数据挖掘技术在中医证候学研究中的应用.

数据挖掘在中医文献研究中的应用作者：张胜男车立娟李明来源：《医学信息》2017年第13期摘要：大数据时代，数据挖掘作为有效地信息处理技术，可以在中医文献中提炼出潜在的、有用的信息。

数据挖掘广泛应用于特定疾病、方剂、医案、名老专家临床经验与针灸的文献研究中。

本文简要介绍了关联规则分析、聚类分析、决策树算法和神经网络数据挖掘方法，以及在中医文献研究中的应用情况。

关键词：中医；数据挖掘；文献研究中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1006-1959（2017）13-0022-03Abstract：The era of big data，data mining as an effective information processing technology，in the literature of traditional Chinese medicine extract potential and useful information.Data mining is widely applied to specific diseases，prescriptions，medical records，literature research and clinical experience of senior experts of acupuncture.This paper briefly introduces the association rules analysis，cluster analysis，decision making tree algorithm and neural network data mining method，and application in TCM literature research.Key words：Traditional Chinese medicine；Data mining；Literature research“大数据”已成为互联网信息技术行业的流行词汇。

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理论中的运用【摘要】祖国医学的博大精深，中医学几千年的发展，形成了浩瀚如烟的中医方剂，大量的医案在漫长的发展过程中形成，从这些医案之中获得有价值的新发现对祖国医学至关重要。

中医医案中的方—药—证之间的关系十分复杂，并且中医药的文献分散庞杂，使得对中医方剂的国际化和现代化进程困难很大。

数据挖掘技术为解决这些复杂的问题提供了有效的方法和技术手段。

【关键词】中医学；数据挖掘；知识发现1 数据挖掘数据挖掘（DM ：Data Mining）作为仍在不断完善和发展的技术，到目前为止数据挖掘技术到现在还没有形成统一的普遍的定义，目前比较公认的定义为：数据挖掘是从海量数据中提取或“挖掘”出有用的知识[1-2]使用数据挖掘技术可以对这些复杂的定性描述和隐性知识进行挖掘，揭示其规律并使隐性知识显性化[3]。

数据挖掘[4]（DM ：Data Mining）是一个集合数据库、数理统计、机器学习、可视化和信息科学技术为一体的新兴的交叉学科。

不仅计算机学科由于它的出现得到了快速的发展，并且也能为过程控制、商务管理、科学研究、优化查询、医药研发等领域提供新的方法和注入新的活力，从而推进各个学科的不断发展。

2 数据挖掘中的基本概念2.1 数据集数据集是从某个环境或过程中取得的一系列测量结果。

对于一些基本的情况，我们有一系列的测量对象，每一个测量对象都有统一的t个测量数据，此时可以把这p个对象的一系列测量结果看作是一个p×t的数据矩阵。

矩阵中的t列表示对每个对象所作的t种测量，称为变量、特征、属性或者字段。

这个数据矩阵中的n行表示被测量的p个对象，亦可称为个体、实例、实体或记录。

1.2 模式模式是一个用语言A来表示的表达式B，它可用来描述数据集C中数据的特性，B所描述的数据是集合C的一个子集CB。

T作为一个模式要求它列举出数据子集CB中所有元素的描述方法简单。

举例说明，例如，“如果考试成绩在91—100之间，则成绩优秀”可称为一个模式，而“如果成绩为91、92、93、94、95、96、97、98、99或100，则成绩优秀”就不能称之为一个模式。

数据挖掘及其在中医领域的应用研究【摘要】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，并探讨了今后的发展趋势。

【关键词】数据挖掘中医随着计算机技术和网络技术的快速发展，在中医药的现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50个子数据库、110个表单及数百个自动生成的中间表、800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识，发现数据背后隐藏的关系和规则，还可以对未知的情况进行预测。

