基于数据挖掘的肾系水肿茯苓运用研究

• 作者: 刘旭生 卢家言 张蕾 罗粤铭 翁衡 黄馨怡
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 学科: 医学
• 关键词: 数据挖掘 水肿 茯苓 文献研究
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 中医研究
• 页码范围: 2159-2167
• 页数: 9页
• 分类号: R2-031
• 字数: 7254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11842/wst.20190410008

摘要

目的 慢性肾脏病已成为全球重大的公共卫生健康问题之一,中医古籍记载了大量有关慢性肾脏病相关的经验.机器学习数据挖掘为古籍挖掘经方验方提供了新的方法 ,但是目前古籍知识挖掘存在诸多有待提高之处.方法本研究通过知识图谱对肾系水肿进行古籍挖掘,并对其中最关键药物茯苓进行深度关联,从"核心药物归纳总结——药物-疾病知识地图与网络构建——药症关联聚类分析——隐性知识发现"几个方面整理出古今医家运用茯苓治疗肾系水肿的经验.为茯苓进一步研究及临床推广提供新的思路.结果 药物特征分布地图中发现茯苓为使用频率最高的药物,其临床使用与"腰以下肿"、"喘"、"语謇"、"蹇"、"怔忪"5个症状最为密切.除了已知的利水渗湿、宁心安神等功效外,对茯苓相关症状进一步挖掘发现,其在古籍挖掘和名老中医经验挖掘中亦作为药物搭配用于临床,以达到祛除风邪的目的.结论 基于语义网络的肾系疾病中医古籍本体知识库及辅助挖掘系统,对于挖掘发现隐性知识,拓宽茯苓的临床再认识有其独特的优势.其可通过知识图谱进一步探索古籍隐性知识,将古代医家辨证使用茯苓的思维与用药经验进一步显性知识可视化,有助于古籍资源的充分发掘和利用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘旭生	广州中医药大学第二临床医学院	121	840	16.0	22.0
5	张蕾	广州中医药大学第二临床医学院	48	350	11.0	15.0
9	罗粤铭	广州中医药大学第二临床医学院	2	1	1.0	1.0
10	翁衡	广州中医药大学第二临床医学院	4	9	1.0	3.0
14	黄馨怡	广州中医药大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0
15	卢家言	广州中医药大学第二临床医学院	1	0	0.0	0.0