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基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医作为中国独特的传统医学体系，积累了丰富的医疗经验和知识。
随着大数据时代的到来，利用大数据技术挖掘中医文献数据，可以匡助我们更好地理解中医的理论体系、研究方法和治疗方案。
本文旨在介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
二、数据采集为了进行中医文献数据挖掘，首先需要采集和整理相关的中医文献数据。
我们可以从各种中医文献数据库、期刊、书籍和论文中获取数据。
这些数据可以包括中医诊疗案例、中药方剂、中医理论等内容。
为了保证数据的准确性和全面性，可以采用多种数据采集方法，如手动爬取、自动抓取和人工整理。
三、数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对采集到的中医文献数据进行预处理。
预处理的目的是清洗和转换数据，使其适合于后续的数据挖掘算法。
预处理的步骤可以包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗主要是去除重复数据、缺失数据和错误数据。
数据集成是将多个数据源的数据进行整合。
数据转换是将数据转换成适合挖掘的形式，如将文本数据转换成向量表示。
数据规约是减少数据集的大小，以提高挖掘效率。
四、数据挖掘方法在中医文献数据挖掘中，可以应用多种数据挖掘方法，如关联规则挖掘、分类、聚类和文本挖掘等。
关联规则挖掘可以用来发现中医病症和治疗方法之间的关联关系。
分类可以根据中医文献数据的特征，将其分为不同的类别。
聚类可以将相似的中医文献数据会萃在一起，以便进行进一步的分析。
文本挖掘可以从中医文献中提取关键词、疾病信息和治疗方案等。
五、数据挖掘应用基于大数据的中医文献数据挖掘可以应用于多个领域。
在临床医学中，可以利用挖掘出的中医病症和治疗关联规则，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
在中医药研究领域，可以通过挖掘中医文献数据，发现新的中药方剂和治疗方法，推动中医药的创新和发展。
在中医教育领域，可以利用挖掘出的中医理论知识，设计教学课程和教材，提高中医教育的质量。
六、挖掘结果分析在进行中医文献数据挖掘后，需要对挖掘结果进行分析和解释。
中医行业工作中的中医药临床试验数据分析中医药是中国传统医药的重要组成部分，近年来在世界范围内备受关注。
临床试验是评价药物安全性和疗效的重要手段之一，通过对中医药临床试验数据的分析，可以揭示中医药的疗效和安全性，为中医药的进一步研发和推广提供科学依据。
本文将就中医行业工作中的中医药临床试验数据分析进行探讨。
一、中医药临床试验数据的来源中医药临床试验数据的来源主要有两种：一是通过实际临床治疗中的患者数据，即观察性临床试验数据；二是通过人工进行试验控制的实验数据，即实验性临床试验数据。
观察性临床试验数据的特点是真实性强，反映了中医药在实际应用中的效果，但其数据的随机性较差，存在一定的偏倚。
实验性临床试验数据通过人工设计的试验方案进行数据收集，具有较强的随机性，可以减少偏倚，并辅以统计学方法进行分析。
二、中医药临床试验数据分析方法中医药临床试验数据的分析方法主要包括描述性统计分析、推断性统计分析和数据挖掘等。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对中医药临床试验数据的基本情况进行概括和总结，包括测量指标的均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，可以初步了解中医药的治疗效果和安全性。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是通过从样本数据中推断总体的参数情况，进而对中医药的疗效和安全性进行评估。
常用的推断性统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
假设检验可以用来判断中医药的疗效是否显著，置信区间估计可以估计中医药的效应幅度，回归分析可以探究中医药治疗效果与其他因素之间的关系。
3. 数据挖掘数据挖掘是通过大规模数据的分析和处理，发现其中隐含的、以往未知的模式和规律。
在中医药临床试验数据分析中，数据挖掘可以帮助研究人员进一步挖掘出中医药的潜在效应，为药物研发和临床应用提供指导。
三、中医药临床试验数据分析的应用中医药临床试验数据分析的应用主要体现在以下几个方面：1. 评价药物的安全性通过对中医药临床试验数据进行统计分析，可以评估药物的不良反应发生率和严重程度，为药物的安全性评价提供依据。
中医药临床数据分析与解读中医药作为我国传统医学的重要组成部分，具有悠久的历史和丰富的理论体系。
如今，随着数据科学和人工智能的快速发展，中医药临床数据分析在深入研究中医药的功效与安全性方面起到了重要作用。
本文将对中医药临床数据分析的方法和应用进行探讨，并对解读中医药临床数据的意义进行分析。
