下载文档原格式
大数据应用于医学领域的研究在科技高速发展的今天，“大数据”这个词语已经不再陌生。
随着大数据技术的广泛应用，越来越多的领域开始了与大数据的结缘，其中，医学领域的“大数据”的应用也日益受到重视。
一、大数据在医学领域的意义医学领域一直是一个非常注重数据的领域，医学数据的收集和分析是医学研究的基础。
而随着医疗器械和手段的不断发展，我们能够获得的医学数据也越来越多，这也促使了我们开始思考如何更好地利用数据来帮助医学研究和临床诊断。
大数据在医学领域的意义主要体现在以下几个方面：1. 更全面的数据随着数据来源的不断增多和技术手段的不断提升，我们可以获得的医学数据也越来越丰富。
传统的医学研究主要依靠获得的个别病例的数据进行，但是大数据的应用可以让我们获得更为全面的数据，从而更好地展现疾病的发病规律和治疗效果等方面。
2. 更准确的诊断和治疗在医学研究和临床诊断中，对于数据的准确度和有效性要求非常高。
大数据的运用可以让我们获得更多的医学数据，从而提升数据的准确性和有效性，进而帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
3. 更精准的预测利用大数据技术可以更好地挖掘出医学数据中存在的隐藏规律，从而更好地预测疾病的发病趋势，提前做好预防工作。
二、大数据在医学领域的应用1. 临床诊断在临床医学中，大数据可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
通过分析患者的医学数据，如MRI、CT、心电图、生化检验等，可以更准确地诊断疾病并制定更有效的治疗方案，提高治疗的成功率。
2. 疫情监测在疫情爆发的时候，大数据可以帮助我们更快地掌握疫情的情况、传播速度和规模等信息，及时采取防疫措施，有效控制疫情的扩散。
比如，在新型冠状病毒疫情期间，大数据技术被广泛应用，通过感染数据、迁移数据、交通数据等多种数据的分析，提供科学决策的支持。
3. 疾病预防利用大数据技术可以分析疾病的发病规律，预测哪些人更容易染上疾病，从而根据预测结果采取相应的预防措施，提升疾病预防的效果。
大数据在医学研究中的应用医学研究是科学发展的重要组成部分，随着大数据技术的发展，大数据在医学研究中的应用正在逐步展现。
本文将从大数据在医学研究中的应用、大数据在医学诊断和治疗中的应用、大数据在药物研发领域的应用三个方面进行阐述。
一、大数据在医学研究中的应用目前，大数据在医学研究中的应用主要有两个方向：基础研究和临床研究。
在基础研究中，大数据技术可以帮助研究人员有效地分析和挖掘海量的遗传信息、蛋白质信息和代谢信息等，从而帮助更好地理解疾病的发生和发展机制。
此外，大数据技术还可以派生新的生物标志物，为疾病的早期诊断提供新的思路和依据。
在临床研究中，大数据技术可以有效地发掘和分析病人的电子病历、医学影像、实验室检验数据和生命体征等信息，为临床研究提供更加全面、精确和可靠的依据。
此外，大数据技术还可以帮助及时监控、反馈和优化临床诊疗过程，加强医疗保障系统的应对能力。
二、大数据在医学诊断和治疗中的应用大数据技术在医学诊断和治疗中的应用是医疗领域的一大热点。
以诊断为例，基于大数据技术的医学影像自动分析和诊断系统已经逐步应用于临床实践中。
通过对大数据的学习和挖掘，这些系统可以自动分析医学影像，为临床医生提供更加准确和客观的诊断意见。
在治疗方面，大数据技术可以帮助医生针对不同疾病和不同患者开展个性化治疗。
根据患者的基因、病史、治疗反应等信息，大数据技术可以为医生提供更加精细化的治疗建议，帮助患者尽早康复。
