中药产业的中医药大数据分析与服务支持体系建立

中药产业的中医药大数据分析与服务支持体系建立TOC\o"1-2"\h\u30157第一章中医药大数据概述 344591.1中医药大数据的定义与特征 3150211.1.1定义 349361.1.2特征 3292521.2中医药大数据的来源与分类 3105191.2.1来源 378651.2.2分类 4284641.3中医药大数据的发展趋势 410919第二章中药产业现状与数据分析 4283782.1中药产业现状分析 417702.1.1产业规模 4305732.1.2产业链结构 419812.1.3市场竞争格局 5198262.2中药产业数据分析方法 59832.2.1数据来源 5183802.2.2数据分析方法 534372.3中药产业数据挖掘与应用 5294962.3.1数据挖掘技术 572332.3.2数据应用 622170第三章中医药大数据采集与处理技术 6310123.1中医药大数据采集技术 617833.1.1概述 6324083.1.2数据源 6286913.1.3数据采集方法 680553.1.4数据采集工具 779343.2中医药大数据处理技术 7275853.2.1概述 715653.2.2数据预处理 7197223.2.3数据转换 7118923.2.4数据分析 7161513.2.5数据挖掘 7102953.3中医药大数据质量控制 7119523.3.1数据质量评估 8237883.3.2数据质量控制方法 8142563.3.3数据质量控制工具 814252第四章中医药大数据分析与挖掘方法 812354.1中医药大数据分析方法 8318014.1.1描述性分析 8263374.1.2关联性分析 8112764.1.3预测性分析 897514.2中医药大数据挖掘技术 942284.2.1文本挖掘 9266284.2.2数据挖掘 9317084.2.3机器学习 954344.3中医药大数据分析应用案例 978364.3.1药物说明书分析 9177844.3.2古籍整理 9321414.3.3疾病预测 9118394.3.4药物疗效评价 913452第五章中医药大数据服务平台建设 10120105.1中医药大数据服务平台架构 10216755.2中医药大数据服务平台功能设计 10119795.3中医药大数据服务平台运营与管理 1124691第六章中医药大数据政策与法规 11258116.1中医药大数据政策环境 11162156.1.1国家层面政策支持 1176316.1.2地方政策跟进 1124486.2中医药大数据法规建设 12320666.2.1法律法规体系构建 12225196.2.2政策法规配套措施 12221196.3中医药大数据政策与法规实施 12244776.3.1政策与法规宣传与培训 12260766.3.2政策与法规执行监管 1279806.3.3政策与法规评估与修订 1214850第七章中医药大数据安全与隐私保护 12215987.1中医药大数据安全风险 12182097.1.1数据来源风险 12250937.1.2数据存储风险 13199087.1.3数据传输风险 13213697.1.4数据使用风险 13115057.2中医药大数据隐私保护技术 13205947.2.1数据脱敏技术 13182167.2.2数据匿名化技术 13114007.2.3差分隐私技术 1362227.3中医药大数据安全与隐私保护策略 13225237.3.1完善法律法规 13194347.3.2强化数据安全管理 13254537.3.3提高数据安全意识 13241637.3.4创新隐私保护技术 1458097.3.5加强行业自律 1426916第八章中医药大数据在中药产业中的应用 14232698.1中药研发中的应用 14309178.2中药生产中的应用 14313338.3中药市场与营销中的应用 141463第九章中医药大数据人才培养与教育 1534259.1中医药大数据人才培养现状 15110029.2中医药大数据教育体系构建 15246019.3中医药大数据人才培养策略 1521484第十章中医药大数据国际合作与交流 161844910.1中医药大数据国际合作现状 16850410.2中医药大数据国际合作机制 161835610.3中医药大数据国际交流与合作前景 17第一章中医药大数据概述1.1中医药大数据的定义与特征1.1.1定义中医药大数据是指在中医药领域中，通过对海量中医药信息的收集、整合、分析与挖掘，为中医药研究、临床、管理及服务提供数据支持的信息资源。