本文關(guān)鍵詞：中醫(yī)肺病數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及挖掘的思路與方法　出處：《中華中醫(yī)藥雜志》2017年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的:基于中醫(yī)肺病數(shù)據(jù)庫(kù)建立,探索肺系疾病的病機(jī)、證候、方藥規(guī)律等內(nèi)容的挖掘思路與方法。方法:按照實(shí)施方案的采集范圍和方法,經(jīng)字段、程序設(shè)計(jì),構(gòu)建肺病結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)(含中醫(yī)肺病古籍、現(xiàn)代名老中醫(yī)著作、期刊3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)),并嘗試多種數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)肺病的病因病機(jī)、證候及特征、方藥應(yīng)用規(guī)律進(jìn)行研究。結(jié)果:采用不同挖掘方法初步提取了肺病的病因病機(jī)、證素、證候分布、病-方藥、癥-方藥、證-方藥間關(guān)聯(lián)及配伍規(guī)律。針對(duì)病因病機(jī)、證素、癥狀、藥物等單變量的挖掘多采用頻數(shù)、聚類、因子分析,將三者相結(jié)合可判斷臨床常見證候及主、次癥特征;證候分布及特征多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隱結(jié)構(gòu)模型及Logistic回歸分析等分類預(yù)測(cè)挖掘;病-方藥、癥-方藥、證-方藥的應(yīng)用規(guī)律多采用相關(guān)性分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、灰色關(guān)聯(lián)、隱結(jié)構(gòu)分析。結(jié)論:構(gòu)建肺病數(shù)據(jù)庫(kù),能實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)辨治肺系疾病理論與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié),數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槊现嗅t(yī)辨證、組方用藥經(jīng)驗(yàn)的研究提供了有效工具,能滿足從名老中醫(yī)個(gè)體化診療數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱性知識(shí)的需求,為發(fā)展或豐富肺病中醫(yī)理論及診療方法提供依據(jù)。
[Abstract]:Objective: to establish the TCM disease database based on pathogenesis of lung disease, explore the syndromes, ideas and methods of mining content prescription rules. Methods: according to the embodiment of the collection scope and methods, through the field, program design, construction of lung structured database (including Chinese medicine disease classics, modern old Chinese Medicine books, periodicals 3), database and try a variety of data mining methods on pulmonary disease pathogenesis, syndromes and characteristics of drug application rules. Results: using different mining methods, the initial extraction of the etiology and pathogenesis of lung disease, syndrome, syndrome distribution, disease - drug, disease - medicine, syndrome the correlation between prescription and compatibility law. According to the etiology and pathogenesis, syndrome, symptoms, drugs and other mining single variable multi frequency, clustering, factor analysis, the combination of the three can determine the common clinical syndromes and primary, secondary disease characteristics; syndrome distribution and characteristics of the neural network, Decision tree, hidden structure model and Logistic regression analysis to predict classification mining; disease - drug, disease - prescription, prescription of the application law of syndrome by correlation analysis, association rules, grey correlation, latent structure analysis. Conclusion: the construction of lung disease database, to achieve the systematic summary of traditional Chinese medicine on treating respiratory system the disease theory and experience, the name of the old TCM data mining, provides an effective tool to study the prescription experience, can meet the tacit knowledge demand from the old Chinese medicine individualized diagnosis data, provide the basis for the development of lung disease or rich traditional Chinese medicine theory and the methods of diagnosis and treatment.

【作者單位】： 河南中醫(yī)藥大學(xué)呼吸疾病診療與新藥研發(fā)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心河南省中醫(yī)藥防治呼吸病重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南陽理工學(xué)院張仲景國(guó)醫(yī)國(guó)藥學(xué)院;
【基金】：國(guó)家中醫(yī)藥管理局國(guó)家中醫(yī)臨床研究基地業(yè)務(wù)建設(shè)科研專項(xiàng)(No.JDZX2012027) 河南省博士后科研項(xiàng)目(No.00104257) 河南省中醫(yī)藥研究專項(xiàng)(No.2015ZY02003) 呼吸疾病診療與新藥研發(fā)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(No.豫科技[2013]638號(hào))~~
【分類號(hào)】：R256.1;TP311.13
【正文快照】： 河南南陽473004)肺系疾病是臨床的常見多發(fā)病,歷代醫(yī)家在診療過程中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),但中醫(yī)古籍印刷出版較少,更有少數(shù)珍本或手稿從未出版過單行本,且各種期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)不能檢索所有期刊。因此,任何個(gè)人都無法或難以全部購(gòu)買、查找和閱讀紙質(zhì)及電子版肺病的著作及期刊。本課

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