文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用

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利用文本挖掘技术分析银屑病中医用药规律

（．１首都医科大学附属北京中医医院，北京１０１；２中国中医科学院中医临床基础医学研究所，０００．北京１００；０７０
３兰州大学数学与统计学院，肃兰州７００；４上海中医药大学，．甘３００．上海２１０）０２３
ＳａｉｉｓＬｎｈｕＵｉｒｉ，ａｚｏ３００Ｃｉａ４ＳａｇａｎｖｒｉＴａｉｏａｈｎｓｄｃｎ，ｈｎｈｉｔｔｔ，ａｚｏｎｖｓｙＬｎｈｕ７００，ｈｎ；．ｈｎｈｉｉｅｓｙｏｒｄｔｎｌｉｅｅｓｃｅｔＵｔｆｉＣＭｅｉｉＳａｇａｅ
・
２８・
ＣＤｅｏｒａｌｈｉｅＳＪｕｎｏｆｎｆｍａｔｏｏＴＭＩｏｒｎｎＣｉ
Ｎ．１１ｏ１８ｏ１ｏｖ２０Ｖ．１Ｎ．１
利用文本挖掘技术分析银屑病中医用药规律
姜春燕谭勇，，杨静蔡锋宇文亚郑光，，，，。郭洪涛，一吕爱平
ｃｌｃｅｒｍｈｎｓｉｍｅｉａｉｒｔｅＤａａａｅ（ＢＭ）ａｃｅｓｄｔｂｓｓｅｔｂｉｈｄｏｌｔｄｆｏＣｉｅｅＢｏｄｃｌＬｔａｕｒｔｂｓＣｅｅ．ｎｄＡｃｓａａａｅｗａｓａｌｅ．ｓ
，
ｒ．ｅｉｈｎｓｄｃｎｓｉｌＣｐｔｌｄｃｌｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０１。ｈｎ；．ｓｉｔＢｓｃｅｅｒｈｎＪｉｎＣｉｅｅＢｊｇＭｅｉｉｅＨｏｐｔ，ａｉｉａｉｓｙＢｉｎ０００Ｃｉａ２ｎｔｕｅｏａｉＲｓａｃａａＭｅＵｅｔｊＩｔｆＩＣｉｉａｄｃｎ，ｈｎｃｄｍｈｎｓｄｃｌｃｎｅ，ｅｉｇ１００，ｈｎ，．ｃｏｌｆＭａｈｍｔｓｎｌｃｌｎＭｅｉｉｅＣｉａＡａｅｙｏＣｉｅｅＭｅｉｉｃｓＢｉｎ０７０ＣｉａｆａＳｅｊ＂３Ｓｈｏｔｅａｉｄｏｃａ

生物医学文本挖掘研究的体会

今后的方向
应用领域上，向生物信息学靠拢；实行中，寻求获得经济效益的可能；学科上，最终目标是知识发现；方法上，探索本体论在医学领域中的应用。
二、数据挖掘工具
文本挖掘的主要内容
1. 术语识别 2. 信息抽取 3. 发现关系
Text Mining Tools
Semantic Knowledge Representation/语义知识表征项目，SKR / 美国国立医学图书馆,1998年启动文本中所包含知识进行正确表达利用美国国立医学图书馆现有的资源，尤其是一体化医学语言系统（UMLS）的知识库和 SPECIALIST系统所提供的自然语言处理工具，开发出可以表达生物医学文本的实用程序。
基础不等于研究内容具体方法的使用（具体、数目）
这个库的开放特性使得读者在R统计程序语言中免费扩展。只用10行代码来分析主题词的相关性。对于生物信息学家和统计学家来说， MedlineR是建立更加复杂的文献数据挖掘应用的基础。
MedlineR
为生物医学家和统计学家建立的文献数据挖掘工具的免费资源库 MedlineR的源代码可以从 /pub/medlineR中获得。
取得的成果
方法是可行的。得到的规则。开发出相应的数据挖掘平台。
– BICOMS – MeSH_Manager
建立A02 A02 A02 A02 A02 A03 A05 A07 A07 A07 A08 S1 Pathology Physiology Physiopathology Metabolism Metabolism Drug Effects Drug Effects Metabolism Drug Effects Drug Effects Drug Effects M2 G06 G11 G11 G04 D09 G06 A05 D27 G09 A07 G05 S2 null Physiology Physiology Physiology Metabolism Drug Effects Metabolism Pharmacology Drug Effects Physiology Drug Effects M1/S1 的病态结构的生理功能的异常功能的代谢变化的代谢变化受药物作用受药物作用的代谢变化受药物作用受药物作用受药物作用 SR 作为… 的结果是...的位置破坏是...的位置是...的位置发生了影响受...影响发生了影响发生了 M2/S2 代谢过程的生理变化的生理变化的生理变化的分解代谢受药物作用的代谢变化的药理作用受药物作用的生理功能受药物作用

计算机辅助系统评价方法学研究和应用

中国循证医学杂志2021年1月第21卷第1期计算机辅助系统评价方法学研究和应用张雪芹\张薇\郑培永2,邓宏勇11. 上海中医药大学中医健康协同创新中心（上海201203)2.上海中医药大学附属龙华医院（上海200032)• 111••方法学•【摘要】系统评价（S R)是生产临床决策证据的重要手段。

传统的S R过程主要由人工完成，具有较高的时间及人力成本，且效率较低，无法适应快速决策的需求。

信息技术发展为计算机辅助S R方法奠定了基础，研究者尝试通过在S R各个环节，引人计算机技术以取代或增强人工操作，从而改善S R的时效性。

本文从文献获取、数据处理和证据评价等角度，对国内外计算机辅助S R的方法学研究及其应用情况进行整理，以期了解该领域发展现状及趋势，为进一步推动自动化SR技术相关研究提供参考。

