真实世界中医诊疗数据挖掘分析的探索与实践共42页
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。
数据挖掘及其在中医领域的应用研究
信息或知识对 于所讨 论 的业务 或研 究领 域是有 效 的、 是有 实 用价值和可实现 的 ， 常识性 的结 论 或 已被人们 掌握 的事 实或
无法实现 的推测都是 没有 意义的 。
掘 的结果一部分 可能 与传 统 的诊 疗规 律相符 ， 合 的部分 不符 可能是潜在 的新 知 ， 也可能是没有 意义 的， 这都需要 在相应 目
起来 的。 １ 数 据 挖 掘 介 绍
数据挖掘 的任务 主要是预测 和描述 。预测是 指用 一些变 量或数据库 的若干 已知字段 预测其他感兴趣 的变量 或字段 的 未知的或未来 的值 。描述 是指 找到描 述数 据 的可理解 模 式 。 预测方法有统 计 分 析、 关联 规则 和 决策 树 预测 、 回归 树 预测 等 。其 中关联 规则 反 映 了一 个事 务 与其他 事 务 之 间存究
丁 维 蒋永光
摘
宋姚屏 吴孟旭 李 昆
成 都 ６０ ７） １０ ５
（ 都 中医药大 学 图书馆 成
今后 的发展 趋势。
关键词 ： 数据挖掘 ； 中医
要： 介 绍了数 据挖掘的意义和任务 ， 综述 了近几年来数据 挖掘在 中医各领域 中的应用 ， 分析 了 目 前存在 的问题 ， 并探讨 了
代化过程 中建立 了很 多的数 据库 。堆积在 数据库 中的信 息呈 超指数爆炸式增 长 。例如 中 医药科技 信息 数据 库就有 ５ Ｏ个 子数据库 、 １ 个表 单及 数百个 自动生 成 的中间 表、 ０ １０ ８ ０余个
著 录项 目， 涵盖所有 中医药有关 医 、 药及 学术 的内容 。而数据 挖掘技术 的发展使我们有 可能从这些海量 数据 中发 现新 的知
的。
化研究 的重要组 成部 分［ ， １ 必将 促进 中医药 的发展 。而数 据 ］
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 ２ ０ ４ ） 江 １ ０ ６
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
２ ｏ ，９４）４ ３ ｏ ６ ２ （ ：０
中 国 药 物与 临床 ，０ ７，（ ）２ １ ２０ ７ ４ ：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。
真实世界研究在中医药临床评价方面应用进展及数据质控
真实世界研究在中医药临床评价方面应用进展及数据质控邢永发;王保和;黄宇虹【摘要】随机对照试验是经典的药物安全性及疗效评价方法,但自身也存在一定的局限性.真实世界研究在世界范围内越来越受到研究者的重视,真实世界研究源于真实临床医疗环境的证据,研究结果临床适用性高.中医药强调以人为本,个性化治疗,这与真实世界研究更注重临床实际应用的特点不谋而合.真实世界研究应用于中医药临床评价尚处于起步阶段,当前其主要应用于中成药上市后再评价、中医临床治疗的证候特点分析、中医诊疗指南适用性评价及名老中医经验传承方面.本文就真实世界研究在中医药领域最新应用情况及数据质控策略做一综述.【期刊名称】《环球中医药》【年(卷),期】2018(011)004【总页数】6页(P625-630)【关键词】真实世界研究;中医药;临床评价【作者】邢永发;王保和;黄宇虹【作者单位】300250 天津中医药大学第二附属医院临床药理科;300250 天津中医药大学第二附属医院临床药理科;300250 天津中医药大学第二附属医院临床药理科【正文语种】中文【中图分类】R24在临床评价领域，评价药物或治疗方法效果的经典方法是随机对照试验(randomized controlled trial, RCT)。
在过去的几十年中，随机对照试验曾重塑了现代医学知识体系和实践策略，具有深远的意义。
其优点是可以很大程度的减少临床试验中的偏倚。
由于自身特点，RCT也存在一定局限性，其临床试验的环境与真实的医疗实践环境有较大距离，试验结果外推至更广大人群或在真实的医疗环境中应用时的效力不足。
出于以上RCT存在的局限性角度考虑，另一种临床评价思路——真实世界研究在世界范围内越来越受到研究者的重视[1]。
真实世界研究可理解为数据源自真实世界证据(real-world evidence，RWE)的临床研究。
其所提倡的理念与中医药理念不谋而合，真实世界研究基于真实世界的、常规的医疗环境，在这一过程中，医务人员以改善和保障患者健康状态为目标，采用恰当的方法，以患者为核心进行医疗活动，这与中医医疗实践的特点高度一致，中医辨证论治、综合调节、以人为本的优势特色在真实世界的条件下可得以充分发挥[2-3]。
