數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案的應(yīng)用研究

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案的應(yīng)用研究

摘要

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案的應(yīng)用是近年來(lái)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，從挖掘特征、建立模型、預(yù)測(cè)結(jié)果三個(gè)方面探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案中的應(yīng)用。同時(shí)，本文還提出了如何進(jìn)一步挖掘中醫(yī)藥數(shù)據(jù)的問(wèn)題，為中醫(yī)臨床研究提供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；中醫(yī)醫(yī)案；特征挖掘；模型建立；結(jié)果預(yù)測(cè)

Abstract

TheapplicationofdataminingtechnologyintraditionalChinesemedicinecaseshasreceivedmuchattentioninrecentyears.Basedonthesummaryofrelevantresearchathomeandabroad,thispaperdiscussestheapplicationofdataminingtechnologyintraditionalChinesemedicinecasesfromthreeaspects:featuremining,modelbuilding,andresultprediction.Atthesametime,thispaperalsoputsforwardtheproblemofhowtofurthermineChinesemedicinedata,providingreferenceforclinicalresearchoftraditionalChinesemedicine.

Keywords:datamining;traditionalChinesemedicinecase;featuremining;modelbuilding;resultprediction

一、前言

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析和預(yù)測(cè)的技術(shù)。在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助醫(yī)生準(zhǔn)確診斷疾病、預(yù)測(cè)疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估治療效果等。而中醫(yī)醫(yī)案是我國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的重要組成部分，包括對(duì)疾病的辨證施治原則、藥方組成、用藥順序等方面的記錄。因此，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于中醫(yī)醫(yī)案，可以幫助中醫(yī)醫(yī)生更好地了解疾病的特征、預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展趨勢(shì)、提高中醫(yī)臨床研究水平。

本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，從挖掘特征、建立模型、預(yù)測(cè)結(jié)果三個(gè)方面探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案中的應(yīng)用。同時(shí)，本文還提出了如何進(jìn)一步挖掘中醫(yī)藥數(shù)據(jù)的問(wèn)題，為中醫(yī)臨床研究提供參考。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案應(yīng)用的特征挖掘

特征挖掘是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以用于建模和分析的有效特征的過(guò)程。在中醫(yī)醫(yī)案中，特征挖掘是將病歷中的文字信息轉(zhuǎn)化為能夠用于模型建立和分析的特征。

特征挖掘的方法包括詞袋模型、n-gram模型和主題模型等。詞袋模型是將文本中的每個(gè)單詞都看作一個(gè)特征，所以在中醫(yī)醫(yī)案中，可以將藥物、病癥等用每個(gè)單詞來(lái)表示一個(gè)特征。n-gram模型是將文本中的連續(xù)n個(gè)詞看作一個(gè)特征，可以避免僅使用單個(gè)詞匯造成的不準(zhǔn)確性。主題模型是將文本中的單詞分組為主題，在中醫(yī)醫(yī)案中，可以將每個(gè)主題表示為一個(gè)特征。

在中醫(yī)醫(yī)案中，由于數(shù)據(jù)量大，特征維數(shù)會(huì)很高，但是特征又不能夠全部使用，因此需要進(jìn)行特征選擇。特征選擇通常有過(guò)濾式、包裹式和嵌入式三種方法。其中，過(guò)濾式特征選擇是先將特征按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序，然后選取前幾個(gè)特征來(lái)建模。包裹式特征選擇是針對(duì)具體的模型進(jìn)行特征選擇，嵌入式特征選擇是直接將特征選擇嵌入到模型中，一起進(jìn)行訓(xùn)練。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案應(yīng)用的模型建立

模型建立是對(duì)特征挖掘的結(jié)果進(jìn)行分析和建模的重要步驟，其主要目的是通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征來(lái)構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。

在中醫(yī)醫(yī)案中，模型可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是前提有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、預(yù)測(cè)或聚類(lèi)等分析方法的應(yīng)用。在中醫(yī)醫(yī)案中，可以將標(biāo)簽分為中藥病癥標(biāo)簽、中藥藥方標(biāo)簽等等。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是基于不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)的條件下，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的自我組織、結(jié)構(gòu)和特征分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。在中醫(yī)醫(yī)案中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以幫助醫(yī)生更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，如分類(lèi)、聚類(lèi)、預(yù)測(cè)等，中醫(yī)醫(yī)案中的模型建立方法也不盡相同。在分類(lèi)任務(wù)中，樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等算法被廣泛應(yīng)用，可以通過(guò)將中醫(yī)醫(yī)案中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，從而對(duì)疾病進(jìn)行診斷。在聚類(lèi)任務(wù)中，常用的方法有k-means聚類(lèi)、譜聚類(lèi)等，可以避免人工分類(lèi)帶來(lái)了不必要的誤差。在預(yù)測(cè)任務(wù)中，回歸樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法可以用于疾病預(yù)測(cè)。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案應(yīng)用的結(jié)果預(yù)測(cè)

結(jié)果預(yù)測(cè)是指在模型建立后，利用預(yù)測(cè)模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)和判別等任務(wù)。在中醫(yī)醫(yī)案中，結(jié)果預(yù)測(cè)的主要目的是預(yù)測(cè)患者的病情和診療方案。

在結(jié)果預(yù)測(cè)中，需要使用交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。交叉驗(yàn)證可以將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，在測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試，從而評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力。

在中醫(yī)醫(yī)案中，由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，結(jié)果預(yù)測(cè)的精度通常較低。因此，需要在模型建立和預(yù)測(cè)過(guò)程中加入其他輔助信息來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。

五、如何進(jìn)一步挖掘中醫(yī)藥數(shù)據(jù)

雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)醫(yī)案中已經(jīng)取得了一定的成果，但仍有許多問(wèn)題需要解決。深度學(xué)習(xí)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)的引入，可以幫助我們更好地挖掘和分析中醫(yī)醫(yī)案中的信息。具體包括以下幾個(gè)方面：

1.多維數(shù)據(jù)挖掘：中醫(yī)醫(yī)案中的數(shù)據(jù)一般是多維的，因此單一的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)往往難以滿(mǎn)足分析需求?？梢岳蒙疃葘W(xué)習(xí)等技術(shù)，學(xué)習(xí)多層次的數(shù)據(jù)特征，從而提高分析準(zhǔn)確率。

2.藥物相互作用分析：在中醫(yī)醫(yī)案中，藥物相互作用會(huì)影響治療的效果，因此需要對(duì)藥物之間的相互作用進(jìn)行分析。可以利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)，將藥物之間的關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，快速地進(jìn)行藥物相互作用分析。

3.語(yǔ)義分析：中醫(yī)醫(yī)案中的信息含義豐富，常常包含許多隱含信息。因此需要進(jìn)行語(yǔ)義分析，研究中醫(yī)語(yǔ)言的門(mén)類(lèi)、關(guān)系、特征等，從而能夠更準(zhǔn)確地理