多学科交叉目前正成为增强科技创新的重要途径，数据挖掘正是从统计学、数据库、机器学习等多门学科中发展起来的。

1 数据挖掘介绍1.1 数据挖掘的定义数据挖掘(datamining)也称为数据库知识发现，为解决上述矛盾提供了强有力的工具［1］。

数据挖掘这一术语出现于1989年，其定义几经变动，本研究中引用Frayyad UM等提出的对数据挖掘的定义［2］。

数据挖掘是从数据库中识别出有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。

其中：① 有效性要求挖掘前要对被挖掘的数据进行仔细检查，具备该特性，才能保证挖掘出来信息的可靠性。

② 新颖性要求发现的模式应该是从前未知的，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

③ 潜在有用性是指发现的知识将来有实际效用，即这些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。

④ 最终可理解性要求发现的模式能被用户理解，目前它主要是体现在简洁性上。

发现的知识要可接受、可理解、可运用，最好能用自然语言表达所发现的结果。

实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的。

⑤ 非平凡是一个数学概念，即数据挖掘既不是把数据全部抽取，也不是一点儿也不抽取，而是抽取出隐含的、未知的、可能的有用的信息。

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。

数据挖掘技术在中医药研究中的应用(一)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（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。

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。

数据挖掘技术在中医医案的应用研究【摘要】本文主要探讨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，然后分析了数据挖掘技术在中医医案中的应用现状，包括数据预处理方法、特征选择方法以及分类与聚类算法等。

通过深入研究数据挖掘技术在中医医案中的应用，可以提高医案分析的效率和准确性，为中医临床实践提供指导。

结论部分探讨了数据挖掘技术在中医医案中的应用前景，以及对中医医案研究的启示。

通过本文的研究，可以进一步推动中医医案的数字化和智能化发展，为中医药传承和创新提供科学支撑。

【关键词】数据挖掘技术、中医医案、特征选择、分类与聚类算法、数据预处理、研究背景、研究目的、研究意义、前景、启示1. 引言1.1 研究背景中的内容应包括数据挖掘技术在医疗领域的广泛应用，中医医案作为中医传统文化重要组成部分的特殊性，以及当前研究中医医案的局限性和挑战性。

数据挖掘技术在诊断、治疗和预防疾病方面具有巨大潜力，然而在中医医案中的应用还相对较少，尚未得到充分的重视和深入研究。

中医医案作为中医临床经验的重要体现，包含丰富的病症描述、诊断方法、治疗方案等信息，但传统的研究方法往往局限于个别医案的分析和总结，无法充分挖掘其中隐藏的规律和知识。

利用数据挖掘技术对中医医案进行系统性的分析和挖掘，有助于深入理解中医治疗规律，提高中医临床疗效，推动中医医案的现代化和智能化。

在此背景下，本研究旨在探讨数据挖掘技术在中医医案中的应用，探索中医医案的特点和规律，为中医临床实践和理论研究提供新的思路和方法。

1.2 研究目的研究目的主要是探讨数据挖掘技术在中医医案中的应用，通过对中医医案进行分析和挖掘，挖掘出其中隐藏的规律和知识，为中医临床实践提供更多的科学依据和个性化治疗方案。

具体目的包括：一是深入了解中医医案的特点和规律，探讨中医医案中蕴含的宝贵信息；二是研究数据挖掘技术在中医医案分析中的具体应用方法，如数据预处理、特征选择、分类与聚类算法等；三是探究数据挖掘技术在中医医案中的应用前景，为推动中医医案研究和临床实践提供新的思路和方法。

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。

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。

Medical Electronics医疗电子设计应用edical ElectronicsM医疗电子数据挖掘技术在中医证候学中的应用*Application of data mining technology in TCM Syndromes. Computer Engineering and Applications周旭1 赵耀21. 河北医科大学 基础医学院（河北 石家庄 050017）2. 中国人民银行石家庄中心支行（河北 石家庄 050000）摘要：中医证候的研究工作仍然存在一定的困难，证候的规范化和证候诊断的量化是中医发展必须解决的问题。