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。
临床研究之真实世界研究
临床研究之真实世界研究临床研究之真实世界研究范本1. 概述1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究对象1.4 研究设计2. 研究方法2.1 数据收集2.1.1 数据来源2.1.2 数据采集方法2.2 参与者选择标准2.3 数据变量定义和测量2.4 研究期限和随访周期3. 数据分析3.1 数据清洗和筛选3.2 描述性统计分析3.3 统计分析方法3.4 研究假设或问题4. 结果4.1 参与者基本特征4.2 研究主要结果4.3 次要结果或附加分析5. 讨论5.1 主要发现和解释5.2 结果的可靠性和有效性 5.3 结果与其他研究的比较5.4 具体限制和局限性6. 结论6.1 本研究的主要结论6.2 潜在的临床影响6.3 进一步研究建议7. 附件7.1 附表7.2 附图7.3 补充资料注释：1. 真实世界研究（Real-World Study，RWS）：指在真实的医疗实践中对人群、疾病、治疗等进行观察和研究的科学方法。
2. 研究对象（Study Population）：指参与研究的个体或群体，可以是患者、医生、医疗机构等。
3. 研究设计（Study Design）：指研究的整体框架和方法，如前瞻性研究、回顾性研究、队列研究等。
4. 数据来源（Data Source）：指研究所使用的数据的来源，可以是电子健康记录、药品库存系统、病例报告等。
5. 数据采集方法（Data Collection Method）：指获得研究数据的具体方法，如问卷调查、数据抽取、数据录入等。
6. 参与者选择标准（Inclusion/Exclusion Criteria）：指研究中用于确定符合条件的参与者和排除不符合条件的参与者的标准。
7. 数据变量定义和测量（Data Variable Definition and Measurement）：指研究中用于收集和记录的数据变量的定义和测量方法。
8. 研究期限和随访周期（Study Period and Follow-up Period）：指研究的时间范围和随访的周期。
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。
真实世界研究在中医药临床研究中的应用
真实世界研究在中医药临床研究中的应用李金根;姜众会;高铸烨;徐浩【摘要】随着临床实践及现代科技的发展,经典的随机对照试验已不能满足人们需要,尤其是在中医药研究领域.而与此同时,旨在获得更加符合临床实际证据的真实世界研究(Real World Study,RWS)因具有更广泛的应用前景而受到越来越多的关注.本文简述了RWS的概念及RWS需较大的样本量以覆盖较全面的人群、无严格的纳入及排除标准、根据患者的实际病情和意愿选用不同措施而不采用随机分配的方式、关注的结局是与临床密切相关的终点事件及患者的生活质量、需要长期的随访观察等特点,分析了RWS在临床中的应用现况,以此为基础,对RWS在中医药临床研究中的应用进行了展望,以期为中医药研究者们提供新的思路.%With the development of modern technology and clinical practice,the classic randomized controlled trial nowadays cannot meet the researchers' needs for evidence with more reliable external validity,especially in the field of TCM.Meanwhile,real-world study (RWS) has been attracting more attention and at the forefront of clinical research all over the world for providing evidence in conformity with the real world condition.In this paper,we firstly described the basic concept of RWS,and then found that it was characterized by large representative samples,loose inclusion or exclusion criteria,allocation of interventions according to patients conditions and willingness,long-term follow-up,and clinically relevant endpoints.By analyzing the existing examples of RWS,we noted and discussed the promising future of RWS in TCM clinical research.Finally,we hope this paper will provide some inspiration for TCM researchers.