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中醫藥領域知識發現的運用思考

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中醫藥領域知識發現的運用思考

本文作者:農田泉 單位:廣西中醫學院附屬瑞康醫院

飛速發展的現代信息技術帶動醫學領域發生重大的飛躍。與此同時,運用現代化信息技術提取歸納大量病例、建立醫學案例庫的建立,通過知識發現技術提取其中蘊含的規律為其成為臨床知識的來源和決策依據奠定基礎,是醫學信息學和循證醫學發展的基礎和必經之路[3]。歷代中醫醫案對中醫理論的不斷發展起著重要作用,而大量的醫案數據遠遠超出了人的理解能力。從信息科學角度來看,中醫醫案數據是相當混亂而又復雜的一種具有特殊性質的經驗數據。這將導致醫案研究的困難,亟需新技術和新方法的引進,知識發現技術方法可能就是一種重要而有效的方法[4]。目前,國內關于中醫藥病例數據庫知識發現研究開展的較晚,尚缺乏系統性的研究,為了從那些中醫臨床的案例庫中抽取出具有臨床決策意義的知識,應重點針對研究知識中所包含的量化關聯規則和離群模式這兩種發現算法的研究,比如差異分析、模式聚類等算法。而對研究中醫學的病例來說,病例結構的復雜性和難易程度,通過降低難度來提高算法的效率,難易程度是很難把握一個標準的,所以說對病例的信息處理而言這將需要進一步解決。

知識發現在總結名老中醫專家經驗中的應用

許多中醫名老專家在對臨床疾病的診療過程中都積累了大量資料,包括癥狀體征特征、臨床檢驗、辨證診斷思維的方法與過程、合并證與并發證、主證與兼證、典型與非典型的證型、診斷用藥、疾病的愈后轉歸等一些重要信息,具備多維時空、非線性、多因素的復雜特征。名老中醫的經驗是將中醫學術思想和中醫臨證思維密切結合的傳統醫學產物。總結名老中醫的經驗不但能豐富中醫學的理論體系,還將推動中醫學的學術進步飛躍發展。傳統中醫學在實踐中已經充分證明了僅僅利用一般的數據庫技術很難把名老中醫那些“活”的臨床經驗繼承下來,必須不斷借助于一些信息化、智能新技術的信息通過數據處理技術,建立一個綜合性、規范性統一的診療信息采集與分析個性化平臺,最大化的將那些名老中醫臨證資料的實時和開放式錄入、存儲,并采用知識發現技術提煉出臨證經驗中蘊含的新理論、新方法、新知識。

知識發現在中醫證候學的應用

自1950年代中醫辨證論治的研究熱潮興起后,中醫證候學的研究在臨床診斷方面雖然已經取得了一些突破性的進展,但目前仍沒有找到合適的途徑和方法。辨證論治是以中醫基礎理論和中醫臨床治療體系為重要支撐,貫穿于對臨床疾病的診斷、治療、療效評價、康復等的全過程。“證候”乃是從整體性出發,對疾病外在狀態下特征的一種描述以及對疾病內在變化規律的總概括,是中醫有別于現代臨床醫學診療體系的一大特色和優勢。如何從臨床信息調查和分析中獲取相對可靠的數據來支持中醫證候學理論,以及如何能通過淺顯易懂的科學語言將中醫藥的特色和優勢按現代主流醫藥界表達出來,是傳統中醫走向全世界的一個重要策略[6]。

知識發現在探索中醫診療規律中的應用

目前,中醫診斷學研究的關鍵問題是臨床中如何科學的來辨證。其涉及臨床診斷的量化研究、中醫規范化研究,證與病之間相關性的研究等。無論是從宏觀還是微觀的角度上來看這些研究都不可避免地要開展對所獲取的數據進行分析處理。大多數醫學研究都存在這樣的一個過程,首先設計一個實驗,接著收集多項數據,然后統計數據分析最后得出結果。這些研究存在的一個弊端即數據獲取的階段是在假設的基礎上開展的,收集的數據都有針對性,故可信度較差,且數據量不能達到統計分析所需要的數據庫,從而反映的問題存在著數據的片面、數值的可信度低等一些問題。另外,在多種數據的篩選上,一般是通過人工方式從臨床收集,工作量相對較大。而引入知識發現技術,建立挖掘中醫診療數據信息研究的實驗平臺,將會從根本上改變這樣的局面。這是由于數據挖掘的工作是建立在數據庫或者數據倉庫基礎上的,因此,為了采用知識技術一定會促使研究人員考慮科研數據的快捷收集和積累的方法,這勢必將促進臨床診療數據的規范研究。當數據積累到一定程度時,一方面研究人員既能利用計算機技術對各類所需的數據進行篩選,另一方面也將應用于開展各類挖掘工具,諸如:癥狀與癥狀之間相關性的研究;病與證之間相關性的研究;證素與證素之間相關性的研究;證與西醫臨床檢查數據的診斷指標量化研究、數字化中醫診斷臨床建模及對應分析等,發現其中的規律,總結相關經驗。

小結

研究顯示,中醫臨床的積累的原始信息越多,那么所獲得的數據類型和其中的相互關系就會更加的繁雜,如果只有分析技術而無相對應的外圍技術的配合,則工作難度上就會加大,技術操作的過程也會延長,其結果往往具有更多的不確定性[7]。目前,數據庫系統已經實現了數據的高效錄入、檢索、查詢及統計等多種高科技功能,但很難發現中醫臨床數據中存在的相關性和一些潛在的、隱藏的規則,也很難根據現有的數據預測未來的發展趨勢。總之,知識發現技術實質上是一種揭示知識本質的工具,對于中醫理論的完善和發展都具有重要的意義,知識發現技術將在中醫藥領域得到越來越廣泛的應用。

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