综述与讲座数据挖掘技术在中医药研究中的应用
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用
数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用
中医药虽然历史悠久，在医学上发挥了重要作用，但在现代化研究中仍然相对落后，对于这种民族医药，尤其是它的奥秘，研究者们尚不能完全探知其中的原理。
而数据挖掘技术的出现，为中医药研究的发展提供了可能性，它让研究者们能够从许多数据中挖掘出规律，有效的发现临床表现上的病症相关的特征，有助于更好的了解中医药的治疗原理，提高中医药现代化研究的灵活性。
首先，数据挖掘技术可以从历史病例中挖掘有价值的信息，其中涵盖着大量的症状、药物调用等信息，能够有效的实现对患者复杂体质的识别，以案例为基础的较为准确的诊断精准，从而更好的针对患者的特殊性进行治疗，为中医药现代化研究打下基础。
同时，通过数据挖掘，能够有效的从中药材数据库中发掘疗效显著的药物，从而快速、准确地形成一套最有效的治疗方案，为中医药的现代化研究打开了新的思路。
当然，在应用数据挖掘技术对中医药进行现代化研究时，由于中医药研究涉及到多学科的知识，它的涉及领域也比较复杂，要实现数据挖掘技术的最大价值，需要一定的建模等手段。
因此，在这个建模的过程中，有必要对样本数据进行适当的采集、清洗，以及对中医药相关知识进行分析，由此可以得出适合中医药研究的有价值的模型，为现代化治疗提供有效的支撑。
总之，随着近几年专属于新技术挖掘的发展，中医药现代化研究的精准性将得到极大的提升，数据挖掘技术无疑为中医药的现代化研究奠定了坚实的基础，助力中医药在现代化研究中的更新换代，更有助于普及中医药的理念和实践。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究【摘要】本文探讨了数据挖掘技术在中医医案中的应用研究。
首先介绍了中医医案的特点，包括综合性、个性化和经验性。
然后阐述了数据挖掘技术在中医医案中的应用，如关联规则、聚类和分类算法等。
接着介绍了研究方法，以及实践案例分析，展示了数据挖掘技术在中医医案中的价值和意义。
分析了技术优势，探讨了数据挖掘技术在中医医案中的应用前景。
最后总结了研究成果，提出了未来的发展展望。
该研究对于挖掘中医医案中的知识规律，提高中医诊疗水平具有重要意义，有望推动中医药现代化发展。
【关键词】中医医案、数据挖掘技术、研究背景、研究意义、特点、研究方法、实践案例分析、技术优势、应用前景、研究成果总结、未来展望1. 引言1.1 研究背景中国医学源远流长，中医学作为独特的医学体系，具有悠久的历史和丰富的理论体系。
中医医案作为中医临床实践的总结和宝贵资料，承载着丰富的医学知识和临床经验。
随着医疗信息化的快速发展，传统的中医医案记录方式已经不能满足现代医疗的需求。
数据挖掘技术的出现为中医医案的挖掘和应用提供了新的思路和方法。
数据挖掘技术可以通过分析大量的中医医案数据，发现其中的规律和模式，为中医临床实践提供更科学、更精准的指导。
通过数据挖掘技术，可以更好地理解中医药的特点和规律，发现疾病的发病机制和变化规律，提高中医临床诊疗的效率和准确性。
对数据挖掘技术在中医医案中的应用进行深入研究具有重要意义和价值。
通过将数据挖掘技术与中医医案相结合，可以进一步挖掘中医医案中蕴含的宝贵信息，推动中医药的现代化和智能化发展。
部分总结。
1.2 研究意义数据挖掘技术在中医医案的应用具有重要的研究意义。
中医医案是中医临床实践的重要组成部分，包含了丰富的临床经验和治疗方案。
通过数据挖掘技术对中医医案进行分析挖掘，可以帮助医生更好地理解中医理论、改进临床诊疗技术，提高中医临床实践水平。
数据挖掘技术可以帮助中医医案进行大规模的数据挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和关联性。
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。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究随着现代科技的发展，数据挖掘技术在中医医案分析领域得到了广泛的应用。
传统的中医医案中蕴含了大量经验和知识，但由于医案数量庞大、结构复杂、数据纷繁，因此要想从中发现有效的治疗方案是非常具有挑战性的。
而数据挖掘技术正好可以通过对中医医案的数据分析，挖掘出其中关键的模式、规律和知识，为中医医生提供更准确、高效的诊断和治疗方案。
1、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过发现一组物品之间的相关关系，揭示出不同物品之间的潜在联系。
在中医医案领域，关联规则挖掘可以用来发现常常同时出现的病症和治疗方案，帮助医生快速准确地找到相关的治疗方案。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现病人睡眠不足、失眠、头痛和便秘往往会同时出现，而且多使用桂枝、茯苓和甘草等中药进行治疗，这些规律对于中医医师选择治疗方案具有很大的指导意义。
2、分类算法分类算法是一种通过对事物进行特征提取，然后对新的数据进行分类的算法。
在中医医案中，可以将病人的不同症状，如头痛、咳嗽、腹泻等，看作是特征，将治疗方案看作是类别，应用分类算法来对病人进行诊断和治疗。
例如，当病人出现头痛、眩晕和失眠等症状时，可以使用川芎、白芍和龙骨等药物进行治疗。
通过对已有医案数据的分类分析，可以为中医医师提供更准确的治疗建议。