中医药大数据涵盖了中医药文献、临床数据、药物信息、疗效评价等多个方面，具有极高的研究价值和临床应用前景。1.1.2特征（1）数据量大：中医药大数据涉及的数据量巨大，包括历史文献、现代临床研究、药物研发等多个领域，为中医药研究提供了丰富的数据基础。（2）数据类型多样：中医药大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等，为中医药研究提供了多元化的数据来源。（3）数据价值高：中医药大数据中蕴含着丰富的中医药知识，通过对数据的挖掘与分析，有助于揭示中医药的内在规律，为中医药现代化提供有力支持。（4）数据更新速度快：中医药研究的深入和临床实践的积累，中医药大数据将不断更新，为中医药发展提供实时、动态的数据支持。1.2中医药大数据的来源与分类1.2.1来源（1）中医药文献：包括古代经典文献、现代研究论文、专利等。（2）临床数据：来源于医院、诊所等中医药服务机构的病例、检查、治疗等数据。（3）药物信息：包括药物成分、药效、药理、毒理等数据。（4）疗效评价：包括中医药治疗疾病的疗效评价、安全性评价等。1.2.2分类（1）基础数据：包括中医药文献、药物信息等。（2）临床数据：包括病例、检查、治疗等。（3）研究数据：包括临床试验、疗效评价等。（4）管理数据：包括中医药政策、法规、标准等。1.3中医药大数据的发展趋势中医药现代化进程的加快，中医药大数据的发展趋势如下：（1）数据规模持续扩大：中医药研究的深入，数据量将不断增长，为中医药大数据分析提供更丰富的资源。（2）数据类型逐渐丰富：除了文本数据外，图像、音频、视频等非结构化数据将逐渐融入中医药大数据，提高数据的多元化程度。（3）数据分析技术不断创新：中医药大数据分析将采用更多先进的技术，如人工智能、深度学习等，提高数据挖掘的深度和准确性。（4）应用领域不断拓展：中医药大数据将在临床、科研、管理等多个领域发挥重要作用，为中医药发展提供有力支持。第二章中药产业现状与数据分析2.1中药产业现状分析2.1.1产业规模我国中药产业规模逐年扩大，已成为我国医药产业的重要组成部分。根据相关统计数据显示，截至2020年，我国中药产业市场规模已达到约5000亿元，占我国医药产业市场份额的近30%。与此同时我国中药产业在技术创新、产业升级、市场拓展等方面取得了显著成果。2.1.2产业链结构中药产业链上游主要包括中药材种植、养殖、采摘等环节，中游包括中药饮片、中成药等产品的生产加工，下游则涉及销售、配送、医疗服务等环节。我国中药产业链各环节逐渐向专业化、规模化和规范化方向发展，产业链结构不断优化。2.1.3市场竞争格局当前，我国中药市场竞争格局呈现出多元化、竞争激烈的特点。，国内外大型药企纷纷加大对中药产业的投资力度，推动产业升级；另，中小企业通过技术创新、产品研发等手段，积极拓展市场空间。电商平台、互联网医疗等新兴业态的崛起，也为中药市场带来了新的竞争格局。2.2中药产业数据分析方法2.2.1数据来源中药产业数据分析所需的数据主要来源于以下几个方面：发布的行业报告、统计数据；行业协会、研究机构的研究报告；企业年报、公告等公开信息；市场调查、用户反馈等一手数据。2.2.2数据分析方法（1）描述性分析：通过统计方法对中药产业的相关数据进行描述，如产业规模、市场份额、产业链结构等。（2）相关性分析：研究中药产业各环节之间的相互关系，如中药材价格与中成药价格的关系、中药产业与宏观经济的关系等。（3）聚类分析：将中药产业中的企业、产品、市场等进行分类，以便于了解产业内部结构和发展趋势。（4）因子分析：提取影响中药产业发展的主要因素，如政策、技术、市场等，分析各因素对产业的影响程度。（5）时间序列分析：研究中药产业的历史数据，预测未来发展趋势。