三、大数据在药物研发领域的应用药物研发是一个长期而又高投入的过程，大数据技术可以帮助药企更好地开展药物研发工作。
例如，在新药研发过程中，大数据技术可以帮助药企更好地理解疾病的发病机制和药物的作用机制，从而提高研发效率和成功率。
此外，大数据技术还可以帮助药企更好地进行药物临床试验和评价，从而提高药物的质量和安全性。
总之，大数据技术在医疗领域中的应用正在逐步展现其巨大的潜力和价值。
作为一种新兴技术，大数据技术将会持续引领医学研究和创新，为人类健康事业做出更大的贡献。
大数据技术在医学研究中的应用研究一、引言随着社会的进步与发展，信息化已经成为社会发展的重要标志。
医学研究也是如此。
近年来，大数据技术的应用已经渗透到医学研究的各个领域，成为了医学研究进一步深入发掘的一种新手段，同时也为医生和医疗机构提供了更加全面、精准的医疗服务。
本篇文章将介绍大数据技术在医学研究中的应用，以及未来的发展趋势。
二、大数据技术在医学研究中的应用1. 电子病历大数据应用在传统的医学实践中，医生们通过手工记录病人的病历信息。
这种方式具有实时性较低、容易出现错误、不便于后续分析等缺点。
而在现代医学实践中，通过将病历信息进行数字化处理，形成电子病历，可以帮助医生更加方便地查看、分析和共享病历信息，以及对医院的管理和决策提供更加精准、全面的数据支撑。
2. 基因组学分析大数据技术可以对大量基因芯片或测序数据进行分析，从而为医学研究提供了更加全面、深入的数据支撑。
基因组学数据分析可以帮助医生更好地了解疾病的遗传特点，从而制定更加精准的治疗方案和预防措施。
同时，基因组学分析还可以帮助医学研究者加深对疾病机理的理解，为新药的研发提供基础数据支撑。
3. 医学影像处理医学影像也是大数据技术在医学研究中的一个应用场景。
医学影像数据体积巨大，而且包含复杂多样的信息。
通过大数据技术的挖掘和深度学习，医学影像中的很多特征（如小结节、钙化等）可以更加准确地识别和分析，从而帮助医生及时发现癌症等疾病，制定更加精准的治疗方案。
4. 医药研发在医药研发领域，大数据技术也扮演着越来越重要的角色。
利用大数据技术分析已有药物的作用靶点，有助于挖掘新药物的靶点，更加精准地制定新药研发计划，提高新药的研发成功率。
同时，大数据技术还可以帮助医药企业对市场进行更加深入的分析，找到更加准确和精准的目标人群，提高销售效率和产品质量。
三、大数据技术应用的不足之处1. 数据安全当今社会，数据安全已经成为一个非常重要的话题。
在大数据技术应用与医学研究中，病人敏感信息的泄露会引起巨大的法律风险，对病人的隐私权也会有违反。
大数据在医学研究中的应用随着科技的发展和医学的进步，大数据技术的应用在医学领域中变得越来越重要。
医学研究人员利用大数据分析技术，可以从庞大的医疗数据中发现对疾病的认知和治疗方案提供重要的支援和帮助。
在本文中，我们将探讨大数据在医学研究中的应用。
一、大数据在疾病预防和管理中的应用在医学研究中，大数据可以从不同维度收集数据，如生物样本、医疗记录、遗传背景和生活方式等，以便了解患者的病情并提取有效信息。
例如，利用机器学习的技术，可以对肿瘤标本中的大量信息进行分析，从而确定最佳的治疗计划，预测治疗效果以及病人生存率。
这种方法在肺癌和乳腺癌等疾病的治疗中得到了广泛的应用。
另一方面，医学机构可以利用大数据来识别疾病的风险因素。
例如，在中风预防方面，大数据分析可以识别可能导致中风的危险因素，并对患者的状况进行更好的监测和预防。
医生可以根据患者的发病史、生活方式和家族史来推测发病风险。
同时，也可以对患者提供个性化的治疗与管理方案。
二、大数据在药物治疗和研究中的应用大数据技术也可以在开发药物方面提供有力的支持。