聚类算法是一种将数据分成相似的组或簇的方法，也可称为无监督学习方法。
在中医医案中，聚类算法可以将具有类似症状的患者群体划分为一类，并针对该类患者提出针对性的治疗方案。
例如，通过聚类算法将各种咳嗽疾病的患者分成一组，并推荐使用川贝、罗汉果和杏仁等药物进行治疗。
通过聚类分析，可以获得更为精准的治疗建议，从而提高治疗效率。
1、帮助中医医师更准确地了解病情和选择治疗方案中医医案中蕴含了丰富的治疗经验和知识，在现代中医临床应用中具有不可替代的价值。
而数据挖掘技术则可以帮助中医医师从中医医案中挖掘出所需的知识和经验，为中医医师判断病情、选择治疗方案提供更为准确和有效的指导。
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。
数据挖掘在中医药研究中的应用述评
数据挖掘在中医药研究中的应用述评数据挖掘为中医药传承研究提供了新思路和新技术。
目前数据挖掘技术在中医药传承中的应用主要包括：名老中医学术思想提炼，挖掘四诊以及证候之间的隐性关联，挖掘“方-药-症”的关系。
此外还有中药研究、中医特色技术研究等。
今后对数据挖掘所得出的结论需要进行临床实践的验证和机理的探索与研究，这样才能全面掌握和继承中医的学术思想和临床经验。
标签：中医药传承；数据挖掘；述评中医药事业的发展需要“薪火传承”，总结和研究中医药用药规律、诊疗规则、名老中医经验是传承中医防治疾病方法和手段的核心内容。
历代中医古籍文献及当代的临床实践和理论研究积累了丰富的信息，面对海量且无序的中医药数据，仅靠传统经验分析和简单统计学处理无法获得数据中隐含的规律。
数据挖掘为从海量数据中提取潜藏信息提供了方法学支持。
近年来，数据挖掘技术被广泛应用到中医药领域研究中，得到一些有价值的信息。
数据挖掘方法主要有频数分析、关联规则、聚类分析、决策树分析、回归分析、人工神经网络等，在实际应用过程中可根据不同的需求选取不同的任务进行分析研究，如在中医诊疗规则提取中应用决策树分析，得到症状-证型间的中医诊疗规则及症状-方药间的中医诊疗规则。
兹就数据挖掘方法在中医药研究中的应用情况述评如下。
1 在中医学术传承中的应用1.1 名老中医学术思想提炼名老中医的临床思辨特点充分彰显了名老中医的独特诊疗经验，其辨证论治的新观点、新方法、新方药、新技术能直接指导中医提高临床水平。
临床医案是医家临床思维活动和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。
通过收集大量的名老中医医案，在中医理论指导下，运用数据挖掘技术，对医案中蕴含的各类方证、药证关系，进行整理、归纳、分析，并以简明扼要的理性语言将其概括，达到提炼名老中医独特的学术观点或思想的目的。
如舒氏等[1]对名老中医王自立使用运脾汤、归芍运脾汤、运肠润通汤的典型病例进行方证知识规律分析，归纳其“健脾先运脾，运脾必调气”、“治肝必柔肝”、“柔肝先养肝”、“补而通之”的学术思想。
数据挖掘技术在医药领域中的应用与创新
数据挖掘技术在医药领域中的应用与创新随着科技的不断发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛应用。
在医药领域中，数据挖掘技术也有着独特的应用与创新。
本文将探讨数据挖掘技术在医药领域中的应用，并介绍一些创新案例。
首先，数据挖掘技术可以在药物研发中发挥重要作用。
在研发新药时，科学家需要从大量的数据中找出有用的信息，以加速研发过程。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从海量的药物数据库中发现相关性和趋势，从而预测药物的活性和副作用。
通过挖掘数据，科学家可以更早地发现新的治疗目标，并加速新药的上市。
其次，数据挖掘技术可以用于疾病预测和诊断。
通过分析大量的病患数据，医生和研究人员可以发现疾病的早期迹象和趋势。
例如，在癌症领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者发展病情的可能性，并制定个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘技术还可以用于识别医学影像中的异常和疾病标志物，提高疾病的诊断准确性。
除了药物研发和疾病诊断，数据挖掘技术还在药物安全监测方面发挥重要作用。
一旦药物上市，监测和识别药物的副作用和不良反应就变得至关重要。
数据挖掘技术可以帮助监测药物的使用情况和不良反应报告，并提供早期预警。
同时，数据挖掘技术还可以识别药物相关性并发现新的药物副作用，以改进药物的治疗效果和安全性。
另外，数据挖掘技术可以用于医疗资源管理和优化。
医疗资源的合理分配对于提高医疗效果和降低医疗成本非常重要。
通过挖掘医疗数据，可以发现医疗资源的利用效率，如手术排班、床位分配和医生资源分配等。
数据挖掘技术可以帮助医院和医疗机构更好地管理资源，提高医疗服务的效率和质量。
最后，数据挖掘技术在医学研究中的应用也不容忽视。
医学研究需要处理大量的数据，如临床试验数据、基因组数据和生物信息数据等。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从复杂的数据中提取有用的信息，并进行相关性分析和模型建立。
通过数据挖掘技术，研究人员可以更好地理解疾病机制，发现新的治疗靶点，并推动医学研究的进展。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究1. 中医医案的特点中医医案是中医药临床实践的重要产物，它是一种以反映疾病的发生、发展、转归和防治过程为主要内容的文书资料。
