数据挖掘技术在中医诊疗关联研究的展望
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
基于数据挖掘的中药配方药效研究
基于数据挖掘的中药配方药效研究中药作为中国传统医学的重要组成部分，在长期的临床实践中积累了丰富的经验和知识。
然而，中药的配方种类繁多，药效难以准确评估，这给中药的临床应用和研究带来了一定的挑战。
为了解决这个问题，近年来，越来越多的研究者开始运用数据挖掘技术，对中药配方的药效进行研究。
本文将基于数据挖掘的方法，探讨中药配方药效研究的现状和发展前景。
一、数据挖掘在中药研究中的应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘出潜在模式和规律的过程，它可以帮助我们发现药物的功效及可能的副作用，从而有效地指导中药的合理运用。
在中药研究中，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：1. 中药配方的组成分析通过分析中药配方中药材的组成及其所含的活性成分，可以揭示中药的药效机制。
数据挖掘技术可以从大量的文献和数据库中获取中药的化学成分信息，进而帮助研究者分析中药配方的药效。
2. 中药配方的药效评估中药配方的药效评估是中药研究的一项重要任务。
传统的药效评估方法往往耗时耗力，且可能存在主观性和随机性的问题。
借助数据挖掘技术，可以利用大量的临床数据和实验数据，分析中药配方的功效和药理作用，从而对其药效进行评估。
3. 中药配方的优化中药配方的优化是指根据临床和实验数据，调整中药配方的组成和比例，以达到更好的药效。
数据挖掘技术可以帮助研究者从大量的中药方剂数据库中挖掘出有效的规律和模式，为中药方剂的优化提供科学依据。
4. 中药的副作用和毒性评估中药的副作用和毒性是中药研究中不可忽视的问题。
通过数据挖掘技术，可以从临床和实验数据中挖掘出中药的副作用和毒性信息，从而提供中药的安全性评估和合理应用的依据。
二、数据挖掘方法在中药配方药效研究中的应用案例1. 基于规则挖掘的中药配方药效研究规则挖掘是数据挖掘中的一种重要方法，它可以从给定数据集中挖掘出潜在的规则和模式。
在中药配方的药效研究中，可以利用规则挖掘技术，从大量的临床数据中挖掘出中药与疾病之间的关联规则，进而揭示中药配方的药效机制。
数据挖掘在医疗领域的价值
数据挖掘在医疗领域的价值随着科技的发展，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在医疗领域，数据挖掘技术的应用正逐渐改变着传统的医疗模式，为医疗决策提供了更多的准确信息，进一步提高了医疗服务的质量。
本文将探讨数据挖掘在医疗领域的价值，并展示其在医疗领域的具体应用。
一、医疗数据挖掘的意义医疗领域是一个涉及到大量病历、医学影像、生化指标等多种数据的领域。
这些数据蕴含了大量潜在的医疗信息，但是传统的人工方法很难从这些数据中准确地提取出有效的信息。
而通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行全面、深入的分析，发现其中的规律和关联，从而提供更全面、准确的医疗决策支持和预测。
因此，数据挖掘在医疗领域的应用具有重要意义。
二、数据挖掘在医疗领域的应用案例1.疾病预测和诊断通过对大量的病例数据进行分析，可以利用数据挖掘方法建立疾病预测和诊断模型。
例如，在肿瘤预测中，可以通过分析患者的基因信息、病历资料等数据，构建出一个有效的预测模型，帮助医生更准确地预测患者是否存在患癌风险。
此外，通过对临床病历的文本数据进行挖掘，可以帮助医生快速判断病情，并提供个性化的治疗方案。
2.药物研发药物研发是医疗领域的一个重要方面。
传统的药物研发过程需要大量的实验数据和临床试验，耗费时间和资源。
而利用数据挖掘技术，可以对大量的已有研究数据进行分析，发现其中的规律和特征，辅助药物研发人员快速确定候选药物和优化药物设计，从而加快研发过程。
3.医疗资源管理数据挖掘技术还可以在医疗资源管理方面发挥重要作用。
例如，通过分析患者就诊数据，可以帮助医院准确预测就诊人数和疾病类型，优化医疗资源的配置；通过分析医疗事故和医疗纠纷数据，可以及时发现问题，采取相应的治理措施，提升医疗服务质量。
4.健康管理与监测随着移动设备和传感器技术的普及，个人健康监测数据不断涌现。
通过对这些数据进行挖掘，可以提取个人的健康指标和行为模式，帮助人们更好地管理自己的健康。
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领域中的应用的开题报告