在过去，新的药物开发过程需要数百万美元的资金和多年的时间。
但是随着大数据技术的出现，可以通过对海量数据的分析来掌握有关药物的各种信息，如药物研发过程中的生物活性、毒性和代谢等。
这让研究人员能够更好地理解药物疗效，加速新药的开发进程。
此外，结合大数据技术，医疗机构可以为医生提供药物使用指南。
例如，在肝炎治疗中，医生可以使用大数据技术来确定特定药物是否对患者有效，并评估可能的副作用风险。
三、大数据技术在卫生保健体系中的应用大数据技术也可以用于监测和改进卫生保健系统。
例如，在公共卫生领域，大数据技术可以用来监测疫情，以便迅速发现和控制传染病。
此外，医疗机构可以利用大数据技术来减少医疗错误，并改善患者护理的质量。
总结在医学研究领域中，大数据技术的应用正在迅速发展。
医疗机构和研究人员可以利用大数据技术，从庞大的数据中挖掘有用的信息，帮助确定疾病和药物治疗方案，促进医疗质量的提高。
数据库技术在医学信息检索中的应用研究随着信息技术的不断发展，人们可以从互联网上获得大量的信息，其中医学信息是其中的一个重要领域。
对于医学信息的获取和处理，数据库技术是非常重要的。
本文将从医学信息检索的角度探讨数据库技术在医学信息检索方面的应用研究。
1. 医学信息检索的需求与特点医学信息检索主要是为了满足医学科研和临床实践中对各种医学文献和信息的查找、检索、分析和利用的需要。
医学信息检索的需求主要包括以下几个方面：（1）病例资料：医生需要查找各种病例资料，了解疾病的症状、预后、治疗等方面的信息。
（2）医学文献：医生需要查阅各种医学文献，如阅读科学杂志、论文、专著等，获取最新的医疗知识和临床实践经验。
（3）临床数据：医生需要查询临床数据库，以分析和评估大量的医学数据，获取特定时间、人群、病情的相关统计结果。
（4）医学知识库：通过知识库，医学人员可以获得关于疾病诊断、治疗、预防等方面的知识。
医学信息检索相对于其他领域的信息检索，具有以下几个特点：（1）医学信息的专业性：医学文献和信息具有很高的专业性和技术性，需要医学专业领域的专家进行处理和解读。
（2）信息资源丰富：医学信息资源非常丰富，但由于医学信息的特殊性，不同资源的获取和处理存在较大差异。
（3）多样化的信息格式：医学信息涉及图像、文本、数据等多种格式，需要不同的技术手段进行处理。
2. 数据库技术在医学信息检索中的应用数据库技术在医学信息检索中的应用已成为医学信息化的一个重要方面，其主要应用包括以下方面：（1）数据管理：医学信息检索需要对大量的医学数据进行处理和管理，在此过程中，数据库技术可以提供数据管理的支持，建立科学的数据存储模型，存储所有医学信息。
（2）数据挖掘：在医学信息检索中，数据分析与挖掘是重要环节，在此过程中，数据库技术可以实现多重数据分析和挖掘，发现并研究数据中的关联和趋势，从而为医学研究提供重要支持。
（3）信息检索：通过数据库技术可以实现医学信息的精准检索，检索信息可以包含关键字、摘要、全文等多种方式。
数据库在医学研究中的应用第一章：引言在现代医学研究中，数据一直都是不可或缺的一个组成部分。
医学研究需要获取、存储和分析大量的数据，这些数据需要精确、一致、完整。
而关系型数据库就可以很好地帮助医学界实现这一目标，从而广泛应用于医学研究。
本篇文章将探讨数据库在医学研究中的应用。
第二章：医学研究中的数据需求医学研究中涉及的数据种类非常多。
举例来说，医学研究中需要收集患者的个人信息、病史、生理测量和实验室检查结果等等。
这些数据往往需要被处理、转换和分析，同时还需要合并在一起以建立模型或提供描述性统计分析。