中医医案通常包含病案主诉、病史、体格检查、辨证论治、处方等内容，记录了中医医生对患者病情的发现、诊断、治疗过程和经验总结。
中医医案具有数量大、质量优、时效性强、信息隐蔽性高等特点，这些特点决定了中医医案数据的价值和难度。
2. 数据挖掘技术的应用数据挖掘技术是一门交叉学科，它涉及了数据分析、机器学习、统计学、人工智能等多个领域的知识，在信息处理和数据分析中具有独特的优势和应用价值。
数据挖掘技术可通过建立模型和算法，对大规模的数据进行分析、挖掘，从中发现隐藏的模式、规律和知识。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等方法，这些方法可以帮助中医医案数据的整理、分析和应用。
中医医案数据的整理与管理是数据挖掘技术应用的基础和前提。
中医医案数据通常存放在纸质和电子化两种形式，由于历史悠久和医学术门数据内容复杂，中医医案数据的整理与管理一直是中医医学界的难题。
随着信息化技术的发展和数据挖掘技术的应用，中医医案数据的整理与管理变得越来越便捷。
通过构建中医医案数据库、建立标准化的数据录入和管理系统、应用数据挖掘技术对中医医案数据进行清洗和整理，可以更好地保护和利用中医医案数据，为后续的研究和应用奠定基础。
2. 中医医案数据的分析与挖掘中医医案数据蕴含着大量的宝贵信息和知识，通过数据挖掘技术的应用，可以实现对中医医案数据的分析与挖掘。
可以通过分类方法对中医医案数据进行分析，识别出不同类型的疾病和证候特征，为中医临床诊断和治疗提供参考。
可以通过关联规则挖掘方法探索中医医案数据中的潜在关联性，发现证候和药物之间的内在联系，为中医药的临床应用提供理论依据。
通过聚类方法对中医医案数据进行聚类分析，将相似的中医医案归为一类，从而总结出临床常见的证候规律和治疗方案。
数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用
数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用随着信息技术的发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，中医四诊作为中医学的核心内容之一，也开始尝试利用数据挖掘技术来辅助研究和诊断。
本文将介绍数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘技术是一种从大规模数据中发掘出潜在模式和知识的方法。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等多学科的知识，从数据中提取出有用的信息，以帮助决策和预测未来趋势。
数据挖掘技术在商业、金融、医疗等领域都有广泛应用。
二、数据挖掘技术在中医四诊中的应用1. 中医四诊概述中医四诊是中医学中最基本的诊断方法，包括望诊、闻诊、问诊和切诊。
通过观察患者面色、舌苔、脉搏等指标，以及倾听患者的主观感受和症状，医生可以判断出患者的病情和体质，制定相应的治疗方案。
2. 数据挖掘技术在望诊中的应用望诊是通过观察患者的面色、舌苔、眼神等来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以对大量的望诊数据进行分析，从中挖掘出不同病症所对应的特征，建立预测模型。
通过这些模型，我们可以对患者的望诊结果进行自动化分类，提高诊断的准确性和效率。
3. 数据挖掘技术在闻诊中的应用闻诊是通过倾听患者的呼吸、咳嗽等声音来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以将这些声音信号进行采样和分析，提取出与不同疾病相关的特征。
通过建立相应的模型，我们可以对患者的闻诊结果进行自动化识别和分类。
4. 数据挖掘技术在问诊中的应用问诊是通过询问患者的症状、病史等信息来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以对大量的问诊数据进行分析，挖掘出不同病症所对应的特征。
通过建立相应的模型，我们可以对患者的问诊结果进行自动化分类和预测。
5. 数据挖掘技术在切诊中的应用切诊是通过望、闻、问诊的结果来判断患者的疾病和体质。
数据挖掘技术可以将这些诊断结果进行整合和分析，提取出患者的特征向量。
通过建立模型，我们可以对患者的切诊结果进行自动化判断和评估。
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中医药有着悠久的历史，一直是我国重要的医学分支，在传承和传播祖先积累的医学知识的同时，也在不断发展。
近年来，中医药现代化研究取得了飞跃式的发展，取得了一定的成效。
随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术已被广泛应用于中医药研究中，这种技术可以让我们更全面、更准确地了解中医药。
数据挖掘是一种利用计算机科学技术从数据库、文本或日志中提取信息的技术，具有客观、准确的特点，可以有效地提高中医药研究的质量和效率。
与传统的数据处理方法相比，数据挖掘技术具有诊断、模式抽取和模型应用等特点，可以更快捷地将历史数据转化为精准的信息，从而为研究中医药提供有效的参考依据。
数据挖掘技术在中医药现代化研究中具有重要作用。
首先，它可以迅速获得有效的中医药信息，并进行有效的分析和处理，有助于改善和提升治疗效果。
其次，数据挖掘技术可以有效地组织和简化中医药的数据，有助于科学研究和推广应用，促进中医药现代化研究的发展。
此外，数据挖掘技术可以揭示中医药的规律性，有助于深度理解中医治疗理论，提高医护人员的临床技能。
