藏醫(yī)學(xué)是我國藏族人民經(jīng)過常年的經(jīng)驗(yàn)積累流傳下來的醫(yī)學(xué)文化瑰寶,它的診療方式、用藥規(guī)律都具有自己的獨(dú)特體系,這使得其對高原常見病的治療效果明顯優(yōu)于其他醫(yī)學(xué)。由于藏醫(yī)學(xué)的用藥、診療等會(huì)因外界因素影響產(chǎn)生很大差異,故本研究通過數(shù)據(jù)挖掘算法對高原常見病藏藥組方規(guī)律進(jìn)行研究,通過科學(xué)的手段和方法排除外界因素對藏醫(yī)用藥的影響,探究藏醫(yī)特色診療過程中的用藥規(guī)律,發(fā)現(xiàn)不同患病群體的用藥特點(diǎn)。本文對高原常見病中的慢性萎縮性胃炎臨床診療用藥數(shù)據(jù)進(jìn)行三方面研究:（1）對藏醫(yī)診療數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。通過采用不同的預(yù)處理方法,尋找符合藏醫(yī)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的有效處理方式。對藏醫(yī)癥型缺失基于KNN算法進(jìn)行補(bǔ)齊。同時(shí),在屬性選擇時(shí)利用關(guān)聯(lián)性分析對常用藥物屬性選擇方法進(jìn)行驗(yàn)證;（2）進(jìn)行癥狀用藥規(guī)律研究。首次引入藥物原子組合思想,基于改進(jìn)的ECLAT算法、改進(jìn)的CBA算法對藏醫(yī)癥狀用藥進(jìn)行研究,建立“癥狀==>用藥”輔助決策模型,模型預(yù)測準(zhǔn)確率為76%;（3）針對藏醫(yī)癥型用藥進(jìn)行研究。以補(bǔ)齊后的癥型為分類標(biāo)準(zhǔn),基于多種分類算法對比實(shí)驗(yàn),建立“癥型==>用藥”輔助決策模型,模型預(yù)測準(zhǔn)確率為76.5%。最后,基于改進(jìn)的K-... 

【文章來源】：青海大學(xué)青海省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

12圖2.1 原始癥型與聚類后分型對比圖圖 2.1（左）為原始癥型數(shù)據(jù)進(jìn)行降維可視化后的結(jié)果，圖 2.1（右）為基于K-means 算法聚類進(jìn)行癥型劃分降維可視化后的結(jié)果。圖中不同顏色的代表不同癥型，經(jīng)過對比可以明顯發(fā)現(xiàn)，聚類后癥型的分布規(guī)律與原始癥型分布不相符，故本研究所用數(shù)據(jù)集，不適合基于聚類算法進(jìn)行癥型補(bǔ)齊。在實(shí)際藏醫(yī)用藥過程中，會(huì)以癥型為依據(jù)對病人進(jìn)行差異性用藥，故本研究依托于藏醫(yī)的這種用藥模式，將含有缺失的慢性萎縮性胃炎藏醫(yī)癥型數(shù)據(jù)與藥物數(shù)據(jù)結(jié)合，以藥物為依據(jù)基于 KNN 算法進(jìn)行慢性萎縮性胃炎藏醫(yī)癥型補(bǔ)齊，具體算法詳細(xì)介紹、缺失補(bǔ)齊及驗(yàn)證過程見第 4 章。2.4 數(shù)據(jù)歸約隨著信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步

14法進(jìn)行驗(yàn)證，并構(gòu)建 Web 網(wǎng)絡(luò)圖如圖 2.2 所示。圖2.2 藏藥Web網(wǎng)絡(luò)圖圖 2.2 的 web 網(wǎng)絡(luò)圖中線的粗細(xì)代表兩種藥物的關(guān)聯(lián)程度，關(guān)聯(lián)程度越大則兩種藥物之間的線越粗，反之越細(xì)，未表現(xiàn)在 web 網(wǎng)絡(luò)圖中的其它藥物則因?yàn)殡x散度太高、相關(guān)性太弱而被排除[33]。最終發(fā)現(xiàn)只有圖 2.2 中的 24 味藥之間存在關(guān)聯(lián)，將關(guān)聯(lián)性分析所得的 24 味藏藥與按照使用頻次進(jìn)行篩選的屬性約簡方法所得結(jié)果進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用關(guān)聯(lián)性分析提取的藥物與使用頻次大于 10 的藥物基本相似。經(jīng)過驗(yàn)證，并結(jié)合數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果，決定篩選出慢性萎縮性胃炎用藥數(shù)據(jù)中使用頻次大于 10 的藥物進(jìn)行組方規(guī)律分析。提取后的藥物及藥物使用頻次情況如表 2.2 所示，表 2.2 中藥物即為藏藥組方規(guī)律研究中所用全部藥物。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3399766