【关键词】系统评价；计算机技术；循证医学；方法学Computer aided systematic review: research and applicationZHANG Xueqin1, ZHANG Wei1,ZHENG Peiyong2,DENG Hongyong11. TCM Health Service Collaborative Innovation Center, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, P.R.China2. Longhua Hospital, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 200032, P.R.ChinaCorrespondingauthor:DENGHongyong,Email:*****************.cn【A bstract】Systematic review is an important method to obtain clinical decision evidence. The traditional systematic review is primarily conducted manually, which cannot meet the needs of rapid decision-making due to its high time and labor force cost as well as low efficiency. However, the development of information technology has laid the foundation for computer-aided systematic review methods. Attempts have been made to replace or enhance manual operations by introducing computer technology in all aspects of systematic review, thereby improving efficiency. This paper integrates the methodological research and its application of computer-aided systematic review both domestically and abroad from perspectives of literature acquisition, data processing and evidence evaluation. The aim of this paper is to understand the status quo and future trend in this field, and to provide reference for further researches related to automated systematic review technology.【Key words 】Systematic review; Computer technology; Evidence-based medicine; Methodology系统评价（systematic review,SR)作为指导临床决策最佳证据，是对某一特定医疗卫生问题的研究进行系统总结的方法"1。

基于重现的无词典分词方法在中文生物医学文本挖掘中的应用

Ｍｅｉｌｃｎｅ，ｅｇ１０２，ＣｉａｄａｉｃＢｉｎ０００ｈｎｃＳｅｓ
［ｂｔａｔＡｓｃ］Ｂｓｄｏｒｆｎｏｕｔｎｏｅｒｃｌｏｘｍｎｎｄｔｅｏｓｆｈｎｓｏｄｓｇｅｔｉｎｃｍｉｅｉｒａｅｎａｉｔｄｃｏｆｈｉｉｅｆｅｔｉｉｇａｅｍｔｄｉｅｒｅｍｎａｏ，ｏｂｎｄｗｔｂｅｉｒｉｔｐｎｐｔｎｈｈｏＣｅｗｔｈ
王军辉胡铁军李丹亚
（中国医学科学院医学信息研究所北京１０２）０００
［要］在对文本挖掘和中文分词方法进行概述的基础上，结合中文生物医学文本的特点，提出基于重现摘
的无词典分词方法在构建医学文献相关性数据库、发现医学新名词、预测新兴研究趋势和基于文献的知识
ｔｅｃａａｔｒｔｓｏｉｅｅｂｏｄｃｌｔｘ，ｔｅｐｐｒｐｔｆｒａｄａｐｉａｉｎａｓｍｐｉｎｆＣｉｅｅｗｏｄｓｇｎａｉｎｗｔｏｔｔｅｈｈｒｃｅｉｉｆｓｃＣｈｎｓｉｍｅｉａｅｔｈａｅｕｓｏｗｒｐｌｔｓｕｔｓｏｈｎｓｒｅｍｅｔｔｉｈｕｈ — ｃｏｏｏｓｕｕｔｏａｅｎｒｃｒｎｅｉｏｓｒｃｉｇｍｅｉａｅａｅｒｉｌｓｄｔｂｓｓｃｅｎｎｅｄｃｌｔｒ，ｄｔｃｉｇｒｓａｃａｒｓｍｅｈｄｂｓｄｏｅｕｒｃｎｃｎｔｔｄｃｌｒｌｔｄａｔｅａａａｅ，ｓｒｅｉｇｎｗｍｅｉａｅｍｓｅｅｔｅｅｒｈｅｕｎｃｎｔｅｄａｄｋｏｌｄｅｄｓｏｅｙｂｓｄｏｉｒｔｒｓｒｎｎｎｗｅｇｉｃｖｒａｅｎｌｅａｕｅ．ｔ

面向生物医学文本的实体识别和标准化

需要进一步改进。
标准化方法还需要进一步完善，以更好地适应不同领域的需求，并提高标准的可操作性和可执行
性。
未来需要加强跨学科合作，促进生物医学文本实体识别技术和标
准化方法的创新和发展。
06
参考文献
参考文献
Li Y, Li Y, Liang C, et al. Biomedical entity recognition via a dynamic memory networkbased model[J]. Journal of biomedical informatics, 2018, 79: 130-143.
基于规则的实体识别
01
02
03
规则构建
通过专家指导，手动创建规则，用于识别特定类型的实体。
规则验证
在经过训练和测试后，规则需要经过验证以确保其准确性和可靠性。
局限性
基于规则的方法通常需要大量的手动干预，且难以处理大规模和复杂的文本数据。
基于机器学习的实体识别
01
02
03
04
特征提取
详细描述
关系抽取是自然语言处理的另一个重要任务，它旨在识别和提取文本中实体之间的关系。在生物医学文本中，这些关系通常包括基因与疾病之间的关联、药物与疗效之间的关系、细胞与组织之间的层次关系等。关系抽取有助于构建复杂的知识图谱，进一步揭示生物医学知识之间的联系和规律。
知识图谱构建
要点一
总结词
知识图谱构建是将生物医学文本中的实体和关系整合到一个知识库中，以图谱的形式呈现，方便后续的数据分析和知识挖掘。
07
附录
实体识别
蛋白质实体识别
基因实体识别
疾病实体识别

