基于数据挖掘法的王永钧教授治疗IgA肾病用药规律研究.pdf

本研究聚焦于应用数据挖掘方法分析王永钧教授在治疗IgA肾病过程中所开具的处方用药规律。王永钧教授是全国老中医药专家学术经验继承指导老师、首届全国名中医及浙江省首届国医名师，其在肾脏病临床及研究方面拥有丰富的经验，特别是在中西医结合治疗方面提出了创新的理论和诊疗方案。 数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，它融合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多学科技术。在本研究中，数据挖掘技术被应用于分析IgA肾病患者的治疗记录，以期发现王永钧教授在用药方面的规律性。研究主要采用了频数分析和关联规则分析等数据挖掘方法。 频数分析通常用于确定在数据集中出现频率较高的元素。在中医传承辅助系统中应用频数分析，可以帮助研究者识别出在治疗IgA肾病过程中使用频率较高的药物。这样的分析有助于理解某些药物对于IgA肾病可能具有的治疗重要性。 关联规则分析则是一种在数据集中寻找变量间有趣关系的方法，比如在交易数据中找出顾客购买某商品的同时还可能购买其他哪些商品。在本研究中，关联规则分析用于探查治疗IgA肾病处方中药物之间的组合规律，以找出哪些药物经常被一起使用。这种分析有助于揭示药物之间的潜在相互作用以及可能的治疗协同效果。 IgA肾病是一种常见的肾小球疾病，以免疫球蛋白A在肾小球毛细血管壁沉积为特征。治疗该病的药物通常需要根据患者的具体情况个性化选择。研究王永钧教授的处方用药规律能够为其他医生提供宝贵的经验参考，有助于提高IgA肾病的治疗效果。 研究中使用的“中医传承辅助系统”是一个专门用于辅助中医学研究的软件，它能够通过录入处方信息进行数据挖掘分析，帮助研究者整理、审核数据的准确性，并通过先进的算法发现诊疗思维的新辨证方案。 为了确保数据的准确性，研究中采用了双人数据审核制度。经过人工审核确认无误的数据将被录入系统，进一步采用数据挖掘技术进行深入分析。此过程体现了对数据质量的重视，确保了研究结果的可靠性和有效性。 本研究的背景还涉及到对慢性肾脏病（CKD）流行病学的调查与研究，探讨了其知晓率、发病率、危险因素以及与多种疾病如糖尿病之间的关联。通过分析CKD在不同人群中的流行情况，研究者能够更加全面地理解IgA肾病的背景及影响因素，从而在治疗方案的制定中做到有的放矢。 本研究对于临床医生在治疗IgA肾病时提供了理论和实践指导，有助于提升中医药治疗的科学性和精准度，同时也丰富了中西医结合治疗肾脏病的理论基础和临床应用。通过这种结合现代科技的数据挖掘方法，中医学的传统智慧得到了创新性的诠释和应用，为中医药现代化贡献了新的思路和方法。