【期刊名称】《世界科学技术-中医药现代化》【年(卷),期】2017(019)001【总页数】5页(P78-82)【关键词】真实世界研究;中医药;数据挖掘【作者】李金根;姜众会;高铸烨;徐浩【作者单位】北京中医药大学研究生院北京 100029;中国中医科学院西苑医院北京 100091;中国中医科学院西苑医院北京 100091;中国中医科学院西苑医院北京100091【正文语种】中文【中图分类】R29RWS起源于实用性随机对照试验，早在1966年就被提出，但直到1993年由Kaplan教授在其论文雷米普利治疗高血压病的前瞻性研究中正式提出后才逐渐受到重视[1]。
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]。
中医诊疗方法挖掘、整理与应用(一)word精品文档46页
中医诊疗方法挖掘、整理与应用（一）五千年中华民族的文化底蕴是中医药发生、发展的基础。
中医药文献资料浩如烟海，每一个献身于中医药事业的人穷其毕生也难窥其一斑。
如此海量的中医药数据更要有效地利用这些宝贵资源。
近年来，随着医院信息系统和数字医疗设备的广泛应用，数据库的信息容量不断膨胀，文献挖掘的效能与可靠程度亦不断提高。
中医药研究积累了大量的文献数据，如何充分利用这些宝贵的医学信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，挖掘、整理出可以广泛应用的诊疗方法，提高中医药特色疗法的疗效、给患者带来福音，是我专科医护人员专注的焦点，旨在加速中医药现代化进程，更好的为广大患者服务。
一、文献挖掘方法中医药领域的无数临床实践与理论研究积累了海量的科学知识，这些知识包含在中医药古籍文献以及当前的研究文献中。
据统计，目前国内收藏的中医药古籍文献13000多种，其中在社会上广为流传的古籍近1000种。
1911年以后出版的中医药书籍达12000多种，中医期刊230多种。
根据中国中医药期刊文献数据库显示，1987-2019年发表的中医药文献高达1715000篇。
其中涉及中医骨伤科学科的文献达312000余篇。
为从浩渺无际的中医药文献中找到适用于本专科的、有效的、实用的相关诊疗方法，挖掘出潜在的规律，我专科采用如下线索进行数据挖掘：1.以名老中医为线索的诊疗方法挖掘该法就某位名老中医诊疗肺系疾病的辨证思维方法、用药经验、组方特点、经验方应用、独特疗法进行归纳、总结及对其学术思想进行剖析。
如《赵炳南临床经验集》、《外台秘要》、《名老中医之路》、《林如高正骨经验》、《骨科诊疗学》等。
这种方法多为名老中医本人的经验总结，或其学术继承人、学生在跟随老师学习的过程中，对老师的学术思想和治疗某病的独特经验等进行总结，并列举典型病例加以论证，或对老师经验方的应用进行疗效观察，以典型医案、医论医话、有效验方等形式形成文献，对临床有很大的指导意义。
数据挖掘技术在医疗领域中的应用
数据挖掘技术在医疗领域中的应用随着科技的发展，数据挖掘技术已经在各个领域得到了广泛应用，而医疗领域也不例外。
数据挖掘技术可以帮助医疗行业更好地利用医疗数据，做出更准确的诊断和预测，推动医疗行业的发展和现代化。
本文将探讨数据挖掘技术在医疗领域中的应用。
一、疾病预测数据挖掘技术可以通过对大量的医疗数据进行分析，并利用机器学习算法预测某些疾病的发生概率。
例如，对于心脏病患者，通过收集患者的身体数据、生理指标、医疗历史等数据，可以构建预测心脏病发生的模型。
在日常的医疗诊断中，医生可以利用这个模型对病人进行风险评估，从而更加准确地预测患者是否会出现心脏病。
二、药物发现在药物研发的过程中，需要大量的实验数据，而数据挖掘技术可以帮助科学家挖掘和分析这些数据。
例如，利用数据挖掘技术对一个化合物进行结构分析，可以预测这个化合物的药理活性和毒性。
这些预测结果为药物研发提供了宝贵的指导。
三、个性化治疗数据挖掘技术可以帮助医生更好地选择治疗方案，实现个性化医疗。
通过对患者的病历、药物使用情况等数据进行分析，医生可以了解患者的疾病状态，并根据不同的个体特征制定个性化治疗方案。
例如，对于患有癌症的患者，利用数据挖掘技术可以预测患者的治疗反应和药物剂量，从而制定最佳的治疗方案。