数据挖掘技术在生物信息学中的应用探索

ｋｅｎｌｓｓｍｅｈｏｎＤａａＭｉｎｃｙａａｙｉｔｄｓｏｔｎｉｇＴｅｈｎｏｏｇｒａｏａｌｎｒｓａｃＯｋｎｐｌｃｔｏｒａｎＢｉｎｆｍａｉｎ．Ｎｏａｙ，ｔｌｙａｅｆｖｒｂｅｉｅｅｒｈＷｒｓａｄａｐｉａｎａｅｓｏｏ—ｉｏｒｔｏｉｗｄａｓｈｅＳＵｖｏｈｅａｌｃｔｏａｉｎｇＴｅｈｎｏｏｇｎＢｉ－ｉｏｍａｏｓｏｌｍｅａｒｔｐａｍｅａｂｏａｔｄｎｔｐｐｉａｉｎｓｏｆＤｔＭｎｃａｉｌｙｉｏｎｆｒｔｎｉｎｅｅｎｔｙｓｅｔｈｏｎｄａｒｄ；ｍａｙｓｕｅｒｎｈｉｓｉｎｉｓｓａｅｏｔｅａｒ．ＴｈｓｐｐｒｃｍｂｎｓｔｔｄｅｔａｉｎｇＴｅｈｎｏｇｎｄＢｉｎｆｍａｉｎａｅｉｗｓｔｅａｍａｐｐｉａｏｎＳｔＳｏｈｍ．ｉａｅｏｉｅｈｅｓｕｉｓｏｎｂｏｈＤｔＭｎａｉｃｏｌｙａｏ－ｉｏｒｔｏｎｄｒｖｅｈｃ１ａｌｔｔＵｎｔｅｃｉａ
Ａｂｔａｔｅａａｙｉｏｉｌｃｌｎｏａｏａｂｃｍｅｏｅｏｅｍｏｔｉｏｔｎｒｂｅｏｏｕｅｃｅｃｅｅｒｈｒ、Ｍａｙｓｒｃ：ｎｌｓｎｂｏｏａｉｆｒｔｎｈｓｅｏｎｆｔｓｍｐｒｔｏｌｍｓｆｒｃｍｐｔｒｓｉｎｅｒｓａｃｅＴｈｓｍｉｈａｐｓｎ

文本挖掘技术在药物研究中的应用

介绍。本文就当前最新生物医学文本挖掘技术在药物
研究领域中的相关研究成果和主要内容进行了调查和
２０００万生物医学引文，其中包括１２０多万篇生物医学文摘，并仍以平均每年７０万篇的速度增长。如
分析，并对未来发展做出展望。
２生物医学文２０１３— ０５—１５
（作者简介］胡双，硕士研究生；通讯作者：胡建华，副
教授。
ｄｒｕｇｒｅｓｅａｒｃｈ，ｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｕｇｒｎａｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｄｕｇｒｔａｒｇｅｔｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｄｕｇｒｅｆｉｆｃａｃｙ，ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉ－ｎｅｓｅｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎｔｒｅａｔｍｅｎｔ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇｉｎｍｅｄｉｃｌａｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔａｎｄｔｈｅｕｐｃｏｍｉｎｇｃｈｌｌａｅｎｇｅｓａｎｄｔｈｅｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｏｆｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇｉｎｄｕｇｒｒｅｓｅａｒｃｈｒｅａｐｒｏｓｐｅｃｔｅｄ．

自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘

自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘自然语言处理（NLP）是一门研究人类语言与计算机之间相互作用的学科，目的是实现人机之间的自然语言交流。

