该研究主要探讨了脾胃湿热证与气象要素之间的相关性，并通过数据挖掘技术进行了深入分析。数据挖掘在中医领域的应用在此研究中起到了关键作用，它能够从大量的临床和气象数据中提取有价值的信息，帮助理解脾胃湿热证的诊断特征和环境影响。
在研究方法上，首先建立了包含临床症状和气象要素的数据库，这是数据挖掘的基础。然后，运用了多种数据挖掘方法和算法，如诊断贡献率的计算、症状概率和条件概率的计算，以及多元回归和最优子集回归等预测模型，来分析各症状对脾胃湿热证、脾胃虚寒证、肝胆湿热证的诊断贡献程度。
通过这些方法，研究者发现各症状对不同证型的诊断贡献率有所不同。例如，某些症状在脾胃湿热证中的诊断贡献率较高，而在其他证型中则较低。此外，还构建了各症状组的病例数、概率及条件概率模型，以更全面地评估症状与证型的关系。
在气象要素方面，研究分析了气温、降水量、相对湿度、气压和风速等与脾胃湿热证的主要症状之间的相关性。通过相关系数计算和多元线性回归、最优子集回归等统计方法，找出了气象要素与脾胃湿热证发病的潜在联系。这为脾胃湿热证的预测提供了科学依据，也为中医辨证论治提供了新的研究思路。
研究还强调了建立诊断定量化标准的重要性，指出这是中医辨证论治研究发展的科学途径。通过与传统经验模式的对比，数据挖掘技术可以减少人为因素的影响，提高辨证的客观性和准确性。同时，中医学与多学科的科学结合，如数据挖掘和人工智能，将有助于中医理论的现代化和临床实践的提升。
总的来说，这项研究为脾胃湿热证的诊断和预防提供了新的视角，尤其是在考虑气象条件的影响时。它不仅丰富了中医辨证论治的理论体系，也为未来中医证候计量诊断的研究提供了实用的方法和参考。