2.3中药产业数据挖掘与应用2.3.1数据挖掘技术中药产业数据挖掘主要采用以下技术：（1）关联规则挖掘：挖掘中药产业中各环节之间的关联性，为产业发展提供决策依据。（2）聚类分析：对中药产业中的企业、产品、市场等进行聚类，发觉产业内部规律。（3）机器学习：通过构建模型，预测中药产业的发展趋势。（4）文本挖掘：从大量文本中提取有价值的信息，为产业发展提供参考。2.3.2数据应用（1）政策制定：基于数据分析，为制定中药产业政策提供依据。（2）企业决策：企业可根据数据分析结果，优化生产、销售策略，提高竞争力。（3）产业规划：通过数据分析，为中药产业规划提供参考。（4）投资决策：投资者可根据数据分析结果，评估中药产业的投资价值。（5）市场预测：通过数据分析，预测中药产业的发展趋势，为市场参与者提供参考。第三章中医药大数据采集与处理技术3.1中医药大数据采集技术3.1.1概述中医药大数据采集技术是指从多个来源获取中医药相关数据的方法和技术。在构建中医药大数据分析与服务支持体系中，数据采集是的一步。本节将从数据源、数据采集方法和数据采集工具三个方面对中医药大数据采集技术进行详细介绍。3.1.2数据源中医药大数据的来源主要包括以下几个方面：（1）中医药古籍、经典文献：包括《黄帝内经》、《神农本草经》等古代经典著作，以及各类方剂、医案等。（2）现代中医药研究成果：包括临床试验报告、实验研究论文、综述文章等。（3）中医药政策法规、行业标准：包括国家政策、地方政策、行业标准等。（4）中医药企业、医疗机构：包括药品生产、销售、使用等环节的数据。（5）互联网数据：包括中医药论坛、社交媒体、电商平台等。3.1.3数据采集方法（1）网络爬虫：通过网络爬虫技术，自动化地从互联网上抓取中医药相关数据。（2）数据库访问：直接访问中医药相关数据库，获取数据。（3）文本挖掘：从古籍、文献等非结构化数据中提取有用信息。（4）问卷调查：针对特定人群开展问卷调查，收集中医药相关数据。3.1.4数据采集工具（1）网络爬虫工具：如Scrapy、BeautifulSoup等。（2）数据库访问工具：如MySQL、Oracle等。（3）文本挖掘工具：如NLTK、jieba等。（4）问卷调查工具：如问卷星、金数据等。3.2中医药大数据处理技术3.2.1概述中医药大数据处理技术是指对采集到的中医药数据进行清洗、转换、分析和挖掘的方法和技术。本节将从数据预处理、数据转换、数据分析和数据挖掘四个方面对中医药大数据处理技术进行详细介绍。3.2.2数据预处理（1）数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据。（2）数据标注：对数据进行分类、标签化处理。（3）数据规范化：将数据转换为统一的格式和标准。3.2.3数据转换（1）数据整合：将不同来源、格式和结构的数据进行整合。（2）数据映射：将数据中的关键字段进行映射，以便于分析和挖掘。（3）数据转换：将数据转换为适用于分析和挖掘的格式。3.2.4数据分析（1）描述性分析：对数据的基本特征进行统计分析。（2）关联分析：挖掘数据之间的关联性。（3）聚类分析：将数据分为不同的类别，以便于发觉潜在的规律。3.2.5数据挖掘（1）分类挖掘：根据已知数据对未知数据进行分类。（2）聚类挖掘：根据数据特征将数据分为不同的簇。（3）关联规则挖掘：发觉数据之间的潜在关联规则。3.3中医药大数据质量控制3.3.1数据质量评估（1）完整性：评估数据是否完整，是否存在缺失值。（2）准确性：评估数据的准确性，是否存在错误数据。（3）一致性：评估数据在不同时间、不同来源的一致性。（4）时效性：评估数据的时效性，是否反映当前中医药领域的现状。3.3.2数据质量控制方法（1）数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据。（2）数据校验：对数据进行校验，保证数据的准确性。（3）数据整合：将不同来源、格式和结构的数据进行整合。（4）数据更新：定期更新数据，保证数据的时效性。3.3.3数据质量控制工具（1）数据清洗工具：如DataCleaner、WinCleaner等。