数据挖掘及其在慢性病中医药的研究中的应用.pdfVIP

中医药的临床研究多为综合疗效的评价，常包括对患者疾病的疗效、症状的改善及患者生活质 量的改善等，这与比较效益研究较为一致。但较为缺乏经济效益分析，如果一种干预措施仅能够给 患者带来症状的改善，而能给患者带来其他方面的不良反应或是带来高昂的经济负担，这种干预措 施可能就不提倡广泛推广。因此在各种综合效益中科学合理的进行综合评价才能更加真切的反应中 医药的实际效果与价值。 4．3多元数据的分析 比较效益研究包含对现有数据的整合与评价，收集新的数据以及效益信息的沟通。其数据来源 可以是为研究建立的数据库、医保系统数据、电子病历、病人的自发报告等。中医院电子信息系统 的不断完善给运用电子数据的中医药观察性研究带来了很多机遇，数据的动态整合以及数据评价仍 存在方法学挑战，有待创新的分析方法的开发和应用。 总之，比较效益研究理念与中医临床研究自身的特点有很多相符之处，如能将比较效益研究的 精髓运用到中医临床研究中来，不仅对中医药临床研究水平是个提升，也将对中医药的发展产生深 远的影响。 参考文献(略) 数据挖掘及其在慢性病中医药研究中的应用 刘波 (中国中医科学院中医临床基础医学研究所2010级博士研究生) 关键词：数据挖掘；主要算法；慢性病 当今人类处于信息时代，随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长。在这信息爆炸 的时代，如何从信息的汪洋大海中及时发现有用的知识，提高信息利用率?如何使数据真正成为～ 个行业的资源?如何充分利用信息为业务决策和战略发展服务?：芷此基础上，数据挖掘技术应运而 生。 1数据挖掘概述 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们 事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。 具体地说，它是基于数据库、人工智能、统计学、模式识别、可视化、并行计算等技术，高度 自动化地分析原有数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式或行为，以帮助决策者做出正 确决策的过程。也就是说为了寻找未知的模式或趋势而在细节数据中进行有哪些信誉好的足球投注网站的过程，从而生成新 的信息和知识。 数据挖掘的基本步骤：1)确定主题；了解主题的局限性，在确定研究主题时，明确需要解决 的问题(从何处入手?需要检查什么数据?要用什么数据?数据挖掘要进行到什么程度?)。2)定 义挖掘任务：定义与任务相关的数据、确定与数据挖掘任务相关的知识类型、获取一定的知识背景、 度量与数据挖掘任务相关的模式兴趣度。3)数据预处理：数据的收集和准备、数据清理、数据集 成、数据变换、数据归纳。4)数据挖掘：根据数据的类型和特点选择相应的数据挖掘算法及工具。 5)结果分析：对数据挖掘的结果转换成为能够最终被用户理解的知识，并加以解释和评价，确定所 发现的东西是否有价值。 数据挖掘利用人工智能中的一些成熟的算法和技术作为发现知识的方法，如人工神经网络、 遗传算法、决策树、邻近有哪些信誉好的足球投注网站算法、规则推理等。 2数据挖掘应用于中医药的可行性 医学数据具有多态性、不完整性、较强的时间性、复杂性和冗余性。由于中医药历史悠久，加 之我国幅员辽阔，形成了地域性的中医药文化，带来数据的不完整、不一致和异常等。中医药信息 浩如烟海，我国的药用资源有12807种，文献记载的方剂有10余万首。由于中草药分布范围较广， 同一中草药不同地域名称不同造成“同药异名”；方剂组成中存在多药一来源；方剂量有离散型(如 百分比、份数或只有份数无单位。诸多特点加大了数据处理的难度。使用数据挖掘技术能够针对 中医药数据特点实施合理的数据处理和知识提取。应采用聚类方法、数据归约技术、模糊集理论等 进行数据的预处理，清理过滤数据，确保数据的确定性；采用数据融合技术消减数据的维数，使不 同模式数据在属性上趋同或一致，之后进行综合；中医药数据库类型众多，信息量大，其挖掘算法 应具有一定的容错性和鲁棒性。 ． 3数据挖掘主要算法及其在慢性病中医药研究中的应用 3．1人工神经网络及其在慢性病中医药研究中的应用 人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行 分布式并行信息处理的算法数学模型。它具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相 互对应的输入一输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来 推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。 樊晓平等研究了用于抑郁症