数据挖掘技术在中医诊疗数据分析中的应用

• 作者: 夏勇 天才 沈璐 马梦羽
• 来源期刊: 中国中医药信息杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 中医诊疗 数据挖掘 聚类分析 决策树 多示例学习 神经网络 述评
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 分类号: R2-05
• 字数: 5552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5304.2016.07.037

摘要

经过中华民族几千年的传承和发展，中医学形成了特有的理论体系，其疗效受到广泛认可，但因中医理论更关注有关疾病的症、治、效之间的关联关系，而不是现代自然科学所探究的因果关系，导致其科学性屡遭质疑。近年来，基于真实世界的临床研究模式和“大数据”理念日益受到重视，因此，越来越多的研究人员开始将研究重点放在疾病干预措施与结局指标的相关关系上，这一转变以及计算机数据挖掘与分析技术的进步，无疑给中医理论与实践的进一步发展带来重大契机。本文归纳总结了近年来中医诊疗中用到的数据挖掘技术，如聚类分析、决策树、贝叶斯网络、神经网络和多示例学习等，展示了如何运用这些方法从大量中医病症数据中揭示中医诊疗规律，发现隐藏在数据中的知识，以数据为支撑而显示中医学的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈璐		37	348	11.0	17.0
2	夏勇	西北工业大学计算机学院	20	147	6.0	12.0
3	天才	西北工业大学计算机学院	7	29	3.0	5.0
5	马梦羽	西北工业大学计算机学院	1	19	1.0	1.0