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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！。
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药现代化研究中的应用吴立旗1童文新2徐凤芹3摘要：信息技术的发展促进越来越多的传统中医药数据建成数据库，这无疑将会大大加快中医药现代化研究的进程。
然而，随着数据量的激增，以及中医药数据特有的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，传统的一些数据统计方式已比较难以有效的得出可靠结论。
在解决复杂性、非线性问题方面，数据挖掘技术因其可从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识，所以将数据挖掘技术应用于中医药研究已经逐渐成为当前中医药科研领域的共识和一个新的热点。
本文对当前数据挖掘在中医诊断、证候分析、方剂配伍以及中西医结合领域方面的一些应用进行了综述，认为寻找、开发出灵敏度、准确度均较高的适合中医药领域研究的数据挖掘算法至关重要，数据挖掘技术可望成为发展中医药现代化的重要工具。
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，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。
随着现代计算机技术的迅速发展，越来越多的中医药数据库被建立，数据量急剧增加，人们迫切希望能够采用新的技术对这些数据进行提炼，从中寻找有用的知识和规律，对中医的诊断、辨证、用药等方面进行规范化，从而促进中医药事业的发展与推广。
面对中医药数据的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，选择可以处理大量不完整的模糊数据的方法对中医药领域的数据进行分析显得至关重要。
而数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊1作者简介：吴立旗，女，北京中医药大学博士研究生在读2作者简介：童文新，女，中国中医科学院西苑医院高干科副主任医师3通讯作者：徐凤芹，女，中国中医科学院西苑医院，高干科主任医师，博士生导师Email：xufengqin2000@y 的随机数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识。
近年来，数据挖掘技术已经逐渐得到中医药研究领域的关注，已有不少的研究采用数据挖掘技术得到了很多非常有意义的结果。
本文通过对当前已经发表的文献进行检索，对数据挖掘技术在中医药研究的应用进行了综述，希望能够对促进数据挖掘技术在中医药研究更深入、更广泛的应用有所裨益。
目前数据挖掘技术在中医药研究的应用可大致分为以下几个方面；1 在中医诊断、证候分析中的应用近十年来，数据挖掘技术以其解决复杂性、非线性问题的良好能力被应用在中医诊断手段客观化、诊断规则提取和证候诊断模型的研究上，显示出良好的前景[1]。
证候研究主要包括证候的基本特征、诊断标准与规范化等研究[2]。
传统的统计方法基于正态分布假设,要求变量间相互独立并采用线型模型,中医证候复杂的非线性关系使得应用传统的统计方法无法深刻反映出中医的证候分布规律。
数据挖掘可通过大量的临床数据模拟中医专家的诊断推理过程，发现证候和症状之间的关系[2]。
王学伟等[3]应用贝叶斯网络方法, 通过对474例血瘀证临床诊断数据进行血瘀证定量诊断与分析，结果发现血瘀证有7个关键症状, 通过定量计算其对血瘀证诊断的贡献度，建立了简单的贝叶斯分类器模型，此模型对血瘀证诊断的准确率达到了96.6%；该研究认为，从对血瘀证数据的分析结果来看，贝叶斯网络技术适合于解决中医定量诊断问题，应用贝叶斯网络等数据挖掘技术，有助于摸索出中医定量诊断的新方法，将有可能带来中医定量诊断研究的突破。
徐蕾等[4]采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立了慢性胃炎的中医辨证模型，筛选出对辨证分型有意义的26个因素并按其重要程度排序，建立了能区分各类证型并具有较高灵敏度和特异度的中医辨证模型；研究者认为决策树C4.5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。
