2021年中医药领域知识发现的运用思考论文_第1页
2021年中医药领域知识发现的运用思考论文_第2页
2021年中医药领域知识发现的运用思考论文_第3页
2021年中医药领域知识发现的运用思考论文_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、中医药领域知识发现的运用思考论文 飞速发展的现代信息技术带动医学领域发生重大的飞跃。与此同时,运用现代化信息技术提取归纳大量病例、建立医学案例库的建立,通过知识发现技术提取其中蕴含的规律为其成为临床知识的和决策依据奠定基础,是医学信息学和循证医学发展的基础和必经之路3。历代中医医案对中医理论的不断发展起着重要作用,而大量的医案数据远远超出了人的理解能力。从信息科学角度来看,中医医案数据是相当混乱而又复杂的一种具有特殊性质的经验数据。这将导致医案研究的困难,亟需新技术和新方法的引进,知识发现技术方法可能就是一种重要而有效的方法4。目前,国内关于中医药病例数据库知识发现研究开展的较晚,尚缺乏系统性

2、的研究,为了从那些中医临床的案例库中抽取出具有临床决策意义的知识,应重点针对研究知识中所包含的量化关联规则和离群模式这两种发现算法的研究,比如差异分析、模式聚类等算法。而对研究中医学的病例来说,病例结构的复杂性和难易程度,通过降低难度来提高算法的效率,难易程度是很难把握一个标准的,所以说对病例的信息处理而言这将需要进一步解决。 许多中医名老专家在对临床疾病的诊疗过程中都积累了大量资料,包括症状体征特征、临床检验、辨证诊断思维的方法与过程、合并证与并发证、主证与兼证、典型与 _型的证型、诊断用药、疾病的愈后转归等一些重要信息,具备 _时空、非线性、多因素的复杂特征。名老中医的经验是将中医学术思想

3、和中医临证思维密切结合的传统医学产物。总结名老中医的经验不但能丰富中医学的理论体系,还将推动中医学的学术进步飞跃发展。传统中医学在实践中已经充分证明了仅仅利用一般的数据库技术很难把名老中医那些“活”的临床经验继承下来,必须不断借助于一些信息化、智能新技术的信息通过数据处理技术,建立一个综合性、规范性统一的诊疗信息采集与分析个性化平台,最大化的将那些名老中医临证资料的实时和开放式录入、存储,并采用知识发现技术提炼出临证经验中蕴含的新理论、新方法、新知识。 自1950年代中医辨证论治的研究热潮兴起后,中医证候学的研究在临床诊断方面虽然已经取得了一些突破性的进展,但目前仍没有找到合适的途径和方法。辨

4、证论治是以中医基础理论和中医临床治疗体系为重要支撑,贯穿于对临床疾病的诊断、治疗、疗效评价、康复等的全过程。“证候”乃是从整体性出发,对疾病外在状态下特征的一种描述以及对疾病内在变化规律的总概括,是中医有别于现代临床医学诊疗体系的一大特色和优势。如何从临床信息调查和分析中获取相对可靠的数据来支持中医证候学理论,以及如何能通过浅显易懂的科学语言将中医药的特色和优势按现代主流医药界表达出来,是传统中医走向全世界的一个重要策略6。 目前,中医诊断学研究的关键问题是临床中如何科学的来辨证。其涉及临床诊断的量化研究、中医规范化研究,证与病之间相关性的研究等。无论是从宏观还是微观的角度上来看这些研究都不可

5、避免地要开展对所获取的数据进行分析处理。大多数医学研究都存在这样的一个过程,首先设计一个实验,接着收集多项数据,然后统计数据分析最后得出结果。这些研究存在的一个弊端即数据获取的阶段是在假设的基础上开展的,收集的数据都有针对性,故可信度较差,且数据量不能达到统计分析所需要的数据库,从而反映的问题存在着数据的片面、数值的可信度低等一些问题。另外,在多种数据的筛选上,一般是通过人工方式从临床收集,工作量相对较大。而引入知识发现技术,建立挖掘中医诊疗数据信息研究的实验平台,将会从根本上改变这样的局面。这是由于数据挖掘的工作是建立在数据库或者数据仓库基础上的,因此,为了采用知识技术一定会促使研究人员考虑

6、科研数据的快捷收集和积累的方法,这势必将促进临床诊疗数据的规范研究。当数据积累到一定程度时,一方面研究人员既能利用计算机技术对各类所需的数据进行筛选,另一方面也将应用于开展各类挖掘工具,诸如:症状与症状之间相关性的研究;病与证之间相关性的研究;证素与证素之间相关性的研究;证与西医临床检查数据的诊断指标量化研究、数字化中医诊断临床建模及对应分析等,发现其中的规律,总结相关经验。 研究显示,中医临床的积累的原始信息越多,那么所获得的数据类型和其中的相互关系就会更加的繁杂,如果只有分析技术而无相对应的 _技术的配合,则工作难度上就会加大,技术操作的过程也会延长,其结果往往具有更多的不确定性7。目前,数据库系统已经实现了数据的高效录入、检索、查询及统计等多种高科技功能,但很难发现中医临床数据中存在的相关性和一些潜在的、隐藏的规则,也很

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论