数据挖掘及其在中医药领域中的应用的开题报告一、研究背景数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的一种技术。
随着计算机技术和存储技术的不断发展，数据挖掘已经成为了现代科学研究和工业应用中不可或缺的一项技术。
中医药是我国悠久的传统医学，其独特的理论体系和医疗实践备受世界各国的关注。
然而，因为中医药的观念和方法与现代医学有所不同，中医药的研究面临着一些挑战，如疾病分类的不确定性、药效评价的难度等。
在这种情况下，数据挖掘成为了一种非常有前途的研究方法，可以帮助我们发掘中医药中的有价值的信息和知识。
二、研究内容和目标本次研究的内容是探讨数据挖掘技术在中医药领域中的应用，具体包括以下方面：1.中医药疾病分类的数据挖掘方法2.中药成分与药效的关联分析3.药物相互作用网络的构建和分析本次研究的目标是：1.了解数据挖掘技术的基本原理和常用方法，掌握数据挖掘的流程和技巧。
2.掌握中医药领域的基本知识和研究方法。
3.针对中医药领域的一些研究问题，探索适合的数据挖掘方法，并应用于实际的研究中，以试图解决一些现有的问题和挑战。
三、研究方法和步骤本次研究将采用如下步骤：1.首先进行文献研究，了解数据挖掘技术在中医药领域中的应用现状和研究进展。
2.针对中医药领域的一些具体问题，如疾病分类、药效评价等，选取适合的数据挖掘方法，并进行模型建立和验证。
3.通过实验分析，验证所选方法的有效性和准确性，并探索数据挖掘技术在中医药领域中的推广和应用。
四、预期成果和意义本次研究的预期成果包括：1.针对中医药领域的一些具体问题，提出适合的数据挖掘方法，并进行实验验证。
2.通过对中医药数据的挖掘和分析，发掘其中的知识和规律，并为中医药的研究和应用提供科学依据。
3.为数据挖掘技术在中医药领域的推广和应用提供参考和借鉴。
本次研究的意义在于：1.为中医药领域的科学研究和实践提供新的思路和方法，有助于提升中医药的科学性和实用性。
2.为数据挖掘技术在中医药领域的应用提供借鉴，有助于推动数据挖掘技术在医学领域的发展。
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。
计算机技术在中医领域的应用及思考
计算机技术在中医领域的应用及思考计算机技术是20世纪人类最伟大的成就之一，它的出现给各个领域带来了突破性的发展。
中医是一门传统医学，中医现代化迫在眉睫，不管是医疗管理还是科学研究，计算机技术的应用已渗透到了各层面。
本文从中医相关系统与数据挖掘两大技术在中医领域的应用，阐述了计算机技术作出的贡献，同时指出可能产生的问题，并提出相应的思考。
Abstract：Computer technology is one of the greatest achievements of the 20th Century. Its appearance not only brings a breakthrough development in various fields，but also brings promotion to the development of traditional Chinese medicine （TCM）. TCM is a traditional medicine，and the modernization of TCM is urgent. Whether in the medical management or scientific research，the application of computer technology has penetrated into all levels. The following article described the contribution made by computer technology，pointed out possible problems and provided relevant thinking based on the application of TCM related systems and data mining technology.Key words：computer technology；TCM expert system；TCM syndrome differentiation system；data mining20世纪人类最伟大的成就之一是计算机的出现及其技术的应用和发展。
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
数据挖掘在医学方面的应用
数据挖掘在医学方面的应用摘要：着信息技术的发展，采集、存储和管理数据的手段日益完善。
数据挖掘学科应运而生。