在实际应用中，数据挖掘技术还可以用于构建中医药数据库，以帮助中医药机构更好地管理、存储和分析数据，有助于提高医疗质量。
此外，数据挖掘还可以帮助提取文献中的中医药信息，有助于基于大数据的中医药研究，进而推动中医药现代化研究的发展。
综上所述，数据挖掘技术对中医药现代化研究有着重要作用，但是，由于要素多样性、文化差异等原因，也在很大程度上产生了挑战。
为了解决这些问题，需要在相关法律政策、技术支持、数据管理和安全保护等方面投入大量资源，积极推进中医药现代化研究的发展，，实现“中国制造”的目标。
以上是关于《数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用》的文章，希望能够帮助到有关读者，祝所有读者学习进步，身体健康！。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
随着科技的不断进步，数据挖掘在中医领域的应用也越来越广泛。
中医医案是中医的重要实践经验和理论积累，包含了丰富的临床诊疗信息和治疗效果数据。
因此，对中医医案进行数据挖掘，可以帮助医生更好地分析和总结临床经验，提高诊疗水平和疗效。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘和模型评价等环节。
针对中医医案的数据挖掘，首先需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、数据标准化等。
接着，可以采用分类、聚类、关联规则、时间序列分析等方法对数据进行挖掘，通过挖掘中医医案中的关联和规律来辅助中医诊断和治疗。
其中，聚类算法可以发现中医医案中的共性，并将病例进行分类，有助于医生更好地把握各种疾病的基本特点和规律。
关联规则挖掘可以分析病例中的病因、病机、证候、诊断和治疗等因素的关联关系，为医生提供更准确的诊疗信息。
时间序列分析可以发现病情的动态变化趋势，并对治疗方案进行评估和优化。
在模型评价方面，需要根据中医特点对模型进行评估和优化，如合理性、实用性、科学性、依据性等方面进行评价。
在应用过程中，还需要注意保护患者隐私，避免泄露患者信息。
综上所述，数据挖掘技术的应用可以帮助中医医生更好地分析和总结临床经验，提高中医诊疗的准确性和效率。
但是，在实际应用过程中还需要加强方法的研究和探索，不断优化数据挖掘算法，以更好地服务于中医临床实践。
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。
数据挖掘技术在中医药领域应用
数据挖掘技术在中医药领域应用标签：数据仓库；数据挖掘；中医药；综述近年来，运用新科技促进中医药现代化已成为中医药的发展趋势。
从20世纪80年代至今已有一批中医药数据库较好地解决了中医药信息资源索取的困难，为中医药事业的发展起到了一定的推进作用。
但是，中医本身是一个非线性、多维、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淺层的、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，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用于复杂、多维的系统，能借助于大量的数据，通过相应的算法寻找其中规律，有可能突破中医药“信息庞杂，知识匮乏”的局限性。
笔者以数据挖掘技术为主要目标，通过调研近10年相关文献，探讨数据挖掘技术在中医药方面应用的技术支持、应用方向及可发展性。
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[1]。
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，可以采用不同的算法。
如中医方剂研究多用关联规则分析，找出复方中的主要及配伍规律；中医定量诊断可以用叶贝斯网络；对中医医案的挖掘可以用聚类分析等。
2 数据挖掘技术在中医药领域的主要应用2.1 方剂研究中药方剂是中医治疗的主要手段，通过辨证立法，以法统方，以方遣药。
在方剂中，方、药、证之间存在着错综复杂的对应关系。
由于数据挖掘技术可以反映多维数据之间的相互映射关系，为现代方剂的研究提供了非常有力的研究工具。
当前在中医领域，数据挖掘应用最广泛的是在中药（复方）的研究中，并已经取得了一定的进展。
张氏等[2]利用关联规则，探讨了古今哮喘方的用药规律，对古今治疗哮喘用药进行对比，得出治疗哮喘的核心药物为麻黄、杏仁、甘草、半夏和五味子等，麻黄-杏仁、麻黄-甘草、杏仁-甘草、麻黄-半夏、半夏-甘草为高频药对。
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。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
中医医案是中医临床实践的重要组成部分，是具备一定规范性和普遍性的临床经验总结。
中医医案包含了临床病史、诊断、治疗方案和疗效等信息，是中医学的宝贵资源。
由于医案的数量庞大，且医案的表达形式各异，人工分析和理解中医医案的困难度很高。
数据挖掘技术可以对中医医案进行自动化的处理和分析，挖掘其中潜在的规律和知识，为中医临床实践提供支持和指导。
数据挖掘技术可以对中医医案进行分类和聚类分析。
通过对大量的医案进行分类和聚类，可以发现不同病例之间的相似性和差异性，为中医诊断和治疗方案的制定提供参考。
可以通过聚类分析找出一类相似病例中常用的药方和治疗方法，从而为临床实践提供经验指导。
