数据挖掘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.重点介绍了数据挖掘在中医药信息化研究、中药研究、方剂研究、中医证候研究等方面的应用.     

数据挖掘技术及其在中医药领域中的应用

数据挖掘(Data Mining)是一个涉及多学科交叉研究的领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、神经网络等最新技术的研究成果,介绍数据挖掘技术的概念、产生背景、理论基础、分类、软件的发展及其数据挖掘技术在中医药领域的应用.     

数据挖掘技术在方剂学配伍研究中的应用探讨

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术．它融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法,专门用于海量数据的处理。数据挖掘技术应用于方剂配伍研究的切入点有：方证相关规律,基于类方分析的方剂配伍规律,医家组方用药特色,方药特异性,方剂的运用演变等。通过数据挖掘技术．可对海量的古今方剂数据进行挖掘,从而发现方剂配伍规律,为临床病证辨证论治、遣药组方提供依据。     

数据挖掘技术在中医证候研究中的应用概述

对近5年来数据挖掘技术在中医证候研究中的应用情况进行归纳总结,介绍中医证候数据挖掘的特点、关键环节、应用方向和主要方法,并分析了数据挖掘技术在中医证候研究领域中的重要作用和意义。     

数据挖掘技术在中医药研究中的应用

阐述了数据挖掘技术的基本概念以及中医药信息的特点,探讨了数据挖掘技术在中医诊断、中医证候、中药复方等研究中的应用,采用数据挖掘技术进行知识的获取研究,带动了中医药学术水平的提高,是加速推进中医药现代化的有效途径。     

数据挖掘技术在中医药研究中的应用进展

中医药作为中华民族的宝贵财富,为人类社会做出了巨大贡献,但巨大的中医药数据仅靠人工分析缺乏客观性、全面性。数据挖掘(DM)技术作为大数据时代的产物,在中医药方面的应用日益广泛。目前,DM技术已在分析总结中医的证候关系、辨证规律,中医方剂的配伍规律、方-病-证的关系,名中医的临床用药规律及学术思想,中药药性与其成分、功效之间的关系,中药药物谱图的表达特征,针灸的取穴规律及针灸方法的选择等多领域应用,其使临床及科研更完善,使中医药发展有更广阔空间。未来,可将DM技术渗透至中医药研究的各个领域,以提高中医药学术水平,加速中医药现代化发展。     

数据库技术在中医药领域的应用概述

随着计算机技术和数据库技术的不断发展,其对中医药研究的辅助作用也逐步显露出来,尤其是促进了中医药学信息数字化的发展.数据库技术已经应用于中医药领域的诸多方面,如在中医文献、中医证候、中药有效成分、方剂的配伍规律研究等方面都积累可参考和借鉴的经验.     

数据挖掘技术在分析中医药临床文献中的应用

介绍了中医药临床文献常用的数据挖掘技术及其在中医药临床文献分析中的应用,指出采用中医专家和数据挖掘专家密切协作挖掘中医药数据,不仅可以从理论和临床上解决中医药的难点,还可能是未来挖掘和利用中医药知识的重要方法。     

数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用

数据挖掘是为解决"数据丰富,知识贫乏"状况而兴起的知识获取技术,在相关领域专家指导下,它可以实现对海量数据的智能分析,得到事物本质及可预测其发展趋势的、隐含的模式或规律.在中医药现代化研究中,采用以数据挖掘为代表的高级信息处理技术进行反映其隐含本质知识的获取研究,将进一步加速中医药知识更新的步伐,为构建现代中医药学和中药现代饮片理论奠定坚实的理论和实践基础.应用数据挖掘多种分析方法,与数据仓库、联机分析处理和专家系统等技术相结合,建立能够实现中医药数据多层面智能分析的综合智能决策支持系统,是加速推进中医药现代化的有效途径.     