本文介绍数据挖掘的概念和应用，以及国内医学方面数据挖掘的应用现状及展望。
关键字：数据挖掘医学Abstract: The discipline of data mining emerges with the development of technology and maturation of methods of data collection, storage and management. The paper introduces the concept of data mining. This paper introduces data mining concepts and applications, as well as domestic medical data mining application status and its prospect.Key Words: data mining；biomedical1引言随着数据库技术的飞速发展，信息技术已渗透到包括医学在内的各种领域。
很多大中型医院都相继建立了自己的医院信息系统(HIS)，随着HIS的应用和不断发展，数据库中的数据量迅速膨胀，数据库规模逐渐扩大，复杂程度日益增加。
但是尽管积累了大量的业务数据，真正能将这些数据的价值挖掘出来，并运用到医院的临床辅助诊断和日常管理决策中去的却很少。
提出了建立基于HIS系统的医学信息数据仓库，在此基础上，对数据仓库中的医疗数据进行疾病监测、预测、医院管理辅助决策等方面的数据挖掘。
为医务工作者、临床管理人员、科研人员提供辅助决策与综合分析的工具。
在医疗方面具有重要的意义。
2.数据挖掘技术介绍2.1数据挖掘额的概念数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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的过程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]。
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。
基于关联规则的数据挖掘技术在中医诊断中的应用
基金项 目： 省教 育厅重点资助项 目（０ ０ｋ ６ ｚ ） 安徽 ２ １ ｓ ０ｄ ２ 作者简介 ： 霞（９ ０一 ， ， 欧风 １７ ） 女 安徽肥东人 ， 助理研 究员， 硕士研究生， 主要从 事数据库与信息系统 集成方 面的研究
・
５ ４・
设 Ｄ是 事务数 据库 ， （ ， ， ， ） 所有 项 目的集合 ， 中 ， ＝１ … ， ，： ｉ ｉ … 是 ： 其 ， ｍ是一个 项 目． 每个 事务 是 一个 项集 ， 称 ＿ 为规则 ， 中 Ａ ｃ ， ｃ ，且 ｎ Ｂ ＝ ． 则 ÷ 其 ， ，
发现新 的规则 ，获取新 的症状 、辨 证和处方 之间的关 系
图 １ 病 历 数 据 预 处 理 流 程
Ｆ ｇ １ Ｍ ｅ ｉａ ｅ ｏ ｄ ｄ ｔ ｒ ｔ ｅ ｔ ｎ ｏ ｈ ｒ ｉ． ｄ ｃ ｌｒ ｃ ｒ ａａ ｐ ｅ ｒ ａ ｍｅ ｔｆ ｗｃ ａ ｔ ｌ
３ １ 关联 规则 的概念 ．
３ 基于关联规则数据挖 掘技术 的应 用
数据 挖掘 的方 法有关 联规 则 、 列模 式 、 经 网络 、 序 神 分类 规则 和 聚类 分析 等 ， 用不 同 的技 术 可以发 现不 采 同类 型 的知识 ． 本文 主要介 绍关 联规则 技术 在肝 病 中医诊 断上 的应 用 ， 出肝 病 的症 状 与处方 、 找 症状 与辨 证 、
称为“ 证候” 通过对证候的辨识而确定的病理本质 ， ； 称为“ 证素” 由病位 、 ； 病性证素所构成的诊断名称 ， 称为
“ 证名 ” 证候 、 素和证 名 ， 同组 成 了“ ． 证 共 证素 辨证 体系 ” ． 证素 辨证研 究 的核心 问题是 证素 的确认 ， 即通 过 临床 收集 到的信 息寻 找构成 证 的基本元 素 ． 如果一 组症 状群 呈现稳 定 的相互关 系 ， 可 以确定病 位与 病性 的 就 最小单 位 ． 准确地 判断 证素 ， 便抓住 了疾 病 当前 的病理本 质 ． 临床上 收集 的 四诊 资料存 在不 完整 性 、 噪声 和不一 致 性等 特点 ， 能直 接 用 于数 据 挖掘 ． 进 行数 据 含 不 在 挖 掘之 前 ， 须对 中医 临床上 的数 据进行 规 范化 的预处理 ， ｉ 中医临床 数据规 范化 预处理 的流程 图． 必 图 是
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。
中医药信息化发展现状与趋势
中医药信息化发展现状与趋势