还可以通过分类分析，将中医医案归类到不同的疾病类别中，帮助医生更好地理解疾病的发生和发展规律。
数据挖掘技术可以对中医医案中的关联规则进行挖掘。
通过分析不同中医医案中的关联规则，可以发现中医医案中常见的疾病特征和治疗规律。
可以发现有一组病例中，常见的症状和体征在某种疾病中的发生率较高，从而指导中医临床实践的诊断和治疗策略。
数据挖掘技术还可以在中医医案中进行预测分析。
通过对历史医案的分析，可以建立适当的预测模型，预测患者的疾病发展趋势和治疗效果。
可以根据患者的病史、症状和体征，预测患者对某种治疗方法的反应，从而个性化地制定治疗计划。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究中具有广阔的应用空间和巨大的价值。
通过数据挖掘技术对中医医案进行分析和挖掘，可以提供给中医临床实践更多的指导和支持，促进中医学的发展和进步。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究随着数据挖掘技术的发展，其在中医医案的应用研究中扮演着越来越重要的角色。
中医医案是中医医生临床经验的总结与归纳，包含了丰富的临床数据，如病人的病史、症状、中药方剂等。
通过对这些医案的分析和挖掘，可以发现其中潜在的规律和知识，帮助医生优化诊断和治疗方案，提高临床效果。
数据挖掘技术可以应用于中医医案的特征提取。
中医医案中的数据往往是非结构化的，包含了大量的文字描述。
通过文本挖掘技术，可以将这些文字数据转换为结构化的特征向量，以便进行进一步的分析。
常用的文本挖掘技术包括分词、词频统计、主题建模等。
通过这些技术，可以将中医医案中的病人病情、症状等信息提取出来，方便后续的分析和挖掘。
数据挖掘技术可以应用于中医医案的模式发现。
中医医案中包含了大量的病例数据，通过分析这些数据，可以发现其中的规律和模式。
可以通过关联规则分析发现某些病症之间的关联性，或者通过聚类分析将病例分类成不同的类型。
这些发现可以帮助医生更好地理解病人的病情，并根据不同类型的病例制定相应的诊断和治疗方案。
数据挖掘技术还可以应用于中医医案的预测和决策支持。
通过对已有的中医医案进行建模和训练，可以发现某些特征与疾病的发生和发展有关，从而建立预测模型。
这些模型可以用于为医生提供决策支持，帮助其预测病人的病情和判断治疗效果。
可以基于已有的中医医案数据，建立一个预测模型，预测某种疾病在不同病人身上的发展趋势，为医生提供个性化的治疗方案。
数据挖掘技术还可以应用于中医医案的知识发现和知识管理。
中医医案中包含了丰富的医生经验和知识，通过挖掘其中的知识，可以帮助医生更好地总结和沉淀临床经验，促进中医的学科发展。
可以通过挖掘中医医案中的规律和模式，建立起临床诊疗指南和规范，为医生提供指导和参考。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究引言随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在各个领域中的应用越来越广泛。
在医疗领域中，数据挖掘技术可以帮助医生分析患者的病历数据，发现患者的疾病模式和治疗方案，提高医疗效率，改善医疗质量。
中医作为中国传统医学，拥有丰富的医案资源和医学知识，数据挖掘技术在中医医案中的应用研究具有重要的意义。
本文将探讨数据挖掘技术在中医医案的应用研究，并探讨其在中医临床实践中的意义。
一、中医医案简介中医医案是中医医生在临床实践中总结的临床经验和治疗方法的纪录。
它包括病历、诊断、治疗方案等信息，是中医医生在长期临床实践中积累的宝贵经验和知识。
中医医案具有较高的信息价值，包含了大量的中医医学知识和临床实践经验，可以帮助医生了解中医的理论和实践，指导临床诊疗和药物治疗。
传统的中医医案往往是以纸质形式存在，信息化水平较低，难以进行系统化的分析和利用。
如何将中医医案中的宝贵信息挖掘出来，并应用于中医临床实践中，成为了一项重要的研究课题。
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。
它可以通过分析数据之间的关联和规律，挖掘出隐藏在数据背后的信息，帮助人们做出科学的决策和预测。
在中医医案中，数据挖掘技术可以帮助医生发现疾病的模式、辨证施治的规律，为中医临床诊疗提供科学依据。
1. 中医病症模式挖掘中医疾病模式是中医理论的核心内容，它是中医疾病诊断和治疗的基础。
通过数据挖掘技术，可以挖掘出不同病症之间的关联和规律，发现疾病的共同特征和规律。
可以分析大量病例数据，找出某种疾病患者中常见的症状、体征和辨证特点，总结出该疾病的典型表现特征，为医生进行疾病诊断和辨证施治提供参考依据。
2. 中医治疗方案挖掘中医治疗方案是中医临床实践的重要内容，不同的疾病需要采用不同的治疗方案。
通过数据挖掘技术，可以分析不同病症治疗方案的应用情况和疗效，找出常用的治疗方法和药物，总结出适合不同疾病的治疗方案和药物组合，为医生进行临床治疗提供参考意见。
探析数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用
TECHNOLOGY AND INFORMATION医疗与信息化科学与信息化2021年2月上 137探析数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用刘世芳 邓发春辽宁中医药大学信息工程学院 辽宁 沈阳 110847摘 要 在中医药传承与发展方面，数据挖掘技术能够提供有力支持。
基于此，本文对数据挖掘技术在中医药领域研究中的应用情况展开了分析，介绍了技术在药性研究、方剂研究、临床诊断研究等各方面的应用方法，为关注这一话题的人们提供参考。