（2）数据校验工具：如DBValidator、SQLCheck等。（3）数据整合工具：如Kettle、ApacheNifi等。（4）数据更新工具：如数据同步工具、定时任务等。第四章中医药大数据分析与挖掘方法4.1中医药大数据分析方法中医药事业的发展，中医药大数据已成为中医药现代化的重要载体。中医药大数据分析方法主要分为描述性分析、关联性分析和预测性分析三种。4.1.1描述性分析描述性分析是对中医药大数据的基本特征进行梳理和总结，包括数据来源、数据类型、数据规模等。通过对中医药大数据的描述性分析，可以为后续的关联性分析和预测性分析提供基础数据支持。4.1.2关联性分析关联性分析是研究中医药大数据中各变量之间的相互关系，主要包括关联规则挖掘和聚类分析。关联规则挖掘可以找出中医药数据中的潜在规律，为中医药研究提供新的思路；聚类分析则有助于发觉中医药数据中的潜在分类，为中医药临床诊断和治疗提供依据。4.1.3预测性分析预测性分析是基于中医药大数据，对未来的发展趋势进行预测。主要包括时间序列分析和回归分析等。时间序列分析可以预测中医药市场的需求变化，为产业决策提供依据；回归分析则可以预测中医药治疗效果，为临床决策提供支持。4.2中医药大数据挖掘技术中医药大数据挖掘技术主要包括文本挖掘、数据挖掘和机器学习等方法。4.2.1文本挖掘文本挖掘是从中医药文本数据中提取有用信息的技术。主要包括文本预处理、特征提取和模式识别等步骤。文本挖掘技术在中医药领域可以用于药物说明书、古籍整理和临床病例分析等方面。4.2.2数据挖掘数据挖掘是从中医药大数据中提取有价值信息的方法。主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等算法。数据挖掘技术在中医药领域可以应用于药物筛选、疗效评价和疾病预测等方面。4.2.3机器学习机器学习是利用计算机算法自动从中医药大数据中学习规律的技术。主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。机器学习技术在中医药领域可以应用于药物研发、疾病诊断和治疗策略优化等方面。4.3中医药大数据分析应用案例以下为几个中医药大数据分析应用案例：4.3.1药物说明书分析通过对大量药物说明书的文本挖掘，提取药物成分、适应症、禁忌等信息，为临床医生和患者提供便捷的查询服务。4.3.2古籍整理利用数据挖掘技术，对古籍中的方剂、病例等进行整理和归纳，挖掘出中医药的潜在规律，为现代中医药研究提供借鉴。4.3.3疾病预测通过分析大量的中医药病例数据，建立疾病预测模型，为临床诊断和治疗提供依据。4.3.4药物疗效评价利用中医药大数据，对药物疗效进行评估，为药物研发和临床决策提供支持。第五章中医药大数据服务平台建设5.1中医药大数据服务平台架构中医药大数据服务平台架构是整个平台建设的基础。该架构主要包括以下几个层面：（1）数据源层：包括中医药古籍、现代中医药研究成果、临床数据、药品市场数据等，为平台提供丰富的数据支持。（2）数据存储与处理层：采用大数据技术，对数据进行存储、清洗、转换、整合等处理，为后续分析提供高质量的数据基础。（3）数据分析与挖掘层：运用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术，对数据进行深度分析，挖掘出有价值的信息。（4）服务与应用层：根据用户需求，提供中医药数据分析、查询、可视化等服务，助力中医药产业发展。（5）用户层：包括企业、医疗机构、科研机构等，为用户提供便捷、高效的服务。5.2中医药大数据服务平台功能设计中医药大数据服务平台功能设计应遵循以下原则：（1）实用性：平台功能应满足用户在实际应用中的需求，解决实际问题。（2）可扩展性：平台应具备较强的扩展能力，适应中医药大数据不断增长的需求。（3）安全性：平台应具备完善的安全机制，保证数据安全和用户隐私。具体功能设计如下：（1）数据检索：提供中医药古籍、现代研究成果、临床数据等数据的快速检索功能。（2）数据分析：对中医药数据进行统计分析、关联分析、聚类分析等，为用户提供有价值的信息。