一、中医药临床数据分析方法中医药临床数据分析的方法主要包括统计分析、机器学习和深度学习等。
统计分析是中医药研究中最常用的方法之一，通过对大量的中医药临床数据进行整理和分析，发现其中的规律和趋势。
机器学习则利用机器学习算法对中医药临床数据进行模式识别和预测，从而辅助医生做出治疗决策。
深度学习是机器学习的一种延伸，通过搭建深度神经网络，可以更好地处理中医药临床数据中的复杂关系和非线性问题。
二、中医药临床数据分析的应用中医药临床数据分析在临床实践中具有广泛的应用价值。
首先，中医药临床数据分析可以帮助医生从大量的数据中快速找到治疗疾病的方法和方案。
通过对中医药临床数据的分析，医生可以了解到不同中医药治疗方法的疗效和适应症，从而更好地为患者提供个性化的治疗方案。
其次，中医药临床数据分析可以辅助医生进行病情的动态监测和预测。
通过对患者的临床数据进行分析，可以实现对病情发展的预警和追踪，及时调整治疗方案，提高治疗效果。
此外，中医药临床数据分析还可以为临床研究提供科学的依据和参考，推动中医药的发展和应用。
三、解读中医药临床数据的意义解读中医药临床数据是临床决策和研究的重要环节。
通过对中医药临床数据的解读，可以更好地了解中医药治疗的特点和规律，并为中医药的推广和应用提供科学的依据。
同时，解读中医药临床数据也可以帮助我们更好地理解中医药理论，并发现其中蕴含的宝贵知识。
此外，中医药临床数据的解读还可以为临床实践提供指导，辅助医生做出科学的治疗决策。
四、中医药临床数据分析与隐私保护在进行中医药临床数据分析时，我们也应当重视患者的隐私保护。
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。
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医是中国传统医学的重要组成部份，拥有悠久的历史和丰富的理论体系。
随着大数据时代的到来，中医文献中蕴含的珍贵知识和经验也成为了研究的热点之一。
本文将介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的方法和应用。
二、数据采集与预处理1. 数据来源本研究采用了多个数据来源，包括中医药数据库、中医文献数据库以及相关的学术论文数据库。
其中，中医药数据库包含了大量的中医方剂、中药材等信息，中医文献数据库则包含了中医经典著作和医案等文献资料。
2. 数据获取通过编写爬虫程序，从各个数据源中获取中医文献数据。
爬虫程序可以根据关键词、作者、时间等条件进行数据的筛选和抓取。
3. 数据清洗获取到的原始数据可能存在噪声和冗余信息，需要进行数据清洗。
清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
三、数据挖掘方法1. 文本预处理对于中医文献数据，首先需要进行文本预处理。
包括分词、去除停用词、词性标注等。
这些步骤可以匡助我们更好地理解和分析文本数据。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，可以用来发现中医文献中的潜在关联关系。
通过分析中医方剂与疾病、症状之间的关联规则，可以匡助医生和研究人员更好地理解中医药的治疗原理。
3. 主题模型主题模型是一种用于挖掘文本数据中隐藏主题的方法。
在中医文献数据中，可以利用主题模型来挖掘中医药的核心理论和疗效。
通过分析文献中的关键词和主题分布，可以发现中医药的研究热点和未来发展方向。
四、数据挖掘应用1. 中医药知识图谱构建基于大数据的中医文献数据挖掘可以匡助构建中医药知识图谱。
通过将中医文献中的概念、关系等信息进行整理和归纳，可以构建一个全面而准确的中医药知识图谱。
这个图谱可以为中医药的研究和应用提供重要的参考依据。
2. 中医药疾病预测利用中医文献数据挖掘的方法，可以发现中医药与疾病之间的关联关系。
通过分析中医文献中的病案和方剂数据，可以建立中医药与疾病之间的预测模型。
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。
基于大数据的中医文献数据挖掘一、引言中医作为中国传统医学的重要组成部分，拥有悠久的历史和丰富的理论体系。
随着大数据技术的快速发展，中医文献数据挖掘成为了一项重要的研究领域。
本文旨在介绍基于大数据的中医文献数据挖掘的相关内容，包括数据来源、挖掘方法和应用实例等。
二、数据来源中医文献数据挖掘的第一步是确定数据来源。
中医文献包括古代经典著作、临床案例、医案等多种形式。
目前，许多中医文献已经被数字化，可以通过网络获取。
常见的中医文献数据库包括中国中医药信息网、中国国家图书馆数字资源库等。
这些数据库提供了大量的中医文献数据，可以作为中医文献数据挖掘的数据源。
三、挖掘方法中医文献数据挖掘的方法多种多样，常用的方法包括文本挖掘、关联规则挖掘和主题模型等。
1. 文本挖掘文本挖掘是指从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。
在中医文献数据挖掘中，可以通过文本挖掘方法提取中医药的关键词、病症描述、治疗方法等信息。