中医药信息化是指将中医药理论、诊断与治疗方法与现代信息技术相结合，通过信息化手段提升中医药服务的质量和效率。
目前，中医药信息化的发展已经取得了一定的成果，但还面临一些挑战。
现状：
1. 中医药信息化基础设施建设进展较快：包括中医药电子病历、中医药数据库、中医药知识图谱等建设已经初见成效。
2. 中医药临床辅助决策系统逐渐应用：通过结合大数据和人工智能技术，开发了一些中医药辅助决策系统，帮助医生提供更准确的诊断与治疗方案。
3. 中医药电子商务发展迅猛：越来越多的中医药产品和服务通过互联网销售，方便患者获得中医药产品和知识。
4. 中医药远程医疗服务逐步推广：通过视频、音频等技术手段，医生可以远程为患者提供诊断与治疗服务。
趋势：
1. 中医药大数据的应用将更加普及：将更多的中医药临床数据纳入数据库，进行深度学习和数据挖掘，提高中医药临床诊疗效果和疾病预测能力。
2. 中医药人工智能技术将进一步发展：结合中医药理论和现代信息技术，深入研究中医药人工智能技术，实现更准确的诊断与治疗。
3. 中医药互联网医院将逐步兴起：通过互联网平台，集结中医药专家团队，为患者提供远程诊疗服务。
4. 中医药健康管理平台的建设将加快：通过中医药信息化平台，
借助大数据和智能化技术，为患者提供个性化健康管理服务。
5. 中医药标准化建设将进一步推动中医药信息化：通过制定中医药标准化规范，提高中医药信息化应用和服务的统一性和互操作性。
中医药与大数据
中医药与大数据概述：中医药作为中国传统医学的重要组成部份，其研究与应用向来以来都受到广泛关注。
随着大数据技术的快速发展，中医药与大数据的结合也成为了一个热门话题。
本文将探讨中医药与大数据的关系，以及大数据在中医药研究和应用中的作用和意义。
一、中医药的特点和挑战中医药是一门源远流长的医学体系，其独特的理论体系和诊疗方法与现代医学有着明显的差异。
中医药的特点主要包括辨证施治、个体化诊疗和强调整体观念等方面。
然而，中医药研究和应用面临着一些挑战，如疗效评估的客观性不足、临床数据的稀缺性和传统经验的主观性等。
二、大数据在中医药研究中的应用1. 数据采集和整合大数据技术可以匡助中医药研究者采集和整合大量的临床数据、医学文献、药物数据库等信息资源，为中医药研究提供丰富的数据基础。
2. 数据挖掘和分析通过大数据技术，可以对中医药相关的数据进行深入挖掘和分析，发现其中的规律和关联性。
例如，可以通过分析大量的临床数据，找出中医药在特定疾病治疗中的有效方剂和疗效评估指标。
3. 模型构建和预测基于大数据分析的结果，可以构建中医药疾病模型和预测模型，为中医药的临床应用提供科学依据。
例如，可以通过大数据分析，建立中医药治疗某种疾病的模型，并预测患者的疗效和治疗方案。
三、大数据在中医药应用中的意义1. 个体化诊疗通过大数据技术，可以对患者的个体化特征进行分析和评估，为中医药的个体化诊疗提供支持。
例如，可以通过分析患者的基因组数据和临床表现，为患者提供个性化的中医药治疗方案。
2. 疗效评估和优化大数据分析可以匡助中医药研究者对中药方剂和治疗方法进行疗效评估和优化。
通过分析大量的临床数据和病例信息，可以发现中医药的优势和不足之处，并提出改进的建议。
3. 中医药传承和创新大数据技术可以匡助中医药研究者更好地理解和传承中医药的经典理论和经验，同时也为中医药的创新提供了新的思路和方法。
通过对大量的中医药文献和临床数据的分析，可以挖掘出更多的中医药知识和治疗方案。
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其 中 的 关联 规 律 ， 现 名 老 中 医经 验 的 有 效 传 承 与 总 结 ， 有 重 要 的 现 实意 义。 实 具 关键 词 ：数 据 挖 掘 ： 医 ： 中 关联
【 李包 罗等压 学信息标准化 的理论 与实践 计 算机世界． ０ ． ３ 】 ２ １ ０
编辑， 雅兰
数据挖掘技术在 中医诊 疗关联研究 的展 望
刘 广 ， 刘 鹏 ｚ
（． 宁 中 医药 大 学 ， 宁 沈 阳 １０ ４ ；． 宁省 肿 瘤 医院 ， 宁 沈 阳 １０ ４ ） １辽 辽 １８ ７ ２辽 辽 １０ ２
医学信息 ２ １ 年 ９月第 ２ ０１ ４卷第 ９ Ｍ ｄｃｌ ｎ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｐ ２ １ ． ｏ ２ ． ｏ ９ 期 ｅ ｉ ｆ ｍａ ｏ ． ｅ ． ０ １ Ｖ １ ４ Ｎ ． ａ Ｉｏ ｉ ．
这种难度 。但从长期 应用的角度而言 ， 必须 令使用 者具 备独立操作 的可能 。无需编写命 令的使用方式 ， 管理 者更专 注于对区域 信息 使 的管理 ； 使核心平台的功能得到更精彩的呈现 。 ３ ． ４面向服务 传统的专 用交换方式 是 ， 针对每一 个具体 系统 ， 开发