基于数据挖掘的近10年中医辨治甲状腺功能减退症用药规律探讨

目的 基于数据挖掘近10年中医药辨治甲状腺功能减退症的文章,通过中医传承辅助平台（V2.5版）分析其用药规律,以期指导临床用药。方法 检索中国知识资源总库（CNKI）、万方医学网、中文期刊服务平台（维普网）公开发表的近10年中医药治疗甲状腺功能减退症的文献,筛选并且构建相关组方数据库,整理药物,分析其用药规律。结果 共筛选出133篇文献,140首中药处方,涉及中药203味,分析得出高频次中药、四气五味、归经、关联规则的常用药对、常用核心药对及新处方。结论 CNKI、万方及维普数据库收录的近10年中医药治疗甲状腺功能减退症的文章,重视选择性温平、味甘、归脾肾肝经的中药,药物功效以温补肾阳、益气健脾为主,配伍淡渗利水、补血养阴,为临床治疗甲状腺功能减退症提供文献支撑。     

半夏泻心汤配伍应用的数据挖掘试验

目的:对半夏泻心汤医案数据库进行数据挖掘试验,以发现半夏泻心汤配伍及应用规律.方法:采用频数统计、对应分析等数据挖掘技术对半夏泻心汤医案资料进行挖掘试验,从药味加减和主治病证方面探讨半夏泻心汤方剂配伍规律.结果:通过频数统计和对应分析,发现了药物在半夏泻心汤医案中的分布特点和药物与中医证候间的相关性.结论:半夏泻心汤除治疗寒热错杂证外,还能治疗湿热证和肝胃不和证.在湿热证的治疗过程中建议增加枳实,去掉人参、甘草、大枣等甘味药物.     

基于数据挖掘分析中医药改善肿瘤患者免疫功能的用药规律

[目的] 分析中医药改善肿瘤患者免疫功能的用药规律及组方特点。[方法] 检索中国知识资源总库、万方数据知识服务平台、中文科技期刊数据库和中国生物医学文献数据库，筛选中医药改善肿瘤患者免疫功能的临床研究文献，纳入处方中药，建立数据库，对中药性味、归经、功效进行频次统计，对高频中药进行关联规则分析及聚类分析，并挖掘高频中药组合。[结果] 共纳入186首处方，涉及中药256味，频次2 250次。使用频次>20次的中药共24味，前3位为黄芪、茯苓、白术；中药药性主要为寒、温、平，药味主要为苦、甘、辛，归经主要为肝、肺、脾经，功效分类以补虚药、清热药为主。关联规则分析得到核心药对7个，核心药组43个；聚类分析得到5类处方。[结论] 中医药改善肿瘤患者免疫功能以扶正祛邪为原则，扶正以益气为主，有气虚、气血、气阴的偏重；祛邪治标类中药则偏重于清热化痰、理气活血。     

数据挖掘技术及其在医疗质量管理中的应用

介绍数据挖掘概念、基本流程及任务,阐述数据挖掘在医疗质量管理中的应用,包括医疗质量指标变化趋势分析、基于多维数据模型的数据挖掘分析等方面,指出将数据挖掘技术应用于医疗质量管理具有广阔的发展前景和较高的应用价值。     

基于数据挖掘技术分析针灸治疗女性生殖系统疾病用穴规律

目的:总结分析针刺治疗女性生殖系统疾病的用穴规律。方法:收集中国期刊全文数据库近10年收录的针灸治疗女性生殖系统疾病的文献,利用Excel软件建立用穴数据库,采用SPSS 17.0和Clementine 12.0软件对数据进行频次分析、关联规则分析和聚类分析。结果:纳入分析的186篇文献涉及腧穴165个,主要归属任脉(占22.61%)和足太阳膀胱经(18.32%);其中使用频次排前3位的是三阴交、关元和足三里。关联规则分析显示穴位之间相关性最高的是三阴交-太冲。聚类分析结果显示存在4个核心用穴群以及辨证用穴、重点用穴。结论:单纯针灸在治疗女性生殖系统疾病时,以任脉、膀胱经腧穴为主,并优先选用三阴交、关元、足三里、太冲、气海进行处方配伍。     