四、医疗资源管理数据挖掘技术可以帮助医疗机构有效管理医疗资源。
通过对医疗数据进行分析，可以准确了解医院的病房利用率、医生的工作效率以及诊疗项目的消耗情况等。
这些数据可以帮助医院充分利用现有的医疗资源，提高医疗效率和服务质量。
五、疾病监测数据挖掘技术可以帮助疾病监测工作的开展。
例如，在流感疫情期间，通过对公共场所的人群分析，可以准确预测流感爆发的时间和规模，提前做好疫情防控工作。
这样的监测工作可以为疫情的早期预警和预防提供重要的支持。
在以上应用场景中，数据挖掘技术都发挥了重要的作用，帮助医疗行业更好地服务于人民群众，提高医疗质量和效率。
但需要注意的是，数据挖掘技术仅是医疗行业现代化的一个方面，更重要的是人文关怀和医学理念的发展。
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究引言医药领域一直是关注与人类健康密切相关的领域之一。
随着科技的不断进步，数据挖掘技术逐渐成为医药研究中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘技术在医药领域中的应用，分析其对医药研究和医疗保健的影响。
数据挖掘技术概述数据挖掘技术是通过从大规模数据集中提取有用的信息和模式来揭示新的知识的过程。
其中包括数据预处理、特征选择、模型构建和模式评估等步骤。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从复杂的数据中发现规律和趋势，提供对决策和预测的支持。
医药领域中的数据挖掘应用1. 药物研发数据挖掘技术可以帮助研究人员分析和挖掘大量的药物数据，加速新药的开发和评估过程。
通过对已知的药物、疾病和基因的数据库进行挖掘，可以发现新的治疗策略和靶点。
此外，数据挖掘还能帮助分析相关的临床试验数据，提供关于药物疗效和安全性的更好评估。
2. 疾病诊断和预测数据挖掘技术可以分析病人的病历记录、检查结果和基因表达数据，辅助医生进行疾病的诊断和预测。
通过对大量的患者数据进行挖掘，可以建立疾病模型，并预测患者的疾病风险和生存率。
这对于定制个性化的治疗计划和治疗方案具有重要意义。
3. 药物安全性和不良反应监测数据挖掘技术可以帮助监测药物的安全性和不良反应。
通过分析大规模的医疗数据库，可以发现药物在特定人群中的安全性问题，并为患者选用最合适的药物提供支持。
此外，数据挖掘还可以帮助发现罕见的副作用和药物相互作用。
4. 健康医疗管理数据挖掘技术可以帮助提高医疗机构的管理水平和效率。
通过分析患者的医疗信息和行为数据，可以改善医疗资源的分配和运营。
此外，数据挖掘还可以挖掘医疗保险数据，进行风险评估和欺诈检测，保证医疗保健的公平性和可持续性。
数据挖掘技术面临的挑战尽管数据挖掘技术在医药领域中有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，医药数据通常是高维、复杂和不完整的，对于数据的预处理和特征选择提出了很大的难题。
其次，数据挖掘技术需要充分的医药领域知识支持，否则可能会导致结果的误解和错误。
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研究中的应用
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。
中医药研究在真实世界研究现状
中医药研究在真实世界研究现状韩瑞婷;李宁;王宗耀;郑晓娜;余海滨【摘要】近年来,真实世界研究的起源与发展为中医药科研树立了新方向.计算机技术在大数据时代为中医在真实世界研究提供技术支持,倾向性评分等统计方法日臻完善.科学的方法与技术保障,通过建立中医药科研平台.真实世界研究正越来越多地被应用到临床研究中,目前中医药在真实世界研究取得了较好成果,虽然存在不足,在发展的过程中又不断探索改进,推进中医药科研走向世界.【期刊名称】《中国中医药现代远程教育》【年(卷),期】2017(015)006【总页数】3页(P33-35)【关键词】中医药科研;真实世界;方法学;信息系统;医疗;综述【作者】韩瑞婷;李宁;王宗耀;郑晓娜;余海滨【作者单位】河南中医药大学,郑州450000;河南中医药大学,郑州450000;河南中医药大学,郑州450000;河南中医药大学,郑州450000;河南中医学院第一附属医院科研部,郑州450000【正文语种】中文真实世界研究（real-world study，RWS）是指在较大的样本量（覆盖具有代表性的更广大受试人群）的基础上，根据患者的实际病情和意愿非随机选择治疗措施，开展长期评价，并注重有意义的结局指标，以进一步评价干预措施的外部有效性和安全性[1]。