李建生[5]、李亚[6]等人采用人工神经网络、模糊系统，获得有关疾病常见证候诊断标准的自适应模糊推理系统模型，结果经测试数据检验，诊断符合率较高，从而认为其模型适用于中医证候诊断标准的研究且方法合理。
谢雁鸣等[7]采用决策树方法对原发性骨质疏松症的阴虚和阳虚两个证候因素进行探讨，结果显示训练集的判误率较低，同时采用聚类的方法得出了原发性骨质疏松症的7个主要证候类型。
孙继佳[8]等人采用粗糙集与支持向量机结合的数据挖掘方法对所收集的293例中医肝硬化患者进行辨证分型研究，结果采用粗糙集约简后其辨证的准确率为84.4%左右，此种数据挖掘方法在中医辨证方面有较高的可靠性。
2 在方剂配伍中的应用所谓方剂配伍，可以简单理解成把两种以上的中药配在一起使用，能够发挥出中药的协同作用。
蒋永光[9]认为数据挖掘适用于方剂配伍规律研究，因为方剂是集中医之理、法、方、药为一体的数据集合，具有以“方-药-证”为核心的多维结构，数据信息量巨大，而且中医辨证论治充满非线性思维，“方-药-证”间具有多层关联，数据挖掘能以线性和非线性方式解析数据，能进行高层次的知识整合，又善于处理模糊和非量化数据，因而具有解决这一问题的技术特征和条件。
采用数据挖掘技术进行中药方剂配伍规律的研究，既能为中医新药的临床和实验研究提供目标和思路，减少盲目性，缩短研究周期；同时又能为大量古今验方研究探索出一条有价值的研究途径和方法[9]。
目前，在研究方剂配伍中的药对及药组间规律时，大多数学者[6, 10-13]均采用关联规则的数据挖掘方法对其进行研究，并得出了对临床有指导意义的结论，也证实了关联规则的挖掘方法在方剂配伍中应用的可行性。
姚美村等[10]应用关联规则的方法，在单味药层次上进行消渴病复方组成药味之间的关联模式进行研究，结果发现不同专家在针对不同症状的治疗方法与对消渴病的认识和治疗原则基本一致，他认为数据挖掘技术能为核心处方的提取提供技术支持。
陈波等[11]采用关联规则技术对李东垣脾胃方的配伍规律进行分析，总结出李东垣常用的药对及药组及其随症加减的用药规律，当然，如果想要生成一个可操作的数据挖掘系统，还需要足够的数据集支持进行测试、验证、训练，才能不断提高关联分析的准确率。
张承江等人[12]收集了中医古籍文献中有名称的中医肾病治疗方剂,并建立相应的数据库，然后应用关联规则挖掘算法对该数据库进行复方配伍规律的研究，提出了一种肾病中医治疗信息的关联规则挖掘算法，实验结果证明该算法是实用而有效的。
3 在现代中西医结合领域中的应用近年来，随着中医、西医、中西医结合在国内并存局面的出现，中医临床遣方用药模式出现多元化，辨病论治与辨证论治相结合，微观辨证与宏观辨证相结合。
如何分析病、证、方、药之间的关系，并从中分析其制方的思维模式，具有重要的意义[13]。
龚燕冰等[14]以2501例2型糖尿病的临床数据运用贝叶斯网络法分析，发现空腹血糖异常患者以阴虚热盛多见，餐后2h血糖异常患者以阴虚多见，糖化血红蛋白异常患者以阴虚热盛多见，血脂异常者以气虚为主，血压异常者伴见血瘀。
结果他们认为通过统计学方法得出的结论基本符合中医理论和临床实际，所得中医结论对临床有一定的指导意义。
李靖[15]等人采用关联规则对IgA肾病患者辨证分型与临床症状、肾穿病理检查结果等临床资料进行相关探讨，结果发现不同证型，有不同的免疫复合物的沉积，显示IgA肾病中医证候与临床、病理间的相关性。
总结与讨论随着数据挖掘算法的不断完善，数据挖掘技术在中医药领域的运用逐渐增多，也取得了一定的成果，尤其是关联规则在中药配伍中的应用日趋完善，挖掘出的药对及药物组合符合中医辨证规律，对临床用药有一定的指导意义。
但因数据挖掘大多应用于商业领域，开发出的多数模型都是针对商业领域所遇到的问题，用来帮助管理者进行商业决策，所以目前应用在中医药领域的数据挖掘方法还较局限，大多集中在关联规则、聚类分析、决策树、神经网络等。
因此，寻找、开发出灵敏度、准确度均较高的适合中医药领域研究的数据挖掘算法至关重要。
随着数据挖掘中各种模型的广泛应用，数据挖掘技术可望成为发展中医药现代化的重要工具。
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