数据挖掘技术在中医名家学术经验传承中的应用_李洪峥.pdf
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1、北京中医药 2023 年 2 月第 42 卷第 2 期 Beijing Journal of Traditional Chinese Medicine,February,2023,Vol.42,No.2数据挖掘技术在中医名家学术经验传承中的应用李洪峥1 姜文睿2 赵鑫2(1.北京中医药大学研究生院,北京 100029;2.中国中医科学院广安门医院保健办,北京 100053)【摘要】目的 利用文献计量学方法对中医数据挖掘文献展开研究,结合研究结果对数据挖掘技术在中医学术经验传承中的应用及发展前景进行述评。方法 以中国知网为文献统计来源,以“数据挖掘”“经验”为主题词,检索自建库至2021年3月2
2、8日的学术期刊,利用CiteSpace 5.7.R2对纳入文献绘制关键词可视化图谱及关键词时间线图谱,分析国内中医经验数据挖掘研究的发文趋势和研究现状。结果 共纳入文献522条,当前数据挖掘技术常用于中医证候与证候要素标准化及学术经验传承研究,常用算法为关联、聚类、回归、判别等基础算法。数据挖掘类论文发文量大,但成果转化有限,可在既往名医经验传承型模式的基础上,在传承工作室框架下,结合现有数据挖掘成果,借鉴中医药循证医学研究模式,对名医经验进行保护性开发转化。结论 数据挖掘技术为中医学术经验传承提供了有效途径,但其结果的利用与转化尚有较大的发展空间。【关键词】中医药;数据挖掘;学术经验;成果转
3、化DOI:10.16025/j.1674-1307.2023.02.024经验传承是中医学发展不可或缺的组成部分,清余听鸿先生有“医书虽众,不出二义;经文、本草、经方为学术规矩之宗;经验、方案、笔记为灵悟变通之用,二者并传不朽”的论述。2019年习近平总书记对全国中医药工作提出了“传承精华,守正创新”的重要指示,2021年国务院办公厅印发了关于加快中医药特色发展若干政策措施,重申要通过“坚持发展中医药师承教育”等方式“夯实中医药人才基础”。古代中医学传承发展以门派授受、师徒授受、家学相传、私淑遥承为主1-2;近现代则多以师徒型传承、院校型传承、科研型传承等形式为主3;近年来,出现了深度访谈整理
4、精华、科研立项式传承、国家政策式传承、中医院校研究生培养模式、名老中医工作室建立及多种形式交叉联合进行等方式4。中医数据挖掘(DM)研究于近10年得到了快速发展,被广泛应用于中医证候、证候要素标准化研究及名老中医经验挖掘研究等方面,形成了从临床信息采集、经验挖掘总结、临床应用验证、机理机制研究到理论指导临床的研究模式5。本文利用文献计量学方式对DM类研究现状进行分析,结合研究结果对DM技术在中医学术经验传承中的应用及发展前景进行述评。1 资料与方法1.1文献来源以中国知网(CNKI)为文献统计来源,以“数据挖掘”“经验”为主题词,限定检索范围为学术期刊,对所有学科领域自建库以来至2021年3月
5、28日的文献进行检索。共检索出1 052条相关主题文献。排除会议通知、报道文献后,共纳入与中医学、中药学、中西医结合学、临床医学相关文献552条。1.2研究方法文献导出选择的记录内容为全记录与引用的参考文献,文件格式为纯文本,将下载的文献信息导入文献计量工具CiteSpace 5.7.R2,对相关文献进行统计,根据分析主题的不同依次设置相应的时间分区、阈值,绘制可视化知识图谱6。2 结果2.1中医经验DM发文趋势分析为了解19992021年中医经验DM相关期刊文献发表数量变化趋势,本文利用CNKI的文献发表时间统计程序进行统计。相关期刊文献自1999年开始发表,2005年开始不断增多,2012
6、年始发表量明显增多,发表数量在2020年达到高峰,为83 教育改革 基金项目:国家中医药管理局基本中医药循证能力建设项目(60103)作者简介:李洪峥,女,27岁,博士研究生。研究方向:中西医结合防治心血管病。通信作者:赵鑫,E-mail:引用格式:李洪峥,姜文睿,赵鑫.数据挖掘技术在中医名家学术经验传承中的应用 J.北京中医药,2023,42(2):228-231.228北京中医药 2023 年 2 月第 42 卷第 2 期 Beijing Journal of Traditional Chinese Medicine,February,2023,Vol.42,No.2篇。而2021年的发表
7、文献数据统计截至2021年3月28日,从期刊文献的发表趋势看,本年度发表数量较去年相比也会有所增加。见图1。2.2基于关键词的中医经验DM研究概况基于CiteSpace 5.7.R2的关键词可视化图谱分析结果显示,中医经验的DM研究主要针对“名老中医”的“临证经验”,以“中医传承辅助系统”“古今医案云平台”等系统,借助“聚类分析”“关联分析”“因子分析”等,对“医案”“中医处方”等进行“用药规律”的“数据挖掘”,其中以“数据挖掘”“名医经验”“用药规律”等关键词的中心度最高,可视为标志性关键词。在常用的所有平台软件中,以中国中医科学院中药研究所研发的中医传承辅助平台(V2.0-2.5)及其升级
8、版中医传承计算平台(V3.0),以及中国中医科学院中医药信息研究所的古今医案云平台系统的使用率最高。而在所有算法中,经典的关联分析、聚类分析、因子分析、神经网络的使用率最高,这可能与上述平台软件设计算法有关。见图2。2.3基于关键词的时间线图谱分析以关键词为核心,绘制时间线图谱。近10年中医经验DM类文章发表较多,前5位的标志性关键词为“无尺度网络”“用药经验”“经验传承”“经验总结”“临证经验”。根据关键词类别,可分为不同病种、名老中医、常用算法3类。其中,针对中医经验DM的病种,以消化系统、呼吸系统、心血管系统疾病,即中医脾胃病、肺病、心病为主。近5年来,针对肿瘤疾病,如肝癌、卵巢癌、乳腺
9、癌等的名老中医用药经验挖掘论文也有所增加。而挖掘的用药经验多源自于国医大师,如刘尚义教授、吕仁和教授、李佃贵教授等;全国名中医,如丁学屏教授、张玉珍教授等;国家重点学科、重点专科带头人,如冼绍祥教授、戴希文教授等。所用的算法以 k-均值算法、聚类算法、关联分析、Logistic回归分析等为主。见图3。3 讨论3.1DM在中医领域的研究现状1999年至今,中医DM相关研究呈增长趋势,其中,2012年至2021年,相关研究论文的发表增长迅速。根据关键词进行分类整理,中医DM相关研究多基于中医专家临床诊疗医案进行用药规律挖掘,也有利用相关算法进行的病例回顾性挖掘分析。中医类DM研究均遵循“数据准备-
10、数据挖掘-解释评价”的研究路径。囿于中医类数据存在模态众多、描述复杂的特点,中医类DM研究多以“数据准备”为难点,“解释评价”为突出特点。最终整理、总结形成临床专家学术思想,或构建证候、证候要素的诊断模型。近年来,中医DM类研究发文量稳步上升,但在研究成果转化与推广应用上,还有待进一步发展。3.2中医DM的研究热点3.2.1证候与证候要素标准化研究:证候是中医学辨证论治理论体系构建与临床应用的核心7,具有多层次性、复杂性、抽象性、高维度性的特点8,是中医诊治疾病的独特方法。早期的证候诊断研究9基于古代经典描述及临床常见症状,根据学术经验进行简单统计制定。从20世纪80年代开始,出现了利用判别分
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