关键词 数据挖掘技术；中药领域；中医领域引言在大数据等技术取得快速发展背景下，数据挖掘技术得以在各行各业得到饮用。
作为数据库、人工智能等多学科综合技术，数据挖掘能够从大量数据中提取知识和寻找规律，通过关联分析、预测等手段实现数据快速分析与处理。
而在中医药领域研究中运用该技术，能够减轻人员数据分析压力，从而取得更多研究成果。
1 数据挖掘技术在中药领域的应用1.1 在药性研究中的应用中药拥有庞大药性体系，有关研究文献和实验较多，想要实现研究成果的系统整理具有较大难度，单纯依靠人工进行考证分析也容易受到主观因素影响。
而运用数据挖掘技术，能够对药性、功效等要素间的关联进行科学分析，通过准确评价促使药性体系得到逐步完善。
如采用数据挖掘技术对大量具有利水功效的中药文献资料和试验数据进行搜集，能够完成药性与药物有效成分关系的总结归纳，为药理研究提供科学依据。
实际中药拥有多种成分，利用数据挖掘技术从不同角度对中药化学物质含量特点展开分析，能够使中药多维多息特征得到凸显，为中药内在质量评价提供依据。
在学术研究中，采用数据挖掘技术能够快速完成大量文献资料总结归纳，节省大量人力、物力。
而在实验研究中进行数据挖掘，能够准确把握药性和不同成分的关联，使药性损耗得到减小。
1.2 在方剂研究中的应用在中药方剂研究上，方、症、药的关系复杂，运用数据挖掘技术能够为研究提供有力技术支撑。
采用聚类分析、频数分析等手段，能够高效开展复方用药规律、配伍规律研究工作。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究随着数据挖掘技术的飞速发展，越来越多的领域开始应用这一技术，其中中医医案成为了一个备受瞩目的应用领域。
中医医案是中医学中非常重要的组成部分，是中医治疗的实践经验的总结和积累，存有丰富的中医知识和临床经验。
本文旨在介绍数据挖掘技术在中医医案中的应用研究。
一、中医医案简介中医医案通常由中医医生撰写，以记录疾病的症状、病因、诊断方法、治疗方案和疗效等信息。
传统的中医医案多为手写记录，随着电子化和数字化的进步，越来越多的中医医案以电子化的形式保存和存储。
中医医案被广泛应用于中医临床治疗和中医学的研究领域，尤其对中医药的研究和创新起到了重要的作用。
2.1 知识发现数据挖掘可以利用中医医案中的数据进行知识发现，即既有的知识不再是单纯的人工经验，而是通过挖掘数据得出的规律和模式。
例如，可以通过中医医案中记录的病例数据进行规律发现，找到疾病的发病规律、病因、病机、证候、治疗方法等，从而为中医医生提供参考和指导。
2.2 疾病预测利用数据挖掘技术，可以预测疾病的发生，为疾病的预防和控制提供帮助。
通过分析中医医案中病人的疾病史、症状、体质等信息，建立疾病预测模型，从而对患病风险进行评估，并制定相应的预防和治疗方案。
2.3 中药推荐中药方是中医治疗的重要手段之一，利用数据挖掘技术，可以对中医医案中的数据进行分析，建立中药推荐模型，为中医医生提供中药的建议和推荐。
例如，在中医治疗病症时，可以根据病人的体质、病情和治疗过程中的反应等信息，自动推荐合适的中药，并对剂量、用法等进行预测和调整。
三、应用前景随着数字化和智能化技术的不断发展，中医医案的电子化和数字化程度将随之提高，这给数据挖掘技术在中医医案中的应用提供了更广阔的空间。
通过对中医医案中的数据进行分析，可以更好地挖掘中医知识和临床经验，为中医临床治疗和中医学的发展提供有力支持和指导。
总之，数据挖掘技术在中医医案中的应用正得到越来越多的关注，它将对中医学的发展和传承起到重要的推进作用。
【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。
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・综述与讲座・数据挖掘技术在中医药研究中的应用３姜兆顺１，倪 青２，林 兰２［中图分类号］ R2－03 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1681－6676（2006）11－1240－03 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1１1 数据挖掘概念、步骤 数据挖掘（Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，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。
1１2 数据挖掘常用方法1１2１1 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。
1１2１2 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。
1１2１3 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。
在进行聚类前，这些类别是潜在的，可分割的类的个数（聚类数）也是未知的。
聚类大致分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法等。
1１2１4 偏差检测 数据库中的数据可能有一些异常记录，３基金项目：北京市科委重大项目课题（编号：Ｈ０２０９２００１０３３０）作者单位：１２５００３１山东济南，济南军区总医院内分泌科２１０００５２北京，中国中医科学院广安门医院内分泌科检测这些偏差很有意义。
偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