数据挖掘技术是一种高效的数据分析手段，其在中医领域的研究也逐步走向热门。

使用数据挖掘技术中的关联规则和分类算法对早中期慢性肾衰竭的证候和症状进行分析：首先对采集的症状和证候信息进行数字特征化处理；然后对证候之间的关联关系进行研究，获得了高支持度的四组证候组合；最后分类和预测症状和证候之间的辩证关系，得到了症状的规则集，并计算出其中的重要症状。

实验证明，分类结果对早中期慢性肾衰竭的症状与证候的辩证论治具有重要的临床指导意义。

关键词：数据挖掘；关联规则；证候DOI: 10.3969/j.issn.1005-5517.2018.3.014*基金项目：河北省中医药管理局科研计划项目（编号：2014012）。

周旭（1983-），女，硕士，讲师，研究方向：数据挖掘。

0 引言证候是医师通过望、闻、问、切来收集病人四诊信息资料，运用相关中医理论，从整体上对疾病进行分析，归纳、推理、判断疾病的某一时点病理状态综合反映的认识[1]。

由于证候是一种非线性的复杂的临床表现，只有采用与证候复杂性相适应的科学理论及思维方法对其进行研究，才能揭示其科学内涵[2]。

运用数据挖掘技术对中医证候的构成特点及其规律进行分析研究，将对中医证候的辩证分析起到巨大的促进作用。

1 数据挖掘技术1.1 数据挖掘定义数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据挖掘技术在中医诊疗数据分析中的应用马梦羽;沈璐;天才;夏勇【期刊名称】《中国中医药信息杂志》【年(卷),期】2016(023)007【摘要】经过中华民族几千年的传承和发展，中医学形成了特有的理论体系，其疗效受到广泛认可，但因中医理论更关注有关疾病的症、治、效之间的关联关系，而不是现代自然科学所探究的因果关系，导致其科学性屡遭质疑。

近年来，基于真实世界的临床研究模式和“大数据”理念日益受到重视，因此，越来越多的研究人员开始将研究重点放在疾病干预措施与结局指标的相关关系上，这一转变以及计算机数据挖掘与分析技术的进步，无疑给中医理论与实践的进一步发展带来重大契机。

本文归纳总结了近年来中医诊疗中用到的数据挖掘技术，如聚类分析、决策树、贝叶斯网络、神经网络和多示例学习等，展示了如何运用这些方法从大量中医病症数据中揭示中医诊疗规律，发现隐藏在数据中的知识，以数据为支撑而显示中医学的有效性。

【总页数】5页(P132-136)【作者】马梦羽;沈璐;天才;夏勇【作者单位】西北工业大学计算机学院，陕西西安 710072;陕西省中医医院，陕西西安 710003;西北工业大学计算机学院，陕西西安 710072; 中国中医科学院，北京 100700;西北工业大学计算机学院，陕西西安 710072【正文语种】中文【中图分类】R2-05【相关文献】1.文本数据挖掘技术在名老中医临床诊疗经验的应用研究 [J], 甄曙光;欧阳八四;董宏利;乐音子;颜帅2.中医临床个体化诊疗信息特征与数据挖掘技术应用分析 [J], 胡镜清;刘保延;王永炎3.属性约简在中医证候诊疗数据分析中的应用 [J], 沈华;沈明姝;邱桃荣;张乐;刘萍4.基于关联规则的数据挖掘技术在"中医辅助诊疗系统"中的应用研究 [J], 李小华;陈倩;梁志伟;罗云坚;吕玉波5.数据挖掘技术在类风湿关节炎中医诊疗研究中的应用进展 [J], 尚存芸;李延萍;张莹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