例如，可以使用自然语言处理技术对中医文献进行分词、词性标注和命名实体识别，从而得到中医药的相关信息。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现项之间的关联关系。
在中医文献数据挖掘中，可以利用关联规则挖掘方法发现中医病症与治疗方法之间的关联关系。
例如，可以通过挖掘中医文献数据，发现某些中医病症常常与特定的中药方剂相关联，从而为中医临床提供参考。
3. 主题模型主题模型是一种用于发现文本数据中潜在主题的统计模型。
在中医文献数据挖掘中，可以使用主题模型方法发现中医文献中的潜在主题。
例如，可以通过主题模型方法分析中医文献中的病症描述和治疗方法，从而得到中医药的研究热点和趋势。
四、应用实例中医文献数据挖掘在医学研究和临床实践中具有重要的应用价值。
以下是一些应用实例：1. 中医药知识图谱构建通过挖掘中医文献数据，可以构建中医药知识图谱，将中医药的相关知识以图谱的形式展示出来。
中医药知识图谱可以帮助医生和研究人员更好地理解中医药的理论体系和临床应用。
基于数据挖掘分析中医联合化疗治疗非小细胞肺癌用药规律作者：苏振邦易良杰来源：《云南中医中药杂志》2024年第04期*基金项目：2023年广东省中医药管理局项目（20231347）第一作者简介：苏振邦（1996-），男，在读硕士研究生，研究方向：中医内科学（肿瘤方向）。
△通信作者：易良杰，E-mail：************************摘要：目的基于数据挖掘分析中医药在接受化疗治疗的非小细胞肺癌（NSCLC）的患者中的成方规律，以期为临床遣方用药及新药研发提供一定的借鉴。
方法检索并筛选中国期刊全文数据库、中国学术期刊数据库、中国生物医学文献数据库、中文科技期刊数据库等数据库收载的中医药口服方剂治疗非小细胞肺癌的文献作为数据来源，通过筛选后建立方剂数据库，运用EXCEL、SPSS和SPSSModeler软件对用药配伍关系、用药频次及剂量、中药药性、症状等进行归纳分析，使用Apriori算法构建关联规则模型，并采用Cytoscape对中药共现关系构建可视化网络图形。
结果共纳入文献156篇；涉及方剂156首，中药241味；关联规则分析发现常用中药高频组合9组，发现关联规则共51条，可视化网络提示核心中药组方为四君子汤；常用中药使用频次前3位是黄芪、麦冬、茯苓；五味以甘最为常用，苦、辛次之，归经以肺多见，脾胃次之，四气以平、温、微寒多见；层次聚类分析得出 5 大类。
结论通过数据挖掘分析得出NSCLC患者接受化疗中的组方规律，并从中初步总结NSCLC接受化疗者的病机核心状态及化疗药物的药性。
关键词：非小细胞肺癌；数据挖掘；中医药；用药规律；化疗；性味中图分类号：R734.2 文献标志码：A 文章編号：1007-2349（2024）04-0031-06Analysis of Medication Regularity of TCM Combined with Chemotherapy in theTreatment of Non-Small Cell Lung Cancer Based on Data MiningSU Zhen-bang1， YI Liang-jie2（1. Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine， Guangzhou 510006， China;2. Huizhou Hospital， Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine， Huizhou 516000，China）【Abstract】Objective： To analyze the set prescription regularity of traditional Chinese medicine in patients with non-small cell lung cancer （NSCLC） treated by chemotherapy based on data mining， in order to provide certain reference for clinical medication and new herb development. Methods： Literature on TCM oral prescriptions for treatment of non-small cell lung cancer that was collected in Chinese journal full-text database， Chinese academic journal database， Chinese biomedical literature database， Chinese science and technology journal database and other databases were retrieved and screened as data sources， and prescription databases were established