2 中医病历中医学数据挖掘的特点目前中医病历中采集的中医学信息具有如下特点。
2１1 症状的模糊性 中医学对疾病的诊断是通过望、闻、问、切的四诊合参，获取有用信息，再结合医生的经验，对疾病做出诊断。
症状的模糊性不仅表现在获得信息的形式多样，而且因中医症状存在着一症多名，或多症一名的现象，因此不同医生即使对同样的症状，可能会用不同的文字加以描述，比如对“患者不欲进食”的记录，可能会有纳差、食欲不振、纳呆等的不同。
这种模糊性模式加大了中医学数据挖掘的难度。
2１2 症状的不完整性 病例和病案的有限性使医学数据库不可能对任何一种疾病信息都能全面地反映出来，表现为医学信息的不完全性。
同时，许多医学信息的表达、记录本身就具有不确定和模糊性的特点［３］，这方面在中医症状未做出标准量化方法并推行应用之前，尤为突出。
疾病信息体现的客观不完整和描述疾病的主观不确切，形成了中医病历中医学信息的不完整性。
2１3 证候的复杂性 著名的王永炎院士指出了证候具有动态时空、内实外虚、多维界面的特点，简明扼要的描述了证候的复杂性。
中医证候的复杂性给数据挖掘增加了难度，但这也恰好是数据挖掘发挥效力的用武之地。
2１4 治疗信息的个体化特性 中医治病之本是辨证论治，体现在“三因治宜”、“同病异治、异病同治”等方面。
即使针对同一疾病相同的证，医生的处方用药也可能会有差异。
这种个体化的治疗，充分体现了中医治病的精髓，而其中所蕴涵的深奥哲理和规律，用一般的研究方法难以全面发掘。
数据挖掘在这方面很可能会有很高的应用价值。
2１5 挖掘过程的复杂性 中医药领域中的数据属性有离散型的，也有连续型和混合型的，对这些数据的噪声处理等预处理相当复杂，挖掘过程还需要人机交互、多次反复，其中任何一个环节都不能缺少专业人员。
只有靠中医药专家的引导，针对具体问题，选择合理的挖掘方法，才能挖掘出真正有价值的知识。
在中医学数据挖掘中，应针对上述数据特点和挖掘目标，结合运用不同的挖掘方法，对非线性、不完全的信息进行智能处理，发挥各自的技术及其整合优势。
3 数据挖掘在中医药研究中的应用近年来，数据挖掘技术在中医药研究中已得到应用。
有学者认为中医药数据挖掘是中医药现代化研究的重要组成部分［４］。
3１1 中医药信息化研究 姚氏等［５］综合文献指出对中医药理论和实践进行信息化、数字化、知识化，能够克服中医名词术语过于繁杂造成的中医发展障碍，对于中医药信息进行文本数据挖掘是促进中医药信息结构化的途径之一，该问题的解决，能极大促进中医药现代化发展的进程。
3１2 中药研究 陈凯先等［６］认为对大量中药化学成分进行药效基团的建模研究，并对中药化学成分数据库进行柔性搜索，能够为更充分利用中药化学成分所含的化学信息提供技术支持。
冯雪松等［７］对中药指纹图谱的特点及数据挖掘技术在其中的应用做了综述，指出中药指纹图谱由于反映了药用植物的“共有特征”，又由于地域、生长环境、采收等多种因素影响，具有统计数学中多元随机分布的“模糊性”，利用模糊数学、统计学、计算机技术等建立一种同时反应这两种特征数据库，存储中药指纹图谱信息，应用数据挖掘技术发现和解析其中潜在的信息，以评价和控制中药质量及研究中药定量组效关系。
3１3 方剂研究 乔延江等［４］综述了ＫＤＤ在中药研究开发中的意义。
乔氏等认为中药（复方）的ＫＤＤ研究是在中医理论指导下，以数据挖掘技术作为知识发现的主要环节，对中药研发、设计、中医组方理论及规律、中药作用机制、构效关系、中药药效集团群的确认、化学成分及药理指标的预测等进行多方位、多学科、系统的现代化研究，是一个高度复杂的系统。
其目的是建立传统中医理论同现代中药的科学化、系统化、可描述化的关系，是中医药现代化的重要组成部分。
杨林等［８］阐述了数据库技术与Ｗｅｂ结合实现网上中医方剂的信息挖掘。
将方剂文献资料进行全方位解析，设计内容详细的数据库与Ｗｅｂ技术结合，通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ开发了网上中医方剂信息分析处理系统，选择支持Ｗｅｂ－ＤＢ的ＯＲＡＣＬＥ数据库管理系统作为系统开发和运行平台。
经过数据预处理、选择和筛选数据、确定分析目标、信息挖掘结果显示等阶段，完成对一批方剂数据的信息挖掘。
姚美村等［９］应用数据挖掘技术对治疗消渴病的中药复方配伍的内涵进行探索性研究。
以文献收录的１０６个治疗消渴病的中药复方为对象，经解析后建立复方特征数据库；以数据挖掘系统ＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ为平台，在单味药层次上进行消渴病复方组成药味之间的关联规则分析研究，结果显示单味药、两味药组合、三味药组合的应用规律与历代中医在消渴病治疗用药方面的论述一致。
挖掘结果的可信度可达到或接近中医专家的分析能力。
秦首科等［１０］在构建方剂、中药和病症数据仓库的基础上，通过对数据仓库内部各种关联和映射关系的定义，利用中药和病症数据仓库的联机分析功能，探讨了方剂和其针对症状之间的联系。
蒋永光等［１１］对从《中医大辞典・方剂分册》中筛选出１３５５首脾胃方中的４１４种药物，经用聚类分析、对应分析和频繁集方法，从功效、归经、药性和药味等方面进行了分类特征分析，并就脾胃方的核心药物、方剂结构、“药对药”组和“方药证”的对应关联方面形成了有关技术规则和处理程序。
3１4 中医证候研究 张世筠等［１２］应用流行病学和变量聚类分析的数理统计方法，对２４４２例中医肝证患者进行了初步研究。
由调查组采集核对中医四诊资料，按肝证辨证记分标准记分，分为１１个证型。
经过聚类分为实证、风证、虚证３类，解决了中医各肝证的归属问题，本研究还定量地阐明肝的实证、虚证、风证的相互关系。