谈数据挖掘在中医学术流派研究中的应用ﻭﻭﻭ摘要：在中医学术流派研究中存在着大量的数据,利用数据挖掘技术可以获得隐藏在这些数据中的有用信息。

文章结合赵炳南学术流派研究的实例，简要阐述了利用数据挖掘进行中医学术流派研究的可行性和先进性，并提出了数据挖掘的实施步骤和具体的工具、算法. ﻭﻭ关键词：中医学术流派数据挖掘银屑病ﻭ自古以来，中医学术流派林立，既互相争鸣，又互相渗透、取长补短.它们的和研究促使中医药基础理论逐渐得到了拓展和深化，促使中医药临床技术逐渐得到了进步和提升.可以说，中医学术流派的和研究促进了中医药事业的[１]。

ﻭ中医学术流派研究的前提是要对其进行科学划分并确定研究内容。

随着科学技术进步和中医学术研究的日益广泛深入，中医学术流派的划分方法不断进步、完善.徐江雁等［2]提出的核心分类模式既涵纳纵向的学术思想传承，又兼容横向的学术思想渗透，有一定的先进性，值得借鉴。

我们在“中医皮肤科赵炳南学术流派及其传承研究”的课题中,从以下两方面划分学派和确定研究内容:其一,以创新的学术思想为核心:通过对中医皮肤科赵炳南学术流派学术渊源、基础理论、特色经验、技术方法等的系统研究,确立中医皮肤科赵炳南学术流派学术思想体系；其二，以的医家群及其著述为核质：不论是赵炳南门户师承所得,还是众家之说,也不论是公开发表的、论著、会议交流的文字材料，科研成果、发明、专利，还是口述史料, 只要是中医皮肤科赵炳南学术流派有关方面的内容，皆囊括在其核质之中.ﻭ针对上述研究内容,按照以往的研究方法,可以以人、以疾病、以方药或以思维方法为线索进行文献整理、分析和总结，或者以临床流行病学的方法进行临床观察和总结［3～7]。

这些方法在一定程度上能总结规律，指导临床，但存在以下不足之处：①对学术思想和诊疗经验缺乏系统地有机关联研究和比较研究；②难以反映疾病诊疗过程中中医辨证的时空和非线性特征；③缺乏符合中医特点的多因素信息处理技术，可能致使研究结果产生混乱和差错;④难以真正反映中医学术流派的内涵和精髓。

数据挖掘技术在中医临床观察分析中的应用
吴立旗;童文新;徐凤芹
【期刊名称】《中国中西医结合杂志》
【年(卷),期】2012(32)8
【摘要】传统的中医治疗是在辨证论治思维模式的指导下确立的理-法-方-药的治疗体系，这也是中医学的特色和精髓。

然而，这种传统的中医辨证方法深受医师的经验、水平和学术流派等多方面因素的影响，致使中医的辨证论治主观性强、可重复性差，严重束缚了中医学的发展与推广。

因此，如何将中医学从依赖于经验的不精确状态发展为定量的精确科学就成为中医现代化的一大挑战。

【总页数】4页(P1146-1148)
【关键词】中医治疗;数据挖掘技术;临床观察;辨证论治思维;应用;中医现代化;中医学;辨证方法
【作者】吴立旗;童文新;徐凤芹
【作者单位】中国中医科学院西苑医院高干科
【正文语种】中文
【中图分类】R274.915.5
【相关文献】
1.数据挖掘技术在中医诊疗数据分析中的应用 [J], 马梦羽;沈璐;天才;夏勇
2.中医临床个体化诊疗信息特征与数据挖掘技术应用分析 [J], 胡镜清;刘保延;王永炎
3.数据挖掘技术在分析中医药临床文献中的应用 [J], 刘彩霞;施毅
4.数据挖掘技术在中医诊疗数据分析中的应用 [J], 谭强
5.数据挖掘技术在小儿肺炎中医临床疗效评价研究中应用的思路与方法 [J], 王雪峰;董丹;梁茂新;张斌;张明卫
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