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
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。
数据挖掘技术在中医药传承中的研究进展
李 玲 周 学 平
（ 南京 中 医药大学 ， 苏南京 ２ ０ ４ ） 江 １ ０ ６
摘
要
数 据 挖 掘 技 术 作 为 一种 有 效 的信 息 处 理技 术 ， 通过 分析 中 医个 体 化诊 疗信 息特 征 ， 炼 出其 中蕴 藏 的 新 理 提
众 多 ， 术 思 想 广 为 流 中 学
传 。中 医 药 事 业 的 发 展 需 要 “ 火 传 承 ” 传 统 的方 法 已 经越 薪 ， 来 越 显 示其 不 足 。数据 挖 掘 技 术 作 为 一 种有 效 的信 息 处 理 技
术 ， 过 分 析 中 医 个 体 化 诊 疗 信 息 特 征 ， 炼 出 其 中蕴 藏 的 通 提
有 何关 系 ， 尚待 进一 步研 究 。 ５ 参 考 文 献
［】 张 继 玲 ， 曹碧 兰 ．白癜 风 免 疫 学说 新 进 展 ．遵 义 医 学 院 学报 ， １
２ ｏ ，９４）４ ３ ｏ ６ ２ （ ：０
中 国 药 物与 临床 ，０ ７，（ ）２ １ ２０ ７ ４ ：９ 【ｌ 张 玉 臣， 成 文 ， 东 ， ． ７ 熊 吕 等 虫草 提 取 物 抗 炎 及 免 疫 作 用 实 验 研
论、 方法 ， 新 实现 中 医药 经 验 的有 效 总结 与 传 承 。目前 数 据 挖 掘 技 术在 中 医 药传 承 中的 应 用 主要 包括 ： 疾病 研 究 中的 应 在 用 、 方 剂研 究 中的应 用 、 中 药研 究 中的 应 用 、 针 灸 临床 中 的应 用 。 同时 ， 们 应 该 认 识 到 数 据 挖 掘 作 为 一 种 新 兴 的 在 在 在 我 前 沿技 术 ， 多方 面 需要 完善 ， 数 据 挖 掘 研 究 结 果 的不 确 定 性 ， 据 挖 掘 系统 中的人 为 主观 影响 ， 需 要 在 日后 的 实践 在 如 数 这 中予 以校 正和 改 良。
数据挖掘及其在中医药领域中的应用的开题报告
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
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
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
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
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！。
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辨证论治是中医理论和临床体系的重要支撑,贯穿于对疾病诊断、治疗、康复、疗效评价的全过程。
“证候”乃是从整体性出发,对个体疾病状态下特征的描述以及对疾病内在变化规律的概括,是中医有别于现代医学诊疗体系的一大特色和优势。
自上世纪50年代辨证论治的研究热潮兴起后,中医证候研究取得了一些进展,但仍没有找到合适的方法和途径。
如何从临床信息调查和分析中获取可靠的数据来支持中医证候理论,以及如何将中医药的优势按现代主流医药界能够理解的科学语言拿出证据来,是中医药走向世界的重要策略[1]。
1数据挖掘技术在现代中医证候学研究中的运用目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询和统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据挖掘技术是一种揭示工具,借鉴其方法来研究中医证候的构成特点及规律,可加强与其他学科的交流与对话。
1.1医学多元统计学多元分析是定量分析事物复杂关系的一种数理统计方法。
目前,人们在中医药研究中运用的多元分析方法主要有聚类分析法、判别分析法、回归分析法、因子分析法、相关分析法等。
多元分析在中医药研究中的应用日趋广泛并凸现其重要性,尤其在证张琴1刘平2张文彤31.复旦大学附属上海市公共卫生中心(上海2015082.上海中医药大学肝病研究所(上海2012033.复旦大学上海医学院(上海200032数据挖掘技术在中医证候学研究中的应用【摘要】综述近10年综合运用临床流行病学与卫生统计学、数学、信息科学、人工智能学科等数据挖掘技术在中医证候学研究中的应用成果,并进行相应的评价。