（3）数据可视化：将数据分析结果以图表、热力图等形式展示，方便用户直观了解数据特征。（4）智能推荐：根据用户需求，为用户推荐相关的研究成果、药品信息等。（5）互动交流：提供在线问答、论坛讨论等功能，促进用户之间的交流与合作。5.3中医药大数据服务平台运营与管理中医药大数据服务平台的运营与管理是保证平台稳定、高效运行的关键环节。以下从以下几个方面进行阐述：（1）运营策略：明确平台定位，制定长期发展规划，不断优化平台功能，提升用户体验。（2）数据更新与维护：定期更新数据源，保证数据的时效性和准确性。对数据存储和处理系统进行维护，保障数据安全。（3）用户服务：设立客服团队，及时响应用户需求，提供专业的技术支持和咨询服务。（4）合作伙伴关系：与企业、医疗机构等建立战略合作关系，共同推动中医药大数据产业发展。（5）法律法规遵守：严格遵守国家相关法律法规，保证平台运营合规合法。（6）风险控制：建立风险预警机制，对可能出现的风险进行识别、评估和应对，保证平台稳定运行。第六章中医药大数据政策与法规6.1中医药大数据政策环境6.1.1国家层面政策支持我国高度重视中医药事业的发展，中医药大数据政策环境日益完善。在国家层面，相关部门出台了一系列政策文件，为中医药大数据的发展提供了有力保障。例如，《“健康中国2030”规划纲要》明确提出，要充分发挥中医药优势，加强中医药大数据挖掘与应用。《关于促进中医药传承创新发展的意见》等文件也对中医药大数据的发展提出了具体要求。6.1.2地方政策跟进在地方层面，各地纷纷出台相关政策，积极跟进国家战略，推动中医药大数据产业发展。这些政策主要包括加大财政投入、优化资源配置、推动产业升级等方面。地方通过制定一系列优惠措施，为中医药大数据企业提供了良好的发展环境。6.2中医药大数据法规建设6.2.1法律法规体系构建为保障中医药大数据的健康发展，我国正逐步构建完善的法律法规体系。目前已出台的法律法规包括《中华人民共和国中医药法》、《中华人民共和国数据安全法》等，为中医药大数据的收集、存储、处理、应用等环节提供了法律依据。6.2.2政策法规配套措施在法律法规的基础上，我国还制定了一系列政策法规配套措施，以保证中医药大数据的规范发展。这些措施包括数据资源共享与开放、数据安全与隐私保护、数据质量管理与评估等方面。通过这些政策法规的制定和实施，有助于提高中医药大数据的利用效率，促进中医药事业的发展。6.3中医药大数据政策与法规实施6.3.1政策与法规宣传与培训为提高中医药大数据政策与法规的知晓度和执行力，相关部门积极开展政策与法规的宣传与培训工作。通过举办培训班、研讨会、讲座等形式，使从业人员充分了解政策法规内容，提高政策执行力。6.3.2政策与法规执行监管在政策与法规实施过程中，相关部门加强对中医药大数据企业的监管，保证政策法规得到有效执行。通过建立健全监管机制，对违反政策法规的行为进行查处，保障中医药大数据产业的健康发展。6.3.3政策与法规评估与修订在实施过程中，相关部门将对中医药大数据政策与法规进行定期评估，根据实际情况和产业发展需求，及时修订完善相关政策与法规。通过动态调整政策与法规，为中医药大数据产业发展提供有力保障。第七章中医药大数据安全与隐私保护7.1中医药大数据安全风险7.1.1数据来源风险中医药大数据的来源多样，包括医疗机构、药店、健康管理等，这些数据在收集过程中可能存在数据来源的可靠性和真实性风险。数据来源的不可靠可能导致分析结果的偏差，甚至影响中医药服务的质量和效果。7.1.2数据存储风险中医药大数据的存储涉及海量数据的存储和管理，数据存储过程中可能存在数据泄露、数据损坏等安全风险。数据存储设备的故障也可能导致数据丢失，对中医药大数据的安全构成威胁。7.1.3数据传输风险在中医药大数据的传输过程中，可能存在数据被截获、篡改等安全风险。数据传输通道的安全性直接关系到中医药大数据的保密性和完整性。7.1.4数据使用风险中医药大数据在使用过程中，可能存在数据被滥用、非法访问等安全风险。不合理的数据使用可能导致隐私泄露，甚至对中医药行业造成负面影响。7.2中医药大数据隐私保护技术7.2.1数据脱敏技术数据脱敏技术通过对中医药大数据中的敏感信息进行隐藏或替换，以保护个人隐私。