随着大数据时代的到来，NLP技术在医疗领域的应用逐渐受到关注。

医疗文本分析，作为NLP的一个重要应用领域，利用计算机技术和人工智能算法对医疗文本进行解析和挖掘，为医疗决策提供可靠的依据。

在医疗文本分析中，NLP技术可以被广泛应用于病历文本、医学文献、患者问答等领域。

首先，NLP技术可以对病历文本进行自动化分析，提取出关键信息，如病人的基本信息、诊断结果、治疗方案等，并进行自动化归档和整理。

这使得医生在接诊过程中能够更快速地获取到患者的病史，提高了诊断的准确性和效率。

同时，NLP技术还可以通过对大量病历文本数据的挖掘和分析，发现不同病种之间的关联性，为未来的临床决策提供参考。

其次，NLP技术在医学文献分析中也起到了重要的作用。

医学文献数量庞大，且内容复杂，人工阅读和理解需要耗费大量时间和精力。

NLP技术可以将这些医学文献进行语义分析和关系抽取，提取出重要的医学知识和研究成果，帮助医生和研究人员快速获取信息，进一步促进医疗科研的进展。

此外，NLP技术还可以应用于患者问答系统中。

通过对自然语言的理解和分析，患者可以通过简单的语音或文字输入咨询问题，系统会根据患者提供的信息自动回答问题或给出相应的建议。

这使得患者可以随时随地获得医疗健康咨询，减轻医生的负担，提高医疗资源的利用效率。

然而，在医疗文本分析中使用NLP技术也面临一些挑战和问题。

首先，医疗领域的大部分文本都是非结构化的，既有口头表达，也有书面记录，缺乏统一的语义规范。

因此，NLP技术需要处理不同的语言表达方式和患者个体差异，对语义和上下文进行准确理解。

其次，医疗文本中包含大量的专业术语和医学知识，对NLP算法的知识表示和语义关系抽取要求比较高。

此外，医疗数据的隐私和安全性也是值得考虑的问题，如何在保证数据安全的前提下利用NLP技术进行分析和挖掘，需要进行进一步的研究和探索。

基于文本挖掘技术的读者知识管理在学术图书馆中的应用

取各自所需的信息。
＝ｔｆｉｄｆｉ（Ｅ２），且Ｆｒｅｑｉ（Ｅ１）和Ｆｒｅｑ（Ｅ２）存在于第ｉ个文本之中。ｔｆｉ即词频一逆文档频率法，是利用统计的方式计算出字词与文件中的关联性，进而推导出此次检索该文件在整个资料库中的重要程度。定义为：
机器学习、数理统计和自然语言处理；在此基础之上
将读者知识进行有效提取、组织和共享，从
而推动数字学术图书馆的知识管理水平和
能力。
五种基本技术构成了第二部分，分别为文本数据提取、文本分类、文本聚类、文本数据压缩和文本数据处理；第三部分是在前者基础之上的应用、信息获取
其中，文本数据提取可以自动发现和索引文本中的重要词句，如标题、作者、关键词等，同时还可以
检测存档中出现的重复文件。文本分类用以将文本文件归为预先定义好的类别。例如，将不同的新闻分别归类为 “ 体育” 、“ 政治 ”和 “ 文艺 ”等。不论采用何种方法，文本分类过
图书馆理论与实践
¨ 鞴鞣Ａ藏Ｔ蕺ＯＲＹＡｐ藏盎《ｌ《《
学术探讨・工作研究
●张岩，丁海德，周晓梅（青岛科技大学图书馆，山东青岛２６６０６１）
基于文本挖掘技术的读者知识管理
在学术图书馆中的应用

计算生物学中的蛋白质相互作用网络：探索蛋白质相互作用网络的构建、分析与在疾病研究中的应用

计算生物学中的蛋白质相互作用网络：探索蛋白质相互作用网络的构建、分析与在疾病研究中的应用摘要蛋白质相互作用网络（Protein-Protein Interaction Networks，PPINs）在系统生物学和疾病研究中扮演着至关重要的角色。

本文深入探讨了蛋白质相互作用网络的构建、分析方法及其在疾病研究中的应用。

通过分析蛋白质相互作用数据的来源、网络构建算法、拓扑结构分析和功能模块识别等关键技术，本文旨在揭示蛋白质相互作用网络在疾病发生、发展和治疗中的作用机制，为疾病研究和药物开发提供新的思路和方法。

引言蛋白质是生命活动的主要执行者，其功能的实现往往依赖于与其他蛋白质的相互作用。

蛋白质相互作用网络（PPINs）通过节点代表蛋白质，边代表蛋白质之间的相互作用，直观地展示了蛋白质之间的复杂关系。

蛋白质相互作用网络的构建和分析，为我们理解细胞信号通路、基因调控网络、疾病发生机制等提供了重要的工具。

蛋白质相互作用数据的来源1. 高通量实验技术：酵母双杂交（Y2H）、亲和纯化质谱（AP-MS）、蛋白质微阵列等高通量实验技术可以大规模地检测蛋白质之间的相互作用，为构建蛋白质相互作用网络提供了丰富的数据。

2. 文献挖掘：通过文本挖掘技术，从生物医学文献中提取蛋白质相互作用信息，为构建蛋白质相互作用网络提供了补充。

3. 计算预测：利用蛋白质序列、结构、功能等信息，通过机器学习、深度学习等方法预测蛋白质之间的相互作用。

蛋白质相互作用网络的构建1. 二元相互作用网络：最简单的蛋白质相互作用网络，只考虑蛋白质之间的直接相互作用。

2. 复合物相互作用网络：考虑蛋白质复合物之间的相互作用，可以更全面地反映蛋白质之间的关系。

3. 动态相互作用网络：考虑蛋白质相互作用的时空动态变化，更准确地反映细胞内蛋白质相互作用的真实情况。

4. 多层相互作用网络：整合蛋白质相互作用、基因调控、代谢通路等多层次信息，构建更全面的生物分子网络。

基于文本挖掘技术的中成药及西药治疗IgA肾病用药规律研究

ｅａｒｅｓｇｂｅＳＬＡｅｒｃｅｏｓ，ｅｒｇｌｔｎｏＡｎｐｒｐ— ｈｎｔｓｒｃｓｒｓｄｔｄｔｐｏｓｉｙｔＱ．ｆｒｔｌｄｎｉｔｅｕａｏｆｇｅｈｏａｈｔｌｗｏａｃｎｈｔａｉｅｅｈｉＩ
ｍｅｃｎｅｄｉｉ．ＭｅｈｏｄＰａｅｓｆｏｌｒｅｄａａｓｔｆＩＡｎｐｏａｈｗｅｅｕｓｄｏｓｔｔＡｃｅｓｄａａａｅｔｓ：ｐｒｒｍａｇｔｅｓｏｇｅｈｒｐｔｙｒｅｔｅｈｅｓｔｂｓ．Ａｎｄ
３上海中医药大学（海２１０）上０２３
４河南省郑州市中医院（南郑州４００）河５０７
中图分类号：９文献标志码：Ｒ６２Ａ文章编号：０４７５２１）０１２ — ３１０ — ４Ｘ（０１１ — ６７０
蔡峰１郑光－郭洪涛・姜淼・谭勇，２，３
杨静张弛
张志华
吕爱平
１中国中医科学院中医临床基础医学研究所（京１００）北０７０
２兰州大学信息学院（肃兰州７００）甘３００
后，析中成药及西药治疗ＩＡ。的用药规律。结果雷公藤多苷片、葵胶囊、血片、令胶囊等依次为分ｇ肾病黄止百治疗ＩＡ肾病的高频中成药；疫抑制剂、ＣＩ糖皮质激素、Ｒｇ免ＡＥ、ＡＢ等依次为治疗Ｉ肾病的高频西药；公ｇＡ雷