提出应遵循现代循证医学的基本原则,充分考虑中医自身的特点,运用现代调查研究的基本方法,病证结合,以现代疾病为限定范围(在明确诊断及排除标准的基础上,规范、细致、较全面地采集中医以症状为主的四诊信息及相关检查数据,同时紧密结合临床治疗效果,动态观察证候在中药治疗干预下的演变规律,为建立中医辨证论治的疗效评价体系提供思路、方法与科学资料。
【关键词】证候学;辨证论治;数据挖掘【中图分类号】R2-02;R195.1【文献标识码】B 【文章编号】1007-1334(200603-0003-03Abstract:In this article ,it outlined and appraised the application results of the TCM syndrome by the way of data mining method by applying synthetically modern clinical epidemiology with medical statistics ,mathematics ,information science and artificial intelligence within the recent ten years.It raised the idea of ,according to thecharacteristics of Chinese medicine itself ,ap-plying the basic way of modern investigation and study ,combing the diseases with the syndrome ,which were limited in the scope of modern disease (on the basis of confirmed diagnosis and excluding standard ,which required the normal ,accurate and comprehensive collection of four diagnosing methods information and related data.Meanwhile ,we also combine with clini-cal effect ,observing dynamically the rule of the syndrome revolution that were treated by different herbal prescription ,which would offer us some new concepts and methods to build an evaluation system of TCM.Key Words :The theory of TCM syndrome ;treatment based on syndrome differentiation ;data miningAn Application of Data Mining in the Research of TCM Syndrome TheoriesZHANG Qin 1LIU Ping 2ZHANG Wen -Tong 31.Shanghai Public Health Center Affiliated to Fudan University2.Institute of Liver Disease ,Shanghai University of TCM3.Shanghai Medical College ,Fudan University[基金项目]上海市卫生局资助项目(034056[作者简介]张琴(1965-,女,上海人,博士,副主任医师,主要从事中医肝病的临床研究工作。
辨证论治候学方面的研究。
1.1.1聚类分析法聚类分析是研究“物以类聚”的数理统计方法。
张世筠等[2]运用流行病学和变量聚类分析的数理统计方法,将中医肝证的11个主要证型最后分类为实证、风证和虚证等3类。
研究结果不仅科学地解决了中医肝证的分类层次问题,而且从统计学角度明确了中医肝证分类的正确性。
张琴等[3]运用SAS软件对223例患者进行系统聚类和主成分分析,并结合专业知识对肝炎肝硬化中医常见的证候作出判别:第一类型表现为以实证为主兼见虚证,第二类型、第三类型表现为以虚证为主兼见邪实。