afterscreening. The herb compatibility， frequency and dose， property and the patients' symptoms were summarized and analyzd by EXCEL， SPSS and SPSSModeler. Association rule model was made by Apriori algorithm， and visual network graph was constructed by using Cytoscape on the co-occurrence relationship of TCM. Results： A total of 156 literature was included， involving 156 prescriptions and 241 TCM herbs. Association rules analysis found 9 groups of high-frequency combinations of commonly used herbs and 51 association rules. The visualization network suggested the core of TCM prescriptions was Sijunzi decoction. The top 3 most frequently used herbs were Astragalus， Ophiopogon and Poria. The five tastes was usually sweet， followed by bitter and pungent， and the most common channel tropism was lung， followed by spleen and stomach. The four properties were usually moderate， warm and slightly cold. The hierarchical cluster analysis resulted in 5 categories. Conclusion： Through data mining analysis， the prescription regularity of TCM combination with chemotherapy in NSCLC patients was obtained， and the core state of pathogenesis and the properties of chemotherapy drugs in NSCLC patients were preliminarily summarized.【Key words】Non-Small Cell Lung Cancer; Data Mining; Traditional Chinese Medicine; Prescription Regularity; Chemotherapy; Property and Taste肺癌为全球致死率最高的癌症之一，年死亡人数约180万［1］；可分为小细胞肺癌（SCLC）与非小细胞肺癌（NSCLC），后者更为常见，且通常在临床诊断时已发展到晚期，预后较差［2］。
基于数据挖掘的中药新药研究数据挖掘是一种从大量数据中发现未知模式和关联的技术，它在许多领域的研究中都发挥了重要作用，包括医药领域。
中药新药的研究是一个庞大而复杂的过程，其中数据挖掘可用于加快新药研发的速度和提高研发效果。
中药是中国传统医学的重要组成部分，具有悠久的历史和丰富的研究源泉。
但是，中药新药的研发一直面临着一些挑战。
首先，中药的复方性质以及其中包含的多种成分增加了药效研究的复杂性。
其次，中药的活性成分往往是多样化的，需要通过大量的实验数据来验证和筛选。
此外，中药的研发过程长时间且费用高昂，需要更高的效率和准确性。
数据挖掘可以帮助中药新药研究解决这些问题。
首先，数据挖掘可以通过分析已有的中药药方和相关研究数据，发现其中的规律和模式。
例如，可以通过对中药药方中的成分和药效的关联分析，找到对特定疾病有疗效的活性成分，并进行进一步的研究。
其次，数据挖掘可以利用大数据技术，对中药的成分进行高通量筛选，快速鉴定活性成分。
这样就能缩短研发周期，减少资源的浪费。
最后，数据挖掘还可以为中药新药的研发提供辅助决策的支持，通过对近年来药效和不良反应的统计分析，提供科学的依据。
数据挖掘在中药新药研究中的应用可以分为几个步骤。
首先，需要构建一个中药数据库，包含中药药方、中药成分、药效和不良反应等数据。
其次，可以利用关联规则挖掘、分类、聚类等技术对数据库进行分析，找到其中的模式和规律。
例如，可以通过关联规则挖掘找到中药成分和药效的关联关系，通过分类和聚类找到不同中药药方的特点和相似性。
然后，可以通过数据挖掘的结果，进行中药新药的设计和活性成分的筛选。
最后，还可以通过数据挖掘的结果对中药新药进行临床试验和效果评估。
数据挖掘在中药新药研究中的应用已经取得了一些重要的成果。