拟人类的学 习方式 ， 通过对数据对象之间关系的分析 ， 提取出隐含在 数据 中的 内在模式 ， 即知识［ ２ １ 。
数据挖掘融合 了众多学科的精华 ， 中包括数据库技术 、 其 人工智 能、 机器 学习 、 统计分析 、 识别 、 模式 神经 网络 、 息检索 和数 据可视 信 化等信 息学科 ， 还包 括零售 业 、 金融 业 、 险业 、 保 电信业 、 临床 医学 、 预防 医学 、 生物 医学和市场营销等社会学科 。因此 ， 数据挖掘被认为 是信息产业 中最有前途 的交叉学科 。
４交 换 与整 合 的主 观 要 求
４１ ． 流程再造 区域 医疗 信息管 理平 台 ， 并非 软硬件 的合 集 ， 对辖 是
区医疗行为进行 的流程整合 。而另一方面 ， 在新的技术条件下 ， 流程
必然发生改变 。基于新技术的流程跨越 ， 可缩简工作环节 ， 提高工作 效率 。因此 ， 在实施核心平 台之前 ， 认真分析并再造 流程 ， 是兑 现平
数据挖掘是一个十分生动的术语 ， 简单的说 ， 数据挖掘就是从大 量 的数 据中提取或“ 挖掘 ” 知识 ， 这些知识是潜在 有意义 的。在定义 中，挖 掘” “ 一词抓住 了从大量 的未加工的材料 中发现少量稀 缺资源
这 一 过 程 的特 点 。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
去预测未来 的发 展趋势。 因此 ， 出现 了所 渭“ 数据资 源多 ， 而知 识信 息少” 的现象 ， 造成 了严重的信息资源浪费。 随着 建立在数 据库管理 系统之 上的计算 机决策 支持 系统 的出 现， 为进行 高层次的数据决策分析 提供了 良好 的思路 和方法 。有 一 些分析工具 可以用来帮助决策支持 ， 有一 些分析工具 可以使分析 者 用不 同的方 式观察数据 ， 另有一些分 析工具预先 对大量的数据进行 汇总计算 ， 以期 能对查询做 出较快反应 。但 由于决策 支持系统在数 据 的采集 、 分析与处理方法等方面还存在着诸多的局限性 ， 使得人们 不得不寻求更有效 的途径去开拓数据决 策分析的思路 ， 计算机人 工 智能为此做 出了 巨大的贡献。人工智能经历了博弈 、 自然语言理解 、 知识工程等阶段 ， 已经进入了机器学习的热点阶段 ， 机器学习能够模
供优化方案 ， 为我 国医疗健康信息更大 范围的共享 和利用作探索 也 性研 究。下一步 ， 我们将 按照项 目总体设计 目 ， 标 逐步拓展深化基层
数据资源的采集 ， 在条件满足时将平台的应 用推向更 高的 目标 ， 最终 使管理 中心 、 下属 医院 、 民群众共 同受益 。区域医疗信 息化 ， 人 必将
出专用 的交换接 口。这种点对点 的强耦合方 式 ， 要求 每一系统都 为 异构 系统开发特定接 口。接 口数 目按 ｎ ｆ一１的速度增长 ， ×ｎ ） 日后 还要
持系统 而非决 策系统。交换 机制 、 功能 ， 整合 最后缔造 的是评价 而不 是判 断。 评价尽 管只是 一个范围， 但其要 素是清晰 的。 相反 ， 判断 的要 件总是在改变。在这种情况 下 ， 人比计算机更擅长 于作 出判 断决策 。 因此 ， 充分利用核心平 台的支持功 能， 应 使人与计算机各尽所长 。
成为提升社会医疗服务水平的重要路径。
参考文献 ： 【李胡 希等． １ ］ 医院分级管理 与区域医疗技术关 系的研究． 中国医院管理 ．９８ １９ ．
１ ｆ１ ４ １ ４ ３ ８ ８： ６ — ６ ．
务。所谓 面向服务 是指 ， 一组实体 ， 指定 用以定 义如何 生产和消费服
务 。作 为核 心的服务之间 ， 呈现松耦 合 ， 消息传递 以文本为载体 ， 不 考虑逻辑和数据类型 ， 以避免兼容性要求的责难 。
５ 总 结
无锡 市医院管理 中心 的区域信息管理平 台，已经实现 了以主动
穷于应付 诸如管 理需求 多变和 基层信 息系统 的种种变化 等复 杂情
况， 不利于复杂系统之间的数据交换。
因此 ， 考虑到核心平台的长远发展 ， 必须由面 向应用转为面 向服
和有限实时的方式 ， 下属医院的跨机 构 、 对 业务数据进行查询 和汇总 分析 ， 以此提高管理决 策能力 ， 为医院发挥最好 的经济 和社会效益提
台优 势 的需 要 。
【 陈金雄等． ２ 】 构建基于标准化 和中间件平 台的区域 医疗信息系统冲 围医疗 器
械杂志． ０ ６ ０４：５ — ５ ． ２０． （ ２０２２ ３ ）
４ ． ２支持 功能 尽管在实现 了交换 与整 合之后 ， 核心平 台的智 能作用
大大加 强。但是 ， 根据实践体会 ， 笔者认为 ， 核心 平台应仍然 只是支