基于数据挖掘技术的局方内科用药规律及部分方剂功效判定研究.pdf

：“基于数据挖掘技术的局方内科用药规律及部分方剂功效判定研究” ：该研究主要探讨了如何运用数据挖掘技术来分析中药方剂的用药规律，并尝试预测其功效。 ：数据挖掘、人工智能 本文为一篇关于中医药领域的研究论文，重点在于利用数据挖掘技术来深入理解中医内科处方的用药规律，并建立方法来评估方剂的功效。研究主要分为以下几个方面： 1. **数据收集与整理**：研究人员对《和平慈善堂药方》第一卷至第六卷中的处方进行了系统性的收集和整理，通过Microsoft Excel软件构建了数据表格，以便进行后续的数据分析。 2. **聚类分析**：运用聚类方法，研究各卷处方的药物治疗特性，揭示不同卷中处方用药的群体特征。这种方法有助于发现中药方剂在治疗疾病时的共性和差异。 3. **关联规则挖掘**：通过关联规则挖掘技术，找出各卷处方中频繁出现的药物组合（即对药），如Radix Saposhnikoviae与Rhizoma et Radix Notopterygii的组合，以及Rhizoma Gastrodiae与Moschus的组合等。这些频繁对药可能揭示了中医在治疗某些病症时的常用配伍原则。 4. **属性距离矩阵**：提出了属性距离矩阵的概念，用于预测《和平慈善堂药方》中处方的功效趋势。这一矩阵可能基于药物的性质和相互作用，为预测方剂效果提供了量化工具。 5. **数学模型构建**：设计了一个数学模型，该模型可以从药物的属性中诱导出处方的效果，旨在减少无效或不适宜的治疗方案。这表明，通过机器学习和人工智能的方法，可以对传统中医的复杂知识体系进行量化和优化。 6. **功效分析**：在Shang Hezhong Shu卷中，研究发现常使用的药物主要涉及解表、补虚、化湿、化痰、温里、行气等功效，强调了这些功效在中医内科治疗中的核心地位。 这项研究展示了数据挖掘技术在中医药领域的应用潜力，通过科学方法提炼中药方剂的用药规律，有助于提升中医药的临床疗效预测和个性化治疗方案的制定，进一步推动中医药现代化的发展。同时，这也为未来中医药大数据的研究提供了参考和启示。