中风证候动态研究现状与展望:数据与模型驱动模式的应用

中风病病因病机十分复杂,导致了中风病的证候繁杂多变。中风患者发病后病情一直处于动态变化中,把握中风证候的动态演变规律,对于临床果断采取准确的治疗方法及处方用药具有重要的意义。证候是由许多因素组成的复杂系统,包括发病时间、性别、地域、基础疾病和体质因素等,难以用单一的生理、生化指标来表达。系统生物学整合了数据驱动和模型驱动的研究策略,融合了计算与实验的研究手段,从而获得系统与整体相关的规律性认识。在中风的证候学研究中,多采用以数据驱动的研究方法,而模型驱动的方法包括人工神经网络、贝叶斯网络等可为中风证候动态研究提供新的研究思路。本文综述了用数据驱动模式对中风证候动态变化规律的研究,并提出了中风证候的模型驱动研究方向。