医方剂研究多用关可联规则分析，出复方中的主要及配伍规律；中医定量诊断可找
处理工具和浅层的、验性的中医信息分析处理已不能解决中经
医现代化发展的根本要求，随着用户需求的不断提高，现有数据库系统的模式和内容已难以满足需求。而数据挖掘技术正适

【最新word论文】数据挖掘技术在中医药研究中的应用【医学专业论文】

数据挖掘技术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。

1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。

数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。

挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。

1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。

最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。

1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

关联包括简单关联、时序关联、因果关联。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。

因此关联分析生成的规则带有可信度。

1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。

分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。

分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。

分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。

聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。

通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。

聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。

名老中医临证经验的数据挖掘现状

据采用Ｆ — ｒｗｈＰＧｏｔ算法进行了数据分析，主要选择了症状、辨证、治法、处方四维信息，分别挖掘了症状与处方之间、辨证与处方之间、症状与辨证之间的关联规则，获取了该名老中医在中医诊疗中的一些经验。如对于规则“ 气滞胃脘一木
１名老中医继承研究模式的不足．
文献整理和跟师学习的继承模式、回顾性病例分析、文献、病案资料整理研究以及独立的小样本前瞻性研究，息信
量相对较少，多有用的信息很难采集齐全，许整理的范名老中医中长期的甚至是整个医疗生涯的临证诊疗经验缺乏系统整体的记录
系及中医医案分析、中医临『断等方面末诊。
决策树（ｅｉｏｒｅ则是对数据进行分类的一种有效ＤｃｉＴｅ）ｓｎ
方法，过Ｉ３法或Ｃ．算法，将名老中医数据生成一通Ｄ算４５先棵决策树，利用预先剪枝或后剪枝法对决策树进行优化，再最后建好的决策树模型就可对数据提取分类规则，多应用于中医辨证分型，归纳名老中医对症候辨证研究的经验，建立中医辨证准则，达到辨证施治的目的。聚类分析（ｌｓｒｎｌｉ）Ｃｕｔａｓ又称群分析。ｅＡｙｓ是根据 “ 以类物聚” 的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析，大致分为： ①划分方法； ②层次方法；基于密度的方法； ③ ④基
研究结论，含着中医基础理论和名老中医的独创心得，蕴是临床实践与中医学理论结合、突破、创新的结果，是发展中医

数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状

·综述·数据挖掘算法在中药方剂研究中的应用现状Δ李蕙质＊，周小玲，杨玉杰，章新友 #（江西中医药大学计算机学院，南昌　330004）中图分类号 R289；R2-03文献标志码 A 文章编号 1001-0408（2024）01-0112-07DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.01.20摘要近年来，数据挖掘算法在中药领域的科研中得到了广泛应用。

采用数据挖掘算法可处理和分析中药方剂中的多层次数据，并对其作用机制提供合理解释。

这一方法现已较好地应用于中医药的配伍规律和高频药组的挖掘中，提高了临床诊断、靶点筛选和新药研究的可靠性和准确性。

本文对147篇中药方剂研究中运用数据挖掘算法的文献进行了整理与分析，结果表明，数据挖掘算法在中药方剂作用机制研究、中药方剂量效研究、挖掘核心药对/药组、挖掘“方-药-证”间的关系、发现新方剂和挖掘配伍规律这6个子领域中发挥了独特优势，尤以关联规则和聚类分析算法最具有代表性。

关键词数据挖掘算法；中药方剂；文献计量法；应用Application of data mining algorithms in research on traditional Chinese medicine formulaLI　Huizhi，ZHOU　Xiaoling，YANG　Yujie，ZHANG　Xinyou（School of Computer Science，Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang 330004， China）ABSTRACT In recent years，data mining algorithms have been widely employed in scientific research within the field of traditional Chinese medicine （TCM）. The data mining algorithms are used to effectively handle and analyze the complex data in TCM formulas，providing a rational explanation for the mechanism of action. This method has proven particularly useful in uncovering patterns of compatibility and frequent combinations of herbs in TCM，thereby enhancing the reliability and accuracy of clinical diagnosis，target screening，and the study of new drugs. This paper reviews and analyzes 147papers on TCM formula research that utilize data mining algorithms. The results indicate that data mining algorithms play a unique advantage in six sub-areas，including the study on the mechanism of action in TCM formula，the dose-efficacy of TCM formulas，the identification of core drugs pairs/groups， mining the relationships among “formulas-drug-symptom”， the discovery of new formulas， and mining the compatibility law. Notably， association rules and clustering algorithms are the most representative.KEYWORDS data mining algorithms； traditional Chinese medicine formula； bibliometrics analysis； application中药方剂是中药学中的一个重要研究领域，其基于中医整体观的思想，通过对疾病的辨证施治来构建适用于不同疾病或病情的中药处方，以实现治疗和预防疾病的目的。

中医药数据挖掘现状分析与创新探索

中医药数据挖掘现状分析与创新探索
潘晔;娄静;潘玉颖;范军铭;侯留法
【期刊名称】《中国中医药信息杂志》
【年(卷),期】2022(29)5
【摘要】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。

【总页数】5页(P5-9)
【作者】潘晔;娄静;潘玉颖;范军铭;侯留法
【作者单位】河南省中医药研究院附属医院
【正文语种】中文
【中图分类】R2-05
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