例如，通过数据挖掘，一些中药活性成分已经被鉴定出来，并在实验中显示出了良好的治疗效果。
此外，数据挖掘还可以预测中药的不良反应和药物相互作用，提高中药新药的安全性和疗效。
Traditional Chinese Medicine 中医学, 2020, 9(4), 332-341Published Online July 2020 in Hans. /journal/tcmhttps:///10.12677/tcm.2020.94050When Big Data Comes Into TCMClinic Research—Analysis of Professor Ouyang Chensheng’s Experience in TreatingLung Cancer Based on Data MiningShiguang Li1,2, Honghui Gu1, Xiaotong Liu3, Lina Yang1, Zhong Chen1, Taoli Wang1, Qi Li1, Chensheng Ouyang1*1Department of Oncology and Hematology, The Fourth Clinical Medical College of Guangzhou University ofTraditional Chinese Medicine/Shenzhen Hospital of Traditional Chinese Medicine, Shenzhen Guangdong2Graduate School of Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou Guangdong3Department of Gynecology, Shenzhen Hospital of Traditional Chinese Medicine, Shenzhen GuangdongReceived: Jun. 17th, 2020; accepted: Jul. 3rd, 2020; published: Jul. 10th, 2020AbstractObjective: To summarize the academic experience of Professor Ouyang Chensheng in the pat-tern-differentiation based prescriptions for treating malignant lung cancer through the data min-ing technology; to explore the application of data mining technology in the traditional Chinese medicine (TCM) inheritance study, and to provide new insights to evaluate the adjunctive effect of TCM for patients with malignant cancers. Methods: We collected clinical records of out-patients in Shenzhen Hospital of TCM, who were diagnosed with malignant lung cancers, between December 2009 and July 2019. Chinese medicines in the prescriptions and the corresponding differen-tiated-patterns were extracted from the records and entered into the database, and further ana-lyzed by Python and R respectively. The results were visualized by Cytoscape 3.7.1. The rules of TCM prescription and Chinese medicines commonly used for malignant lung cancers were sum-marized. Results: In the study, 2852 prescriptions were extracted consisting of 45,519 Chinese medicines. Through apriori algorithm based correlation analysis and frequency analysis, we found that Professor Ouyang Chensheng followed TCM principles of maintaining Zheng Qi, tonifying the spleen and kidney, resolving phlegm and removing blood stasis, and