医学数据具有以下几个独特的特点：1. 数据量大，有很多细节需要考虑。
2. 数据需要被不断监控，以保证数据的正确性和一致性。
3. 数据需要依据时间序列进行跟踪和记录。
4. 数据需要尽可能快速地被检索、处理、分析和报告。
在这种情况下，关系型数据库系统能够很好地支持医学数据的处理和管理。
第三章：数据库在医学研究中的应用数据库在医学研究中有多种应用，包括以下几个方面：1. 建立和维护患者信息数据库患者信息数据库存储和管理患者的个人信息、病历、图像等数据。
这些数据可以用于医学研究中的数据分析，从而得出新的结论和诊断方法。
2. 医学诊断和治疗的辅助决策制定关系型数据库可以根据各种患者数据，如生理和实验室检查结果，自动生成临床诊断和治疗方案。
同时，它还可以跟踪和管理患者的治疗进展情况，以帮助医生更好地了解患者的健康状况。
3. 生物医学大数据存储和管理生物医学大数据是指收集并整合了多个生物医学领域的数据，包括基因、蛋白质、患者临床数据等。
这些数据可以被整合在一起以建立生物医学研究的概念模型和预测模型。
关系型数据库提供了存储、组织和查询这些大数据的基础设施。
4. 疾病数据分析和病因研究关系型数据库还可以用于疾病数据分析和病因研究。
利用这些数据库，医生和研究人员可以对疾病进行归纳和分类，并以此为基础来探讨疾病的成因、发病机制及未来疾病的预测和预防。
数据科学在医学中的应用伴随着数据时代的到来，大数据、人工智能等先进技术的出现和发展，正在逐步改变着人们的生产和生活方式，同时也促进着医学领域的全面升级。
数据科学作为一个新兴的跨学科领域，已经被广泛应用于医学，开辟了新的治疗手段，提升了医疗效率和精度，为人类健康保驾护航。
一、数据科学在诊断方面的应用在疾病的诊断方面，数据科学可以帮助医生在短时间内作出更精确的诊断，同时也可以减少误诊率，提升治疗效果。
目前，医学影像诊断、病理诊断等领域的自动化算法逐渐成为一种趋势。
例如CT、MRI等影像技术，可以采用深度学习、数据挖掘等技术，辅助医生快速准确地对患者进行诊断，手术导航系统也可以精准导航手术区域。
二、数据科学在药物研发方面的应用药物的开发过程需要长期的试验和研究。
而数据科学技术的应用可以大大缩短药物研发周期，提高新药研发成功率。
例如，通过分析庞大的数据库，挖掘药物潜在的作用机制，优化化合物结构，合理设计药物公式等技术，可以高效地筛选出最有前途的药物候选者。
三、数据科学在临床试验方面的应用临床试验是评价新药疗效和安全性的重要手段，而数据科学技术的应用可以大大提高临床试验的效率和精度，降低临床试验的成本。
例如在临床试验的数据采集和分析中，可以采用多元统计学、数据挖掘等技术，辅助探索患者疾病特征和药物的疗效关系，预测药物的不良反应风险等。
四、数据科学在公共卫生方面的应用数据科学在公共卫生领域的应用也有不可小视的作用。
例如，在疫情爆发期间，大数据分析可以帮助相应的部门对疫情进行及时监测和分析，预测疫情的发展趋势，从而采取更有针对性的抗疫措施。
此外，数据科学还可以辅助分析大规模的疫苗接种数据，探索疫苗在人群中的保护效果和不良反应风险，促进公共卫生事业的发展。
总的来说，数据科学在医学领域中的应用正逐步发展成熟，并为医药健康行业带来了重要的变革和进步。
未来，数据科学技术的进一步拓展和应用将不断推动医学领域的发展，助力人类健康事业的蓬勃发展。
大数据在医疗行业中的5种应用随着信息技术的迅猛发展，大数据技术已经被广泛应用于各个领域，医疗行业也不例外。
大数据在医疗行业中具有广泛的应用前景，可以帮助医生提高诊断和治疗水平，改善医疗服务的质量，降低医疗成本，丰富医学研究的数据来源，推动医学科研的进步。