生物医学文本挖掘及其应用课件

药物研发与发现
总结词
生物医学文本挖掘在药物研发与发现领域具有广泛应用，能够从大量医学文献中挖掘药物靶点、化合物等关键信息，加速药物研发进程。
详细描述
通过对大量医学文献进行文本挖掘，提取药物作用机制、靶点、化合物等信息，有助于发现潜在的药物作用靶点，预测化合物的生物活性，为新药研发提供有力支持。同时，通过挖掘已上市药物的疗效和副作用信息，有助于优化药物设计和治疗方案，提高药物疗效和安全性。
总结词
利用自然语言处理和深度学习技术，从非结构化文本中提取帕金森病相关的特征和信息，预测帕金森病的发病风险。
详细描述
通过对健康人群和帕金森病患者的电子健康记录、社交媒体帖子和医学文献等文本资源进行挖掘，提取帕金森病相关的运动障碍、自主神经功能紊乱、认知障碍等症状表现，建立帕金森病预测模型，实现早期预测和干预。
语义关系复杂
生物医学文本中存在复杂的语义关系，如病因、病理、治疗等，需要深入理解医学知识才能准确把握。
隐私与伦理问题
隐私泄露风险
生物医学文本中包含大量个人隐私信息，如患者姓名、病情等，处理不当可能导致隐私泄露。
伦理审查缺失
生物医学文本挖掘涉及伦理问题，如患者权益保护、研究成果的公正分配等，需要加强伦理审查和监管。
机器学习与深度学习技术在生物医学领域的应用包括疾病预测、药物发现、个性化医疗等方面，有助于推动生物医学研究的创新和发展。
数据可视化技术
数据可视化技术是将生物医学文本挖掘结果以图形、图像等形式呈现的技术，有助于直观地展示和分析数据。
数据可视化技术可以清晰地展示基因、蛋白质等实体之间的关系和模式，帮助研究者更好地理解数据和发现新知识。
流行病的传播规律和影响因素，为预防和控制流行病提供科学依据和技术支持。

【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。

生物医学文本挖掘技术的研究与进展

６ｏ万篇以上。如何在规模巨大的研究文献中有效地获取相关知识，该领域研究者所面临的挑战。作为生物信息是
学分支之一的生物医学文本挖掘技术就是一项高效自动地获取相关知识的新探索，年来取得了较大进展。这篇近综述介绍了生物医学文本挖掘的主要研究方法和成果，基于机器学习方法的生物医学命名实体识别、写词和即缩
维普资讯
第２２卷第３期２００８年５月
中文信息学报
ＪＯｕＲＮＡＬＯＦＣＨＩＮＥＳＩＯＲＭＡＴＩＥＮＦＯＮＰＲＯＣＥＳＩＳＮＧ
Ｖｏ．２１２，ＮＯ．３
Ｍａｙ．２８００
同义词的识别、名实体关系抽取，及相关资源建设、关评测会议和学术会议等。此外还简要介绍了国内研究命以相
现状，最后对该领域近期发展作了展望。
关键词：计算机应用；文信息处理；中生物信息学；本挖掘；息抽取；器学习文信机中图分类号：３１ＴＰ９文献标识码：Ａ
Ｔｅｈｏｏｙｃｎｌｇ，Ｈａｂｎ，Ｈｅｌｎｊａｇ１００，ｉａｒｉｉｇｉｎ５０１Ｃｈｎ）ｏ
Ａｂｓｒｃ：２１ｃｎｕｙｉｈｒｆｂｏｌｎｄｔｒｅｔａｔｅｔｒｓｔｅｅａｏｉｏｇｙａｈｅｅａｒｍｏｒｈａｈｕｒｄｔｏｕｓｎｃｄｅｉｐｅｓｐｕｉｈｅｅｔｎ６ｎｄｅｈａｄａａｍｃｐａｒｂｌｓｄａｎｎｕｌｎｔｓｆｅｄ．ＴｈｅｃｌｅｇｅｔｅｅｒｈｅｓｉｏｗＯａｏａｉａｌｎｄｅｆｃｉｅｙａｑｕｒｅｅｎｔｋｎｏｌｄａｌｙｉｈｉｉｌｈａｌｎＯｒｓａｃｒｓｈｔｕｔｍｔｃｌｙａｆｅｔｖｌｃｉｅｒｌｖａｗｅｇｅｆｏｇｅｓｚｆｂｉｅｉａｌｌｔｒｕｅＴｏａｒｓｈｓｉｓｅ，ｔｉｅｉａｅｉｎｇｈｓｂｅｏｍｅａｎｗｒｎｈｒｍｈｕｉｅｏｏｍｄｃｉｅａｔｒ．ｄｄｅｓｔｉｓｕｈｅｂｏｍｄｃｌｔｘｔｍｎｉａｃｅｂａｃｏｆｂｏｎｆｒａｉｓａｉｉｏｍｔｃｎｄｍａｄｇｅｏｇｅｓ．Ｔｈｉｕｖｙｉｔｏｅｒａｔｐｒｒｓ．ｓｓｒｅｎｒｄｕｃｓａｎａｒａｈｅｎｄｒｌｖｎｔｃｅｅｅｓｉｅｍｉｐｐｏｃｓａｅｅａａｈｉｖｍｎｔｎｔｉｅｅｒｈ，ｉｃｕｎｇｍａｈｉｅｎｉｅｈｏＯｎｈｓｒｓａｃｎｌｄｉｃｎｅｌａｒｎｇｍｔｄｓｔａｍｅｔｔｅｏｄｅｎｉｙｒｃｇｎｉｉｔｏｎ，ａｂｂｒｖｉｔｏｎａｙｎｅａｉｎｄｓｏｎｙｒｅｎｉｍｅｏｇ — ｔｏｎ，ｒｌｔｏｎｅｔａｔｏｉｅａｉｘｒｃｉｎ，ａｌａｅｅｎｔｒｓｒｅｃｎｓｒｃｉｓ，ｉｔｒａｔｏｌｅａｕｉｎｓａｃｄｍｉｔｒｓｗｅｌｓｒｌｖａｅｏｕｃｏｔｕｔｏｎｎｅｎｉｎａｖｌａｔｏｎｄａａｅｃｇａｈｅ～ｉ、、ｎｇｓＳｏｍｅｄｏｅｔｃｒｓａｃｓａｅｂｒｅｌｓｉｄａｍｓｉｅｅｒｈｅｒｉｆｙｄｅｃｒｂｅｎｄ，ｆｎａｌｐｏｐｅｔｖｖｌｐｍｅｓｉｈｅｎｅｒｆｔｅａｅｉｌｙ，ｒｓｃｉｅｄｅｅｏｎｔｎｔａｕｕｒｒａｉｉａｔｄ．ｎｔｃｐｅＫｅｗｏｄ：ｃｍｐｕｔｒａｐｉａｉｎ；Ｃｈｉｓｎｆｒａｉｐｏｅｓｎｙｒｏｅｐｌｃｔｏｎｅｅｉｏｍｔｏｎｒｃｓｉｇ；ｂｉｎｆｒａｉｓ；ｔｘｔｉｎｏｉｏｍｔｃｅｍｎｉｇ；ｉｏｒａｉｎｅｒｃｎｆｍｔｏｘｔａ～

