基于数据挖掘的中医处方分析方法研究进展
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国家重大新药创制项目(2014ZX09304306);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(YZ1886)——基于肠道菌群调控机体炎症反应探讨了清热解毒法治疗急性冠脉综合征的分子机制


Research Progress of TCM Prescription Analysis Methods Based on Data Mining
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    摘要:

    应用已有的方法技术对处方进行挖掘分析,以探寻处方配伍用药的潜在规律,其目的在于将挖掘分析所得到的有价值的数据再次进行深入研究,以期能够为临床诊疗、中医药的传承以及新药的研发提供新的思路和途径。目前常用的处方分析方法有关联规则、聚类分析、因子分析、复杂网络、人工神经网络、中医传承辅助系统软件、古今医案云平台等,每种处方分析方法各有其特点并应用在中医药探究的不同领域。由于发展的不成熟性使得处方分析方法本身存在一定的局限性。通过对不同处方分析方法的适用范围、优缺点展开分析,为进一步探讨中医药临床现代化提供参考。

    Abstract:

    Currently available methods are applied to analyze prescriptions,which is expected to find the compatibility regularity and lay a basis for clinical diagnosis and treatment,preservation of traditional Chinese medicine(TCM),and drug research and development.At the moment,the commonly used prescription analysis methods include association rules analysis,cluster analysis,factor analysis,complex network,and artificial neural network,Traditional Chinese Medicine Inheritance Support System,and ancient and modern medical record cloud platform.Each method has unique characteristics and has been applied in different fields of TCM.However,the methods have limitations.Thus,the application scopes,advantages,and disadvantages of different prescription analysis methods are analyzed,which is expected to serve as a reference for clinical modernization of TCM.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

冯梅,王颖,柏冬,王俊宏.基于数据挖掘的中医处方分析方法研究进展[J].世界中医药,2022,(23).

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  • 收稿日期:2020-12-30
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  • 在线发布日期: 2022-12-16
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