RWS，亦有人称之为真实实践(actual practices)、真实社区实践(actual community practices)或现实对照实验(pragmatic controlled trial)。
其早期应用于实用性的临床试验，属于药物流行病学范畴。
早在1966年，由Williamson等首次提出，但之后的很长一段时间并没有受到学术界的关注，1993年Kaplan教授等进行了一项关于雷米普利干预高血压患者的前瞻性疗效评价研究，首次在论文中提出了RWS[2]，此后有关RWS的报告逐渐增多。
它的提出恰与随机对照试验(randomized controlled trial，RCT)相对应，而中医药具有辨证论治和复杂干预的特点，一定程度上限制了RCT的运用。
中医真实世界数据采集操作规范
中华中医药学会团体标准T/CACM XXX—2018中医真实世界数据采集操作规范Standard for collection operation in real world data of Chinese Medicine（稿件类型：公开征求意见稿）（本稿完成时间：2018年11月16日）201×-××-××发布 201×-××-××实施中华中医药学会发布目次前言 (I)引言 (II)1. 范围 (1)2. 规范性引用文件 (1)3. 术语及定义 (1)4. 数据采集原则 (2)4.1. 真实性 (2)4.2. 完整性 (2)4.3. 规范性 (2)4.4. 可追溯性 (2)5. 构建数据库 (2)5.1. 数据库设计原则 (2)5.2. 数据库设计 (3)5.3. 数据库实施 (3)5.4. 数据库测试 (3)6. 选择数据源 (3)6.1. 选择原则 (3)6.1.1. 关键变量可及 (3)6.1.2. 观察周期完整 (3)6.1.3. 样本量充分 (4)6.1.4. 隐私保护恰当 (4)6.2. 选择范围 (4)6.3. 采集质量控制 (4)7. 采集数据 (4)7.1. 回顾性数据库采集 (4)7.2. 前瞻性数据采集 (5)7.3. 健康监护设备数据采集 (5)8. 数据汇交 (5)9. 数据描述 (5)附录A研究文件归档与保存 (6)参考文献 (7)前言《中医真实世界研究数据采集操作规范》（以下简称“本规范”）按照GB/T 1.1—2009《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》规定的规则起草。
本规范由中国中医科学院提出。
本规范由中华中医药学会归口。
本规范起草单位：中国中医科学院中医临床基础医学研究所、中国中医科学院、安徽中医药大学第一附属医院。
本规范起草组负责人：谢琪、刘春、刘保延。
基于真实世界数据挖掘探讨中药治疗甲型流行性感冒临床用药规律
数据挖掘研究 基于真实世界数据挖掘探讨中药治疗甲型流行性感冒临床用药规律聂赛美,彭 平,王 蓓,于红建,刘 峰,张 杰,苏春燕(中国中医科学院望京医院,北京100102) [摘要],探讨中药治疗甲型流行性感冒的用药规律,为甲型流感临床用药提供参考。
基于医院信息管理系统,提取2023年2—3月中国中医科学院望京医院感染科发热门诊187位甲型流行性感冒患者的病历数据,运用古今医案云平台V2.3.5、SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics,对治疗甲型流感处方的药物种类、用药频次、性味归经、功效及核心处方等进行分析。
共纳入187首处方,中药103味,用药总频次2731次,高频中药有柴胡、甘草、黄芩、石膏;药性以寒、温为主,药味多辛、苦、甘,主归肺、胃经,药效以清热解毒、清热泻火为主。
关联规则分析得到12个配伍组合,置信度最高的组合为生姜-柴胡;系统聚类分析高频药物得到5大类;复杂网络分析得到核心处方,包括柴胡、大黄、厚朴、半夏、党参、黄芩、麻黄、防风、金银花、连翘、蝉蜕、薄荷、荆芥、茯苓、芦根、羌活、紫苏子、石膏、知母、白芍、生姜、甘草、桔梗23味药物。
临床治疗甲型流感以祛邪为主,兼顾扶正,组方多选用清热解毒、清泻肺热、疏散风热、燥湿化痰、补脾益气、顾护胃气等功效的药物。
本实验结论可为甲型流感临床用药提供参考,有利于指导临床实践,并为候选中药及新药研发提供依据。
[关键词] 数据挖掘;真实世界;甲型流行性感冒;古今医案云平台;用药规律doi :10.3969/j.issn.1008-8849.2024.02.015[中图分类号] R511.7 [文献标识码] B [文章编号] 1008-8849(2024)02-0231-06[通信作者] 苏春燕,E -mail :su -chy@ [基金项目] 国家重大科技专项(2017ZX10305501) 甲型流行性感冒(以下简称甲流)曾多次在全球范围内大流行[1],已成为全球公共卫生重点关注之一。