下面我们就来探讨一下大数据在医疗行业中的5种应用。
1. 个体化医疗传统医学是以人群统计数据为基础，对所有患者采用相同的治疗方法。
每个人的身体状况、基因型、生活方式等因素都是不同的，因此同样的治疗方法对每个人的效果也不同。
大数据技术的应用可以帮助医生根据患者的个体特征，通过分析大量的临床数据和基因组数据，预测患者的疾病风险，制定个性化的诊疗方案，提高医疗治疗的精准性和有效性。
2. 健康管理大数据技术可以帮助患者实时监测自己的健康状况，比如心率、血压、血糖等生理参数。
通过传感器技术，患者可以将这些数据上传到云端数据库中，医生可以随时随地查看患者的健康数据，及时发现健康异常，采取措施进行干预，预防疾病的发生。
大数据还可以分析患者的生活方式信息，帮助患者调整自己的生活习惯，预防慢性病的发生。
3. 疾病预测大数据技术可以对医疗机构的临床数据进行分析，发现潜在的疾病发生趋势和规律。
通过分析人口流动、气候变化、环境污染等数据，可以预测某些传染病的爆发风险。
大数据还可以分析基因组数据，预测某些遗传性疾病的发生风险，提前进行干预和治疗。
4. 医疗资源优化大数据技术可以帮助医疗机构合理配置医疗资源，提高医疗服务的效率和质量。
通过分析患者的就诊需求，医疗机构可以根据实际情况调整医生的排班安排，避免资源的浪费和挤占。
大数据还可以帮助医疗机构预测患者的就诊需求，合理安排医疗资源的分配，提高医疗服务的智能化和个体化水平。
5. 新药研发大数据技术可以帮助医学科研人员分析海量的医学数据，发现新的疾病诊断和治疗方法。
通过分析临床试验数据和基因组数据，研究人员可以发现新的疾病治疗靶点和药物作用方式，加快新药的研发和上市过程，为患者提供更多更好的治疗选择。
大数据技术在医学研究中的应用与发展随着科技的发展，大数据技术在各个领域得到广泛应用。
其中，医学研究是一个非常重要的领域。
在医学研究中，大数据技术可以帮助医学研究人员更好地了解人体组织、疾病机制和药物疗效等方面的信息，对未来的医学发展起到了至关重要的作用。
一、大数据技术在医学研究中的应用大数据技术可以被应用在多个医学科目中，包括临床研究、基础医学研究、生殖医学等等。
在临床研究方面，大数据技术可以被用来处理医疗记录、电子健康档案以及影像学数据等等。
利用大数据技术，研究人员可以更加深入地了解各种疾病的发生机制，从而研发更好的治疗方案。
在基础医学研究方面，大数据技术可以被用来处理分子生物学、基因组学等等方面的大量数据。
各种高通量技术的出现，使得研究人员能够大规模地获取生物信息。
这些信息可以通过大数据技术的处理和分析，进一步加深研究人员对于生物信息的理解。
在生殖医学领域，大数据技术可以被用来帮助医生和研究人员更好地了解人类生育和生殖系统的基础知识。
不仅如此，它还可以被用来研究卵子和精子的质量以及影响胚胎发育的因素，从而进一步增强生殖医学的发展水平。
二、大数据技术在医学研究中的发展趋势随着人们对于生物信息的需求越来越多，医学研究将会越来越依赖于大数据技术的应用。
在未来，大数据技术在医学研究中的发展趋势将出现以下几个方面的变化：1、数据规模将会越来越大随着科技的不断进步，数据规模将会呈现出爆炸式的增长。
由于电子病历和医疗设备产生的数据量将会越来越大，数据的处理和存储将会对大数据技术提出更高的要求。
2、数据的集成和共享为了更好地理解人体组织、疾病机制和药物疗效等方面的信息，不同数据集之间的整合和共享将会变得更为重要。
在未来，各医学机构和研究人员之间的数据共享将会更加普遍和方便。
3、数据的安全性和隐私性由于大数据技术将会处理大量的敏感信息，数据信息的安全和隐私将会成为未来的一个主要关注点。