人工智能在智慧医疗中的数据收集和分析方法

人工智能在智慧医疗中的数据收集和分析方法随着人工智能技术的迅速发展，其在智慧医疗领域的应用也日益广泛。

人工智能在智慧医疗中的一个重要应用就是数据收集和分析。

本文将介绍人工智能在智慧医疗中的数据收集和分析方法。

一、数据收集方法1.1 传感器技术传感器技术是实现智慧医疗数据收集的重要手段之一。

传感器可以用于监测患者的生理参数、疾病指标以及环境参数等。

通过患者佩戴传感器设备或将传感器设备安装在医疗设施中，可以实时采集和监测患者的数据。

传感器技术的应用不仅可以提高数据的准确性和实时性，还能大大减轻医护人员的工作负担。

1.2 电子医疗记录电子医疗记录是智慧医疗数据收集的另一种重要途径。

通过建立电子健康记录系统，医疗机构可以将患者的病历、检查报告、医嘱等信息数字化存储和管理。

通过电子医疗记录系统，医生可以方便地查看患者的历史数据，进行病情分析和治疗决策。

同时，电子医疗记录系统还可以与其他医疗设备进行数据交互，实现数据的自动采集和更新。

二、数据分析方法2.1 机器学习算法机器学习算法是实现智慧医疗数据分析的核心技术之一。

通过对大量患者数据的训练和学习，机器学习算法可以准确预测和诊断患者的疾病风险。

常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。

这些算法可以从数据中学习并提取出特征，进而对患者的健康状态进行分类和预测。

2.2 深度学习神经网络深度学习神经网络是一种重要的数据分析方法。

它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的神经元和权重连接来学习和处理数据。

深度学习神经网络在图像识别、自然语言处理等领域已经取得了很大的成功，并逐渐在智慧医疗中得到应用。

例如，可以利用卷积神经网络来分析医学影像数据，诊断疾病，并帮助医生做出治疗决策。

2.3 文本挖掘技术文本挖掘技术是对大量医学文献和临床病例进行数据分析的方法之一。

通过构建文本挖掘模型，可以从医学文献中提取出有用的信息，并辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

生物医学基因测序数据的分析方法

生物医学基因测序数据的分析方法生物医学领域中的基因测序技术，可以对个体基因序列进行扫描，识别出存在的个人基因突变或者DNA多态性等情况。

但是，基因测序数据的处理是一个非常复杂的难题，因为数据量庞大，而且各种测序技术和仪器的校准也存在一定的误差。

因此，在生物医学领域，如何分析基因测序数据，是一个关键的问题。

基因测序数据分析方法主要分为以下几个方面：1. 数据预处理针对基因测序原始数据，首先需要进行质量控制。

包括去除低质量的序列，读长校验，去除3’和5’端低质量数据等。

另外，需要将测序结果转化成bam格式，便于后续进一步分析。

2. 变异检测基因测序数据中，会出现多种类型的变异。

如单核苷酸多态性（SNP），结构变异（SV）等。

针对这些变异，需要对测序数据进行多阶段的处理，包括对序列比对、变异检测和筛选等步骤。

在变异检测的过程中，一般使用SNP、INDEL、SV等不同类型的变异检测工具，进行变异的检测和过滤，这些工具会根据不同类型的变异执行不同的检测流程，并提供一些基因注释信息等。

3. 数据注释注释是将生物实体（如基因、蛋白质等）与相关知识库中的信息进行对应和链接。

基因测序数据中的变异类型有很多，常规的注释包括突变的位置、基因功能和疾病相关信息等。

现在，随着大数据、深度学习等技术的不断发展，生物医学数据分析技术也在快速进化。

比如，深度学习文本挖掘技术，可以将海量的文献资料进行深入挖掘，挖掘到有用的医学研究信息，从而更好地指导医学研究，并提高基因测序数据的准确性。

4. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据信息进行展示和呈现，以便更好地理解生物医学数据。

目前常用的可视化工具包括R、Python、IGV等，可以将变异信息、基因表达等结果图形化展示。

同时，基于网络和交互式的可视化技术，可以实现更精细的可视化效果。

综上所述，生物医学领域中基因测序数据的分析方法，需要从多个角度入手，例如数据预处理、变异检测、数据注释和数据可视化等。

数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法

数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法随着数字图书馆的快速发展和信息技术的不断进步，越来越多的中文文献被数字化并存储在数字图书馆中。