白云静等［１３］在充分阐释证候系统的非线性、复杂性特征的基础上，探析了人工神经网络方法用于证候研究的可行性，并介绍了基于人工神经网络的证候研究方法。
徐蕾等［１４］采用ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法对４０６例样本进行扩增以满足数据挖掘对样本量的要求，采用基于信息熵的决策树Ｃ４１５算法建立中医辨证模型。
通过决策树Ｃ４１５算法筛选出对辨证分型有意义的２６个因素，按其重要程度排序；产生出清楚易懂可用于分类的决策规则，建立辨证模型，模型分类符合率为：训练集８３１６％，验证集８０１６７％，测试集８１１２５％；模型区分各类证型的灵敏度和特异度也较高。
认为决策树Ｃ４１５算法建立的模型效果较好，可用于慢性胃炎中医证型的鉴别诊断。
吴斌［１５］等探讨了肾阳虚证的辨证因子分布规律。
以肾阳虚证量表为基础，从定性、定量角度收集资料。
以定性评分计算各辨证因子的出现频率，用定量评分进行分层聚类分析。
发现：畏寒、肢冷、夜尿、腰背发冷等辨证因子出现频率高，聚类分析提示肾阳虚主证、舌象、脉象分布较有规律。
认为根据数理统计结果对肾阳虚证的辨证因子进行初筛，为肾阳虚证的量化研究奠定了基础。
4 小结与展望利用数据挖掘技术探求中医药诊治疾病的规律，形成用数字描述和表达的中医药内容，能有力推动中医药研究的规范化进程。
但由于中医药信息的复杂性和特殊性，中医药数据挖掘在挖掘对象的广泛性、挖掘算法的高效性和鲁棒性、提供知识或决策的准确性方面有更高的要求。
目前中医药数据库资源已较丰富。
数据挖掘技术将成为中医药现代化的重要组成部分。
但从目前应用数据挖掘技术进行的中医药研究来看，中医数据挖掘尚处于起步阶段，多数是对古文献数据的整理挖掘，缺乏用于探求中医诊治疾病规律和复方用药规律的研究。
这可能与中医数据的复杂性所致的数据预处理繁琐有关；如能通过建立结构化数据库，采用结构化的临床信息采集系统收集数据，将能提高中医学数据挖掘的效率及可信度。
有助于发现中医的诊治规律，并创新诊治模式，提高诊疗与科研教学水平。
［参考文献］１ ＳｒｉｋａｎｔｈＲ，ＡｇｒａｗａｌＲ．ＭｉｎｉｎｇＳｅｑｕｅｎｔｉａｌＰａｔｔｅｒｎｓ：Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ２ｓａｎｄＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ．Ｉｎ５ｔｈＩｎｔＥｘｔｅｎｄｉｎｇＤａｔａｂａｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＡｖｉｇｎｏｎＦｒａｎｃｅ，１９９６，１２１－１３０．２ 翁敬农（译）．数据挖掘教程．北京：清华大学出版社，２００３，１１．３ ＱｕＪＨ，ＬｉａｏＱＭ，ＸｕＷＺ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉｃａｌｄａｔａｂａｓｅａｎｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＦｏｕｒｔｈＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００１，２２（１）：８８．４ 乔延江，李澎涛，苏钢强，等．中药（复方）ＫＤＤ研究开发的意义．北京中医药大学学报，１９９８，２１（３）：１５－１７．５ 姚美村，袁月梅，艾路，等．数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用．北京中医药大学学报，２００２，２５（３）：２０－２３．６ 陈凯先，蒋华良，嵇汝运．计算机辅助药物设计—原理、方法及应用．上海：上海科技出版社，２００１，１．７ 冯雪松，董鸿晔．中药指纹图谱的数据挖掘技术．药学进展，２００２，２６（４）：１９８－２０１．８ 杨林，徐慧，任廷革，等．数据库技术与Ｗｅｂ结合实现网上中医方剂的信息挖掘．中国中医药信息杂志，１９９９，６（９）：７１－７２．９ 姚美村，艾路，袁月梅，等．消渴病复方配伍规律的关联规则分析．北京中医药大学学报，２００２，２５（６）：４８－５０．１０ 秦首科，牛孺子．利用数据仓库分析处理中医方剂评析．中医药学刊，２００２，２０（３）：３４１－３４２．１１ 蒋永光，李力，李认书，等．中医脾胃方剂配伍规律数据挖掘试验．世界科学技术—中医药现代化，２００３，５（３）：３３－３７．１２ 张世筠，沈明秀，王先春，等．中医肝证的变量聚类分析．中国中西医结合杂志，２００４，２４（１）：３５．１３ 白云静，申洪波，孟庆刚，等．中医证候研究的人工神经网络方法探析．中医药学刊，２００４，２２（１２）：２２２１－２２２３．１４ 徐蕾，贺佳，孟虹，等．基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用．第二军医大学学报，２００４，２５（９）：１１０１－１１０３．１５ 吴斌，高峰，严石林，等．肾阳虚证的辨证因子规律初探．现代中西医结合杂志，２００４，１３（１４）：１８１９－１８２０．（收稿日期：２００６－０８－１６） （编辑：周 蕊）老年高血压病的中医研究现状苑志军，董建栋△［中图分类号］ R25 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1681－6676（2006）11－1242－02 高血压是老年人最常见的心血管疾病之一，它是导致心脑血管疾病的首要危险因素，又是导致慢性肾病、心肾功能衰竭及引起致残、致死的主要危险因素之一，严重影响老年人的身心健康和生存质量。