并显示湿热内蕴、血瘀阻络、气阴两虚为肝炎肝硬化的主要病机。
邓兆智等[4]根据163例类风湿性关节炎患者头发微量元素的检测结果,采用动态聚类法在多维空间进行分类,可以得出5种证型。
梁雄伟等[5]对221例中风急性期患者证候特点等进行了指标聚类,结果可分为4类。
1.1.2判别分析法判别分析法是根据某些指标的观测值对所研究的对象判断其归属类别的一种统计分析方法,中医药研究中的应用主要集中在诊断、证候以及病的计量研究方面。
王洁贞、陈东汉等[6￣7]利用脉图数据对平、弦、滑等脉的诊断,采用逐步判别分析法、最大似然法、Fisher逐层判别分析法等3种多因素分析方法建立判别式,结果符合程度较高。
陈群[8]将确诊的冠心病分为阳气虚与气阴虚,用逐步判别法选用脉图参数指标建立判别式,并进行主成分分析,结果回代符合率分别为82.00%和94.25%。
罗文豪等[9]用Bayes公式法等对720例慢性支气管炎肺、脾、肾虚证进行中医辨证的计量诊断,并建立用以判别各证型的证候频率及指数表。
吴圣贤等[10]对630例老干部体检资料进行脑动脉硬化症(CAS的计量诊断研究,建立的CAS中医辨证计量诊断的判别式对阴虚阳亢证和气虚血瘀证具有良好的诊断效能。
陈东汉等[11]用逐步判别分析法对脉图参数59个指标中能对分类起显著作用的6个指标建立判别式,判别高血压病与冠心病并发高血压病的正确率为91.03%。
李小兵等[12]将1192例心脑血管病患者分为痰证组与非痰证组,建立心脑血管病宏观辨证的判别方程,回代结果较好。
1.1.3回归分析回归分析是研究随机变量之间的统计相关关系的一种数理统计方法。
王阶等[13]对92例冠心病进行逐步回归分析,确认全血黏度、总胆固醇等5个因素对冠心病血瘀证的贡献最大,提示血瘀证的研究应在系统研究中确定其普遍性指标和特征性指标。
严云良等[14]对《中医养生大全》中的8种养脾中药方中白术、茯苓、人参的配伍用量规律进行分析,得到3者配伍用量规律的回归方程。
刘凤斌等[15]用Logistic逐步回归分析方法模拟专家对脾胃病诊断过程,结果与专家诊断的总符合率为88%。
1.1.4多元分析在中风病证候研究中的应用近年来在临床常见疾病的证候研究中,通过降维升阶的工作方法,使证候诊断呈现出一种复杂的立体交叉的组合关系。
这正符合患者特殊个体差异及医生灵活运用的需要。
国家科委科技攻关项目的“中风病证候学与临床诊断的研究”[16],是一个较好的范例,研究建立了中风病“风、火、痰、瘀、气虚、阴虚阳亢”等6个中医证候因素,在制定证候诊断标准的时候,只做6种,而在具体的临床应用中,可以组合出54种证候。
这是一种经过优化的研究方法,值得进一步探讨。
1.2人工智能方法由于传统的医学统计方法具有局限性,研究者们开始尝试运用模糊智能技术探索中医证候分类及疗效评估的方法。
应用数学建模、神经网络、基于案例的推理、图像处理、遗传算法、智能数据与时序分析、模式识别等多种技术深入地研究某种疾病,以建立更为实用、高效的疾病诊断智能系统。
同时对疗效评价、方案选优之类的问题进行辅助决策,充分发挥了数值分析的优势,即定量和定性的分析。
1.2.1模糊数学模型应用李波等[17]根据关幼波先生鉴别各种肝炎病的经验,运用有关统计数据建立肝炎病诊断的模糊数学模型,在中医的肝炎病诊断中引进了模糊子集的概念,在此基础上利用电子计算机建立了对应的专家系统。
张德舜等[18]在对183例慢性胃肠病观察的基础上,辨为6种证型,用评分赋值法进行分级,建立数学模型,用模糊综合评判法对辨证分型分级进行综合评判,为中医辨证论治的量化研究提供了一种方法。
廖云龙[19]从《伤寒论》六经的生理、病理等方面论述了六经辨证的模糊性,认为这种模糊性是《素问》的三位逻辑向多位逻辑思维方式的发展,将有助于对六经实质的探索。
1.2.2基于神经网络的运用周志坚等[20]构造了一个神经网络分级系统,并用于类风湿性关节炎寒热错杂证的病情分级诊断,初步探讨了神经网络用于中医诊断中的可行性。
边沁等[21]的研究表明,神经网络用于证候的规范化研究具有方法上的可行性。
王炳和[22]研究建立了一个8-5-7三层结构的脉象人工神经网络模型,经280例脉象的识别检验,结果表明,对7种脉象的识别准确率平均为87%。
因此,选择合适的工具对中医药大量数据进行多层面智能分析,是进一步更新和完善中医药知识的有效途径[23]。
1.3中医临床疗效评价的思路与方法辨证的意义在于对患者实施恰当的治疗,而目前的中医药临床疗效评价的体系仍在探索阶段。