为了避免敏感数据的泄露，数据处理和存储方案都需要考虑数据密集型的加密和保护措施。
数据库在医学方面的应用学号：1214111158班级：工商管理（物流管理）5班姓名：赵振宇摘要：中医药文献对中医药学的继承和发展贡献很大。
本文就现代信息技术中的数据库技术在中医药文献研究中的应用作一综述。
关键词：中医药文献：数据库技术1中医药文献研究概述中国是世界历史上文明史最为悠久的古国之一，有着五千年的文明史。
在这一段历史中，给我们留下了浩如烟海的古典文献。
这些文献记录着中华民族从事社会活动、生产实践的过程中不断积累起来的经验、知识与成果，蕴藏着人类与自然界、与疾病作斗争的丰富智慧，因此，中医药学文献是我们中华民族的一份珍贵的文化遗产和巨大的精神财富。
几千年来，中医药学一直保持着其完整的理论体系，并且在现代西方医学的冲击之下，依然保持着旺盛的生命力，这一切都应该归功于中医药知识的保存与传播。
几千年来有关中医药学的理论、经验与方法等知识，主要是通过口述、文字或图文记录的形式而保存下来的。
而这些记录有中医药知识的甲骨、金石、竹简、帛书、纸张等，它们都是载有中医药知识的“载体”，它们都属于“中医药文献”的范畴。
唐代着名的医学家孙思邈历时几十年，集唐以前的中医学文献之大成，先后着成《备急千金要方》和《千金翼方》。
明代伟大的医学家李时珍曾直接和间接引用的文献达八百余种，历时二十七年编纂了不朽的名着《本草纲目》一书。
这些都是研究和利用古代文献的典范。
近年来，随着科学技术的迅速发展，特别是计算机、网络、数据库、数据仓库、数据挖掘等现代信息处理技术的突飞猛进的发展，中医药文献知识的载体又增添了优盘、网盘、磁盘、光盘等电子形式。
更加方便了中医药文献方面的研究工作。
2数据库技术数据库的历史可以追溯到五十多年前，那时大量的数据可以通过在计算机上运行数百万张穿孔卡片来处理的，此后，随着数据输入及存储设备的迅速发展，出现了磁带、磁鼓、磁盘等存储数据的载体，随着数据库技术的发展，处理数据的速度也随之加快。
回顾历史，数据库系统的萌芽m现于60年代。
在这短短的几十年中，数据库已经从第一代的网状、层次数据库，到第二代的关系数据库系统，发展到目前的以面向对象模型为主要特征的数据库系统及数据仓库、数据集市等数据管理形式。
从数据库的功能来看，数据库是数据管理的高级阶段，它管理的主要对象是互相关联的数据，即长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的、互相间具有某些关系的数据集合，其数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
数据库管理是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，数据库管理系统（DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，保证数据库的安全性和完整性。
目前常用的数据库管理系统有Access、Vi—sual FoxPro、Informix、SQL—Server、Oracle等。
近年来，随着数据库技术的发展，出现了许多新型的数据库，例如，分布式数据库、并行数据库、多媒体数据库、演绎数据库、知识库等。
在医学文献领域里，最着名的文献检索系统应该是美国国家医学图书的MEDLINE系统，它收录了世界上7O多个国家和地区出版的3700多种重要生物医学期刊的文献，它是当今世界上最大也是最权威的生物医学文献数据库。