nourishing Yin and moisten-ing lung in treating lung cancer. Liu Jun Zi decoction, Sanziyangqin, Erchen decoction, Qianjin-weijing decoction, Xuefuzhuyu decoction, Xiaoqinglong decoction, and Shashenmaidong decoction were the commonest prescriptions in his treatments. In those prescriptions, Astragalus, Radix co-donopsis, Poria cocos, Rhizoma atractylodes and Cornus officinalis were often added to tonify the spleen and kidney, as well as promote lung expectoration and nourish blood and Qi. Conclusion: Through data analysis, we find out Professor Ouyang Chensheng treated primary lung cancer on the principles of syndrome differentiation, tonifying Zheng Qi and removing pathogenic factors.These are important for treating malignant lung cancer by traditional Chinese Medicine. The data mining technology could be a useful tool to summarize the clinical experience of famous TCM practitioners.*通讯作者。
李时光 等KeywordsLung Cancer, Data Mining, Experience Inheritance, Prescription Rules大数据背景下的中医药临床研究——基于数据挖掘分析欧阳郴生名中医治疗肺癌的用药规律李时光1,2，古宏晖1，刘晓童3，杨丽娜1，陈 钟1，汪桃利1，李 琦1，欧阳郴生1*1广州中医药大学第四临床医学院/深圳市中医院肿瘤与血液科，广东 深圳 2广州中医药大学研究生院，广东 广州 3深圳市中医院妇科，广东 深圳收稿日期：2020年6月17日；录用日期：2020年7月3日；发布日期：2020年7月10日摘要目的：本研究运用数据挖掘技术，总结欧阳郴生名中医治疗肺癌的用药规律，探讨数据挖掘技术在中医用药传承规律研究中的应用，为研究中医药治疗肺癌的方法提供新思路。
方法：收集整理2009年11月~2019年7月深圳市中医院信息中心记录的欧阳郴生诊治的肺癌患者的门诊病案，建立处方用药数据库，分别运用Python 和R 语言对数据进行整理及关联分析，并采用Cytoscape 3.7.1软件对结果可视化，分析欧阳郴生名中医辨治肺癌用药经验规律及特点。
结果：本文共分析处方2852首，中药45,519次。
大数据分析欧阳郴生名中医近10年临证诊治肺癌的处方用药，我们发现其遣方用药以平为期，辨证以扶正祛邪为主，兼顾化痰祛瘀、滋阴润肺、健脾补肾为法。
选方多以六君子、三子养亲汤合二陈汤、千金苇茎汤、血府逐瘀汤、小青龙汤、沙参麦门冬汤等加减。
选药常用黄芪、党参、茯苓、白术、山萸肉等补益脾肾，配以化痰祛湿、活血养血之品，用药多寒温并用、宣肺祛痰。
结论：通过数据挖掘整理欧阳郴生诊治原发性肺癌的临证用药，谨守病机，重视辨证论治，配以调补脾肾之法，扶正与祛邪并施是欧阳郴生教授治疗肺癌的基本治法。
关键词肺癌，数据挖掘，学术传承，用药规律Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言肺癌是我国发病率增长最快的恶性肿瘤之一，2018年我国新发肺癌病例73.33万例，居各类恶性肿瘤之首。
面对严峻的形势，2019年9月十部委联合印发的健康中国行动——癌症防治实施方案中提出了提升中医药防治肿瘤的能力，制订完善癌症中医药诊治指南、挖掘整理并推广应用癌症中医药防治技术方法的期望[1]。
欧阳郴生教授为深圳市第四批名老中医专家学术经验继承指导老师，经过37年的临床工作，他对中西医结合治疗肺癌有丰富的经验和独到的见解，继承了国医大师孙光荣“和中组方”思想，将扶正培李时光等本法贯彻肺癌治疗的前中后期，经前期50例临床研究观察，我们发现中药联合化疗治疗ⅢB期或Ⅳ期非小细胞肺癌的稳定率达76%，症状缓解率明显优于对照组[2]。
本研究旨在应用数据挖掘技术，分析总结欧阳郴生教授治疗肺癌的用药特点及规律，继承和弘扬中医药在肺癌治疗全程管理中的独特作用和优势。
2. 数据与方法2.1. 数据源提取2009年11月~2019年7月深圳市中医院信息中心记录的欧阳郴生诊治的肺癌患者的门诊病历，进行资料统计分类及规范化。