这些文献包含了各种各样的信息，如标题、作者、摘要、关键词等。

然而，由于文献数量庞大，人工提取和处理这些元数据变得非常耗时耗力。

因此，数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法应运而生。

数字图书馆中文献元数据的自动提取与处理是指利用计算机技术，通过对文献中的内容进行智能识别和分析，从中提取出关键信息，并进行进一步的处理和组织，以便更好地管理和利用这些文献。

下面介绍几种常用的方法：1. 文本挖掘技术：文本挖掘技术是一种通过机器学习和自然语言处理等方法，从文本数据中自动提取或推断出有价值的信息的技术。

在数字图书馆中，可以利用文本挖掘技术来提取文献的标题、作者、摘要等信息。

例如，可以使用自然语言处理技术分析文献中的文字，通过识别关键词、实体名称等来提取元数据。

2. 信息抽取技术：信息抽取技术是一种从非结构化文本数据中提取结构化信息的方法。

在数字图书馆中，可以利用信息抽取技术从文献中抽取出各种元数据信息。

例如，可以使用基于规则的抽取方法，通过事先定义的规则来抽取出标题、作者、摘要等字段的值。

另外，还可以使用基于机器学习的抽取方法，通过训练一个模型来自动学习和提取元数据。

3. 文献标引技术：文献标引技术是一种将文献内容与已知的标准词汇进行匹配和标注的方法。

在数字图书馆中，可以利用文献标引技术来提取文献的主题词、关键词等信息。

例如，可以使用现有的文献标引系统，通过匹配文献内容与标准词汇，自动提取出与文献内容相关的术语和关键词。

为了使提取和处理的元数据更加准确和可靠，需要注意以下几个方面：1. 强化数据清洗：在进行元数据提取和处理之前，需要对原始数据进行清洗，去除无用信息和噪声。

例如，去除文本中的HTML标签、过滤掉特殊字符等。

这样可以提高后续处理的准确性和效率。

2. 结合多种方法：元数据的提取和处理是一项复杂的任务，不存在一种单一的方法适用于所有文献。

利用文本挖掘探索干燥综合征证药特点

献，采用基于敏感关键词频数统计的数据分层算法，挖掘干
燥综合征的证型及中药的特点，结果通过一维频数和构建网
络图进行展示。结果：气阴两虚证是干燥综合征最常见证
型；治疗干燥综合征核心中药有生地黄、麦冬、沙参、白芍、甘
［５］黄煌．张仲景５０味药证［Ｍ］．北京：人民卫生出版社，
２０１０：１０．
［６］张大昌．张大吕医论医案集［Ｍ］．北京：学苑出版社，
２０１１：２ —１４．
通信作者：潘文，主任医师，ｐａｎｗｅｎ２５＠１２６．ｅｏｍ
者加水蛭、地鳖虫、红花；兼有热象者，桂枝、干姜减
［２］马继兴．敦煌古医籍考释［Ｍ］．南昌：江西科学技术出版
社．１９８８：ｌ１７—１１８．
量，或以菊花代桂枝，稍加大黄；肢冷畏寒、汗出心悸
摘要目的：利用文本挖掘技术探索干燥综合征证药特点。方法：在中国生物医学文献数据库中收集治疗干燥综合征文
身免疫性疾病，主要病理变化为外分泌腺淋巴细胞
浸润。本病可同时累及其他器官造成多种多样的临床表现，属中医学 “ 燥证 ” “ 痹证 ” 范畴。本研究
治疗应用
方法概述如下：在中国生物医学文献数据库

基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤的应用规律

基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤的应用规律赵雨坤;罗丹;郑光;李立;边艳琴;宋梦梦;吕爱平;何小鹃【摘要】目的:基于文本挖掘技术探索黄芪建中汤用药规律.方法:在中国生物医学文献服务系统中收集黄芪建中汤文献数据,利用文本挖掘方法挖掘相关疾病及中医证候、症状、西药等规律,制作网络关系图.结果:在与疾病相关性中,常用于治疗消化性溃疡、胃炎、肿瘤等疾病;在与证候相关性中,常用于脾胃虚寒、肝胃不和等证;在与症状相关性中,常用于溃疡、胃病、里急等症状;在与西药联用中,常联用奥美拉唑、阿莫西林等西药.结论:利用文本挖掘技术获得了比较客观全面的黄芪建中汤用药规律,可为临床应用提供有益参考.【期刊名称】《中国中医基础医学杂志》【年(卷),期】2015(021)010【总页数】3页(P1305-1306,1319)【关键词】文本挖掘;黄芪建中汤;用药规律【作者】赵雨坤;罗丹;郑光;李立;边艳琴;宋梦梦;吕爱平;何小鹃【作者单位】上海中医药大学,上海 201203;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;北京中医药大学基础医学院,北京 100029;兰州大学信息科学与工程学院,兰州 730000;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;上海中医药大学,上海 201203;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京100700;兰州大学信息科学与工程学院,兰州 730000;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京 100700;中国中医科学院中医临床基础医学研究所,北京100700【正文语种】中文【中图分类】R969.3黄芪建中汤是医圣张仲景所创，以小建中汤加黄芪而成，属建中法的类方，又是桂枝汤的变法。

