名老中医经验传承中的数据挖掘技术研究

中医学是中华民族的优秀文化遗产,在当今世界回归大自然的浪潮下,其优势越来越突出,地位也越来越重要。中医学是一门临床经验要求比较高的学科,当代中国名老中医的诊疗经验,是他们在临床实践中与中医学理论结合、突破、创新的结果,包含了中医基础理论的原则和名老中医的独创心得或见解,是发展中医药学的宝贵财富。因此对当代名老中医学术思想临证经验的继承不仅能丰富中医药学的理论体系,还能对整个医学科学的发展产生巨大的推动作用。 对名老中医学术思想和临证经验的研究,传统的方法已经越来越显示其不足,应用现代科学技术对这些名老中医的临床诊疗经验进行科学解析显得尤为迫切。数据挖掘是一种有效的信息处理技术,采用数据挖掘技术对名老中医学术思想和临证经验进行研究,可以全面解析其中的规律,分析名老中医个体化诊疗信息特征,提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新方法、新知识,实现名医经验的有效总结与传承。 本文主要对名老中医经验传承中涉及的相关数据挖掘技术进行了研究,以一位名老中医的慢性胃炎临床诊断医案为原始数据,从不同的角度研究了若干算法在其中的应用。在关联规则挖掘方面,分析了关联规则的经典算法Apriori算法和FP-Orowth算法,并针对基于支持度一置信度的关联规则挖掘算法的不足,研究了一种基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法。最后采用FP-Growth算法和基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法对中医临床数据进行了挖掘,并将两种算法挖掘的结果进行了分析。在决策树分类方面,分析了决策树学习中的两个重要算法ID3算法和C4.5算法,根据C4.5算法具有较高算法精度及较强适应性的特点,将其应用到中医辨证分类中,以慢性胃炎的中医辨证数据为实验数据,建立了关于慢性胃炎的中医辨证分类决策树,并对其进行了分析。