随着计算机的普及，在网络技术及数据库技术的支撑下，在医院内出现了医院信息系统、实验室管理系统、电子病历系统、临床信息系统、医学图像存档与通讯系统（PACS）等，它们将大量的有关病人的实时数据记录了下来，为今后的医学研究带来了方便。
3数据库技术在中医文献研究方面的应用中国医药学是一个伟大的宝库，据统计中医药典籍种类约13000种，版本有31000个，藏书约40余万册。
中医药文献学是关于中医中药历史文献的编纂、校勘、注释、整理与利用的一门学问，是中医药学与我国文献学相互渗透的一门边缘交叉学科，属于专科文献学的一种。
该学科是以文献学理论为基本框架，以中医药文献的实际情况为具体内容构建起来的。
在文献学的研究方面一般认为，辛亥革命（191 1年）以前，凡是有文字记载，有某种载体且具有一定的历史价值和科学价值的图书（雕版、活字版印刷及手抄的各种图书典籍）、文件、资料，都可称为古典文献。
而在此以后的文献，则称为现代文献。
3.1中医药古典文献我国古代医学的发展可以追溯到青铜器时代，如今我们公认的最早医书当首推《黄帝内经》，宋以前代表着作还有《难经》、《伤寒论》、《诸病源候论》等，但这些古医籍都没有保留到今天，我们今天所看到的基本上是由宋整理后而流传至今。
在历史的长河中，很多曾有记载的古医籍都失传了。
近代的计算机数字化技术能很好地将古医籍保存下来，数据库技术的出现使得古医籍的整理、分析、存储、检索等变得容易了，许多相关的数据库应运而生。
例如南京中医药大学、首都医科大学及广东省医学情报研究所等单位建立馆藏中医药古籍文献数据库，满足中医研究者对古医籍的需求。
在中医古籍研究方面，中国中医药研究院骨研所研制的IIq 医骨伤科古医籍的文献库“，该文献库内容为春秋战围以来直至明清的中医骨伤科的医学文献，文献库的文件采自于全国26个省市的图书馆，其中不少文献是善本和孤本文件经筛选、整理和点校后，储存于计算机中供读者查询。
陕西中医药研究院开发的”中医古籍整理工作系统“，该系统对《黄帝内经·素问》、《灵枢》、《太素》、《针灸甲乙经》、《难经》等五部着作进行了整理研究，建立了经文库，可以完成通检编制、字目词目库的生成，版本编辑和书稿编辑等工作。
周莲菊等研制了《黄帝内经》计算机检索系统，使《黄帝内经》中《素问》与《灵枢》两部分实现统筹整合，使原文编排、学术内容检索和有序化多路径等实现计算机化。
江苏省中医研究所研制的”历代中医名着计算机检索系统“，该系统对汉代《伤寒论》、《金匮要略》、南北朝《肘后百一方》、宋代《太平惠民和剂局方》、金元《脾胃论》、清代《温疫论》等2O余部古籍，选摘治疗部分的原文进行建库检索。
安徽中医学院运用计算机对《名医类案》的方药进行分析，发现全书共用方416首，用药465种，方剂以补中益气汤、四物汤、六君子汤、小柴胡汤等23方为”核心方剂“，药物以甘草、人参、白术、当归、茯苓等l3味药为”核心药物“，这些结果显示了江氏在选案时重温补，也从侧面反映温益脾胃、滋补气血在历代医家临床中占有重要的地位等。
福建中医药研究院的翁晓红等从120余部明清时期重要的古医籍中收集了明清医家治疗脾胃湿热证的方剂591条，建立方剂和药物数据库，运用现代数理统计方法与数据挖掘技术进行分析，筛选出明清医家治疗脾胃湿热证的核心药物及一些有意义的药证相关模式。
在古医籍考证方面，山西医学院第二附属医院运用数理统计手段结合电子计算机技术，以光绪二十五年上海图书集成印书局版《傅青主女科》、《傅青主男科》为蓝本，将药名、药量编码以处方为单元输入电子计算机，对傅山遗着的真伪进行定量考析，经统计处理后，发现《女科·产后篇》及《男科》均是后人托名的伪作，这为古医籍的考证工作开辟了一个新的途径。