基于数据挖掘和网络药理学的失眠中药配方规律及作用机制研究

[目的]基于数据挖掘和网络药理学方法,研究《中国知网中药方剂知识库》《中国方剂数据库》《方剂现代应用数据库》中治疗失眠的中药配伍用药规律,并探讨所得高频药组的作用机制。[方法]通过Microsoft Excel 2019软件统计中药频次,SPSS Modeler 18.0软件中的Apriori算法进行关联分析,SPSS Statistics 25.0软件进行聚类分析,运用中药分子作用机制生物信息学分析工具(bioinformatics analysis tool for molecular mechanism of TCM, BATMAN-TCM)构建“高频中药成分-靶点-疾病”网络,并对其作用靶点进行基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)功能富集分析。[结果]筛选有效方剂共853首,含469味中药,核心药物有人参、茯苓、酸枣仁、当归、甘草,常用中药类型为补虚药、安神药、清热药、化痰止咳平喘药、解表药。关联规则分析得到6个药对、13个药组,聚类分析得到8个药对、7个药组,发掘得到远志、酸枣仁、当归等高频药组,其主要通过影响神经活动配体-受体相互作用,调控多巴胺能突触和γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)能突触,并通过调节氨基酸等基础代谢以及免疫功能起到抗失眠作用。[结论]关联规则与聚类分析以及网络分析结果表明,中药治疗失眠以安神益智、交通心肾、补脾益气等为主要治则,远志、酸枣仁、当归可能通过调控多巴胺能突触和GABA能突触,调节机体基础代谢和神经活动配体-受体相互作用、钙信号通路、磷酸肌醇-3-激酶-蛋白激酶β(phosphatidylinositol-3-kinase-protein kinase B,PI3K-Akt)信号通路等多条信号通路发挥治疗失眠的作用。     

半夏泻心方及配伍药组含药血清抑制人胃癌BGC-823细胞增殖的实验研究

目的:研究半夏泻心方及其配伍药组对体外人胃癌BGC 823细胞增殖的影响。方法:采用血清药理学方法和MTT法及台盼兰染色法观察半夏泻心方及其配伍药组对体外人胃癌BGC 823细胞的敏感性及生长抑制作用。结果:辛苦组对人胃癌BGC 823细胞的生长抑制作用最强,显著高于辛开组、苦降组、辛甘组、苦甘组、甘补组(P<0.05)。结论:半夏泻心方中对BGC 823细胞增殖起主要抑制作用的药组为辛开、苦降的配伍形式。辛开、苦降配伍后(辛苦)有显著的协同增效趋势,而其他配伍药群可能存在拮抗作用。提示辛开苦降法可能是中医药防治胃癌的治则治法之一。     

基于数据仓库技术发掘中医古文献医案哮喘证治规律

目的:探讨哮喘中医古文献医案的数据仓库构建技术,挖掘哮喘中医证治规律.方法:收集历代哮喘中医文献医案,将医案四诊信息、用药按最小知识单位进行分解标注、规范,构建哮喘文献医案数据仓库,采用频数分析、因子分析、关联规则分析、典型相关分析等方法对医案症-药相应规律进行挖掘分析.结果:共收集历代哮喘文献医案350例,构建了四诊信息、中药等哮喘证治主题数据仓库.因子分析结果提示,哮喘患者症状的出现具有明显的规律性,可概括为6组基本症状组合,分别反映了哮喘患者肺气郁闭、痰热蕴肺、肺阳虚弱、外邪侵袭、心肾两虚、痰浊阻肺等证候特征;哮喘治疗中药的组合可概括为7种,与小青龙汤、七味都气丸、定喘汤、解痉平喘方、麻杏甘石汤、玉屏风散、苏子降气汤的组方规律接近.关联规则分析提示哮喘的核心药物组合为甘草、麻黄、杏仁、半夏.症状-药物之间的典型相关分析结果显示,症状组合与中药组合相关.结论:采用数据仓库和数据挖掘技术能较好的挖掘出中医文献医案资料中潜藏的中医证治规律.     

消渴（糖尿病）古今用药对比研究

目的发掘古今治疗消渴及其相关病症(糖尿病)的首选药、常用药、首选药对、常用药对,为中医临床治疗糖尿病和中药新药研制提供重要参考。方法通过"九九中医资讯网"共享数据库系统,分别检索古代治疗消渴及其相关病症和现代中药品种治疗糖尿病的用药情况,采用频次、逻辑分析、统计分析相结合的方法处理、分析数据,获得古今治疗消渴及其相关病症(糖尿病)的首选药、常用药、首选药对、常用药对。结果现代中成药首选药为黄芪、五味子、天花粉、地黄、麦冬、葛根;常用药人参、山药、知母、枸杞子、茯苓、黄连;首选药对为黄芪+五味子、黄芪+地黄等;古代用药首选药物为天花粉与麦冬;首选药对天花粉+麦冬和天花粉+黄连。结论通过对古今治疗消渴(糖尿病)的用药分析及对比研究,可发现古今治疗优选药物及药对,并从中发掘潜在有效药物,可为中医临床治疗糖尿病和中药新药研制提供重要参考。