该方具有健脾益气、缓急止痛、温中补虚的功效，临床对脾虚引起的各系统疾病有较好的疗效。

但由于黄芪建中汤主治症状多而复杂，除有五脏气血阴阳俱虚的诸不足外，也有气血阴阳不和的里急、寒热等症状，导致临床用药在证候选择、西药联用方面存在诸多不足之处。

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文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用摘要：生物医学文献以非结构化的文本形式存在，文本挖掘能够从海量的生物医学文献中发现有趣的知识和模式，可以提高对生物医学文献的管理和建设效率。

本文针对生物医学领域，阐述了文本挖掘的具体过程，论述了生物医学文本挖掘现有的研究方法，详细讨论了生物医学文献的分类和关系抽取，最后对文本挖掘在生物医学领域的应用前景做了展望。

关键词：文本挖掘生物医学文献文本分类关系抽取
一、引言
信息爆炸时代，各行业每时每刻都在产生和积累大量的以各种形式保存的信息，这些信息以指数级的速度不断积累和增长，如何快速准确地从这些纷乱的数据中提取出有价值的信息是急待解决的问题。

文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考[1]。

如今文本挖掘已经成为国际上非常活跃的一个研究领域。

随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库。

然而面对如此大规模的、快速增长的科学文献数据，即便是该领域内的专家也无法依赖手工方式从中获取感兴趣的信息。

由于生物医学文献绝大多数都是以非结构化的形式存在于文本文件中，因此采用文本挖掘技术对生物医学文献数据进行管理是非常有必要的。

二、文本挖掘过程
文本挖掘通常包括文本数据预处理、特征信息提取和数据挖掘三个步骤。

文本挖掘过程如图1所示：
图1 文本挖掘过程
文本数据预处理的质量会直接影响到最终的结果，英文文本数据预处理包括无用词过滤和词干化处理。

文本特征信息提取是将非结构化或半结构化的文本数据转化为挖掘工具可以处理的中间形
式的过程，特征提取首先要识别文本中包含重要信息的特征项。

本文采用数学模型来表示这些特征项，常用的特征表示模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型，通过特征表示得到的向量维数较高，特征抽取的基本思想是利用映射的方法将高维特征映射到低维空
间中，特征抽取一般是构造一个评价函数，然后对每个特征向量进行评估，删除评估分数较低的特征向量。

经过特征信息提取之后，文本数据以结构化形式存储在数据库中，因此计算机就可以对文本数据的特征信息进行分类、聚类、关联分析和趋势分析等数据挖掘处理。

三、文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用
将文本挖掘技术应用到生物医学领域中，通过挖掘文本数据发现生物医学的规律，能够提高生物医学文献管理的效率。

（一）生物医学文献分类
对生物医学文献进行合理分类可以对文献的组织和搜索带来极大的便利，也为进一步的数据处理打下基础。

文本分类是指将文本
数据映射到预先定义好的类别中，我国常用的分类方法有基于距离的方法、决策树分类法、贝叶斯分类法等。

生物医学文献语料库是对生物医学文献分类的基础，目前国际上可以公开获取的生物医学语料库有：genia语料库、yapex语料库、pdg语料库等。

另外由于生物医学文献中的专用术语较多，有些术语在文献中出现次数不多但非常重要，具有很强的分类特征，因此如何在已有的分类方法的基础上设计出符合这一特点的算法来提高生物医学文献分类的准
确率和效率是亟待解决的问题。

（二）生物医学文献关系抽取
生物医学文献关系抽取的目的是从文献信息中找出生物实体之间的关系，例如基因与某种疾病之间的关系。

由于生物医学文献中同一概念有多种不同的表示方法，同时文献中也可能出现很多语料库中不存在的新概念，因此生物医学文献关系抽取的难度较大，国际上常用的关系抽取方法有共现方法、关键词方法、机器学习方法和自然语言处理方法[2]。

这些方法在生物医学文献关系抽取中都存在一些不足之处，有学者提出利用向量空间模型来识别文献中生物实体间的关系，在现有方法的基础上进行开发或多种方法融合运用以期获得更准确的关系抽取结果。

本文主要介绍了生物医学文献的分类和关系抽取，当前生物医学文本挖掘的研究热点主要集中在文献分类、信息检索、自动摘要、生物医学领域实体识别、文献信息关系抽取等方面。

通过文本分类可以缩小搜索范围，为后续的数据处理做准备；通过信息检索可以
帮助用户在海量的文本信息中快速找到有价值的信息；通过自动摘要技术计算机可以自动地从原始生物医学文献中提取出主要内容，使研究者不用花费较多时间就可以从海量的生物医学文献中获得有价值的信息。

通过文献信息关系抽取技术可以从生物医学文献中抽取出特定的事实信息，对生物知识网络的建立、生物体关系的预测和新药的研制等均具有重要的意义。

四、总结
文本挖掘是当今国内外学者研究的热点问题，其在生物医学领域的研究具有广阔的应用前景和重要的现实意义。

本文概述了在生物医学文献中文本挖掘的具体过程，重点论述了文本挖掘在生物医学文献的分类和关系抽取中的应用和研究状况。

文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用在近年来已取得了一定成果，但在很多方面仍需要更深入地研究和探索，文本挖掘技术的提升将会推动生物医学领域的发展进步。

参考文献：
[1]杨斌，孟志青.一种文本分类数据挖掘的技术[j].湘潭大学自然科学学报，2001，23（4）：34-37
[2]王浩畅，赵铁军.生物医学文本挖掘技术的研究与进展[j]，中文信息学报，2008，22（3）：89-98。