3.2现代中医药文献现代中医的文献主要包括中医专着、论着、医案、医话、中医临床数据、中医药理毒理等的实验数据等等，其数据量呈爆炸趋势。
仅仅中医药论文，每年新增约5万篇，要从浩瀚的文献海洋中获取所需的信息，必须求助于文献数据库。
目前常用的中医类数据库有中国中医研究院图书情报研究所研制的”中医药文献分析和检索系统“（TCMLARS），中国医学科学院医学情报研究所研制的”中国生物医学文献数据库“（CBMdisc），该数据库每年收录文献约3.5万篇，内中包括中医学及其他交叉学科的内容，其他还有中国期刊文献数据库（CNKI）、中文科技期刊数据库（维普数据库）、中国中医研究院图书情报研究所研制的”针灸文献分析和检索系统“（ACU—LARs），南京中医药大学研制的”中华本草名录检索系统“、”针灸腧穴文献检索系统“，上海中医药大学的包含飞教授运用计算机技术与泛系理论相结合探索建立中医药文献的知识库，中国中医研究院中药研究所研制的”电脑检索全国中草药名鉴数据库“，该数据库收录了我国中草药13268条（722科），每条记录包括类科、拉丁学名、植（动、矿）物名、药材名、文献名、地方名、功效、备考八项基本信息，其中除备考外，全部数据均可以以关键词进人检索。
南京中医药大学研制的”中医历代常用方剂数据库检索系统“，该系统收录了中医历代常用方剂1万余首，系统除了纵向可从方剂名检索异名、方源、作者、药物组成、功用、主治、药理作用、用法外，还可以横向根据组成考察方剂的沿革、变化、比较方剂的配伍关系，根据功用查询同类方剂，根据主治查询相应的方剂，根据药理作用查询相应的方剂等，并在该系统的基础上，收集了1994年前国内中医药期刊具有临床疗效的中医方剂的文献资料，从该数据库中提取了374万字的资料，出版了《中药方剂现代研究大典》。
中医药工作者不但可以直接从数据库中获取文献作为学习、科研等参考，还可以通过检索具有某一特征文献的信息，利用数据挖掘技术，发现潜在的关系或规律。
例如，薛景等运用数据挖掘技术通过对314个名老中医的医案整理、分析，从中摸索中医辨证的规律与特征。
秦雪君等提出了应用自适应神经模糊推理系统研究中医药文献；张海萍从中国生物医学期刊数据库和中国中医药期刊文献数据库中检索我国中医药大学公开发表的文献，从文献角度对中医药大学科研创新进行评价。
杜元灏以中国生物医学光盘数据库检索获取的针灸临床疗效观察类论文为依据，归纳中国现代针灸临床的治疗病症，总结现代针灸临床病谱。
笔者以CHKD期刊全文数据库和中国生物医学数据库中的数据为基础，通过收集1994—2（）o7年南京中医药大学及其附属医院在国内期刊上公开发表的NN c资助的课题论文的数据，对京中医药大学的科研优势、学术水平等进行了分析探讨。
尹英杰通过中国期刊文献数据库（CNKI）检索等方法获取符合标准的慢性乙型病毒性肝炎的证候、症状和体征，并利用Access2~3数据库软件建立文献数据库，提取出各文献中的证候要素。
一般我们提到文献，想到的是书籍或是杂志上刊登的论文，其实文献的范畴很广，形式可以多样。
现代文献学家张舜徽在其专着《中国文献学》中提到，文献不仅是用纸张、羊皮等记录的文字，其他记录知识的载体都可以是文献。
我国国家标准局对文献的定义是记录有知识的一切载体。
所以。
随着科学的进步，文献种类变得丰富，如医院门诊部的处方、住院部的病历、病人的信息资料、出院后的随访表等等都在文献范畴。
医生可以借助数据库及数据挖掘的技术对中医电子病历中的数据进行多方面的利用，例如数据查询、数据统计、前瞻性研究、回顾性研究、辅助诊疗等。
通过这些功能的使用，可以帮助临床医生更好的进行科研，从而提高中医临床业务水平，并将为整个中医的发展起到重要的作用。