常见的脱敏方法包括数据掩码、数据加密等。7.2.2数据匿名化技术数据匿名化技术将中医药大数据中的个人标识信息去除，使得数据无法与特定个体关联。匿名化方法包括随机化、k匿名等。7.2.3差分隐私技术差分隐私技术通过在中医药大数据中引入一定的噪声，使得数据发布后，对特定个体的隐私泄露风险可控。差分隐私技术包括拉普拉斯机制、指数机制等。7.3中医药大数据安全与隐私保护策略7.3.1完善法律法规建立健全中医药大数据安全与隐私保护的法律法规体系，明确数据安全与隐私保护的责任和义务，为中医药大数据的安全与隐私保护提供法律依据。7.3.2强化数据安全管理加强对中医药大数据的存储、传输、使用等环节的安全管理，采用先进的数据加密、身份认证等技术，保证数据的安全。7.3.3提高数据安全意识提高中医药行业从业人员的数据安全意识，加强数据安全培训，保证数据在使用过程中得到有效保护。7.3.4创新隐私保护技术持续研究中医药大数据隐私保护技术，摸索新的隐私保护方法，提高隐私保护水平。7.3.5加强行业自律中医药行业应加强自律，建立健全行业规范，引导企业合法合规使用数据，保护个人隐私。第八章中医药大数据在中药产业中的应用8.1中药研发中的应用中医药大数据在中药研发中的应用具有重要意义。通过对大量中医药数据进行挖掘与分析，可以为中药研发提供有力支持。在中药成分分析方面，大数据技术可以帮助研究人员快速识别中药中的有效成分，提高研发效率。在药效评价方面，大数据分析可以为中药药效的评价提供客观依据，有助于优化中药配方。在药物安全性评价方面，大数据技术可以监测中药的不良反应，为保障用药安全提供支持。8.2中药生产中的应用中医药大数据在中药生产中的应用主要体现在以下几个方面。在原材料采购方面，大数据分析可以帮助企业合理规划采购计划，降低原材料成本。在生产过程优化方面，大数据技术可以实时监测生产过程中的各项参数，提高生产效率。在质量控制方面，大数据分析可以为制定合理的质量标准提供依据，保证产品质量。8.3中药市场与营销中的应用中医药大数据在中药市场与营销中的应用具有重要意义。在市场调研方面，大数据分析可以为企业提供全面的市场信息，帮助企业了解市场需求、竞争态势等，为制定营销策略提供支持。在产品定位方面，大数据技术可以帮助企业准确把握消费者需求，为产品研发和定位提供依据。在营销渠道优化方面，大数据分析可以为企业提供有效的营销策略，提高营销效果。中医药大数据在中药产业中的应用具有广泛前景。通过充分利用大数据技术，中药产业有望实现研发、生产、市场与营销等环节的全面优化，推动中药产业的可持续发展。第九章中医药大数据人才培养与教育9.1中医药大数据人才培养现状中医药事业的发展，中医药大数据的应用日益广泛，对人才的需求也日益增加。当前，中医药大数据人才培养现状主要表现在以下几个方面：（1）人才总量不足。我国中医药大数据人才总量相对较少，尤其是具备专业知识和技能的复合型人才更是缺乏。（2）人才培养体系不完善。目前中医药大数据人才培养体系尚处于起步阶段，培养模式、课程设置、实践教学等方面存在一定程度的不足。（3）人才素质参差不齐。由于人才培养体系不完善，导致中医药大数据人才素质参差不齐，难以满足实际工作需求。（4）人才流动性较大。中医药大数据人才在行业内的流动性较大，不利于中医药大数据事业的持续发展。9.2中医药大数据教育体系构建为满足中医药大数据事业的发展需求，有必要构建完善的中医药大数据教育体系。以下是对中医药大数据教育体系构建的几点建议：（1）完善课程设置。课程设置应涵盖中医药学、数据科学、计算机技术等多个领域，注重理论与实践相结合。（2）强化实践教学。实践教学是培养中医药大数据人才的关键环节，应加强实验室建设，开展实际项目驱动教学。（3）建立产学研合作机制。通过产学研合作，推动高校、科研院所与企业之间的资源共享，提高人才培养质量。（4）加强师资队伍建设。选拔具有丰富实践经验和理论素养的教师，提高教育教学水平。（5）建立多元化人才培养模式。根据不同层次、不同类型的人才需求，建立多元化的人才培养模式。9.3中医药大数据人才培养策略针对中医药大数据人才培养现状，以下提出以下几点人才培养策略：（1）提高人才培养重视程度。高校、