关于中医药数据挖掘研究理念变迁的探讨

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1、关于中医药数据挖掘研究理念变迁的探讨摘要：中医药数据挖掘工作己开展近20余年，在此过程中，中医药数据挖掘的理念在不断变迁。按年代的先后顺序，其变迁大致可以分为3个阶段。国家科技计划“九五”和“十五”期间是第一阶段，是起始阶段，这一阶段中医药数据挖掘研宄的特征遵循“大数据”的三大理念；“十一五”和“十二五”期间是第二阶段，是全盛时期，这一阶段中医药数据挖掘研究的特征是遵循“精准医学”三大理念；第三阶段主要是国家科技计划的“十三五”和“十四五”期间，是突破创新阶段，这一阶段将受人工智能影响，试图发现可以超越个体

2、的、适用丁屮医临床的优秀群体经验。关键词：中医药；数据挖掘；大数据屮图分类号：R2-05文献标识码：A文章编号：2095-5707(2017)01-0012-04Abstract：TCMdatamininghasbeencarriedoutfornearlytwentyyears.Inthisprocess,theconceptofTCMdataminingisconstantlychanging.Accordingtothechronologicalorder,therewerethreestagesof

3、changing：thenationalscienceandtechnologyprogramof“TheNinthFive-YearPlan”and“TheTenthFive-YearPlan”periodwasthefirststage,whichwastheinitialstageofTCMdataminingresearch,andthecharacteristicofthisstagefollowedthe“threeconceptsofbigdata”；thesecondstagewasduri

4、ng“llthtechnologyprogramperiod,whichwastheheydayofTCMdataminingresearch,andthecharacteristicofthisstagefollowedthethreeconceptsof’’PrecisionMedicine”；thethirdstagewasduringthe“13thFive-Yearand14thFive-YearPlan”ofnationalscienceandtechnologyprogramperiod,wh

5、ichwasthebreakthroughinnovationstageofTCMdatamining.Thisstagewillbeaffectedbytheartificialintelligent，tryingtofindtheexperienceofoutstandinggroupsthatcanbesuitableforTCMclinic.Keywords：traditionalChinesemedicine；datamining；bigdata数据挖掘(datamining)是数据巾的知识发现(

6、knowledge-discoveryindatabases,KDD)过程屮的一个步骤。具体来说，KDD由数掘清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示这7个步骤组成和完成；根据其功能，数据挖掘可定义为从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程［1］。数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术［2］。数据挖掘技术已被应用于计算机软件及计算机应用、自动化技术、互联网技术、企业经济及屮医

7、学等多个学科领域屮。如果世界是由物质、能量和信息三大要素构成的，那么中医药学由于其产生的时代背景所限，其研究的主要世界构成要素必然是信息［3］。定性或定量化的信息亦即数据，对于信息的获取、存储、处理和传播都具有极其重要的意义。而数据挖掘在数据处理中占有极为重要的地位。通过数据挖掘，可以发现中医药学概念间的关联关系、新的知识，甚或新的规律，这对于促进中医药理论、方法、技术的进步，大力提高中医临床疗效，加快屮药新药研发均具有重耍意义。因而，近20余年来屮医药领域在不断地开展数据挖掘研究工作。随着科技的不断发展和

8、创新，中医药数据挖掘的理念也在不停地变迁。按年代的先后顺序，其变迁大致可以分为3个阶段：起始阶段、全盛时期和突破创新阶段。1起始阶段，数据积累第一阶段大约是在1995-2005年，主耍在国家科技计划“九五”和“十五”期间。这是中医药数据挖掘研宄的肇始阶段，中医药数据挖掘工作尚未得到充分重视。在这一时期，巾医药数据挖掘主要是遵循了大数据的三大理念，即全数据、混杂性和相关关系［4］。具体地说，就是尽可能地收集所能收集