中医药数据挖掘类论文的类型及写作注意要点

自从20世纪数据库技术形成以来，大量数据涌现，数据挖掘技术也随之兴起，尤其是近年来，随着人工智能的兴起，大量数据的产生，数据挖掘技术的应用更为广泛。中医药领域由于也是有海量数据的存在，所以研究者们也把数据挖掘技术引入到中医药的研究中来。总结起来大概有以下几个方面的应用。

1. 方药数据的挖掘——药物配伍规律的探寻

由于古代方书中记录了大量的方药数据，所以就产生了以疾病为中心的方药数据挖掘研究，即在大量方书中挖掘治疗某一疾病的药物使用配伍规律。像此类研究，研究方法其实很简单，一般即关联规则，其中最重要的就是数据的规范，这个直接影响到结果的准确性。这样的研究结果一般说明了古代某一时期或者某一方书中治疗某一疾病的用药规律，但是否有效一般不做评价，所以体现的是当时或者某一著作的学术思想。

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2. 医家医案数据的挖掘——学术思想和用药经验的研究

基于以上的研究，有研究者受到启发就把此技术用于医案的研究，如果用于已不在世的名医的医案研究，还是很有意义的，因为如果该医家没有留下什么学术著作，或者著作不多，我们为了探究其学术思想或者临床经验，就不得不对其遗留下来的医案进行研究，以期望能从中探寻出更多的学术思想和用药规律。

但现在有好多作者把尚在世的医家的医案进行数据挖掘研究，就显得多此一举，有些画蛇添足了，如果你想了解他的临床经验或者学术思想，与其去研究他的医案，还不如直接阅读其关于学术思想或者临床经验的学术著作来得更为直接，如果他忙于诊务而没有著作的话，那么最佳的方式就是直接上门，当面请教，而不是在他的医案中猜来猜去。

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3. 综合医案或者诊疗方案的挖掘——疾病诊疗方案的探寻

也有研究者通过对某一（几）家医院关于某病的大量医案进行数据挖掘，以期研究出某疾病的诊疗方案。但这里面有一个最大的问题，就是疾病的诊断与疗效评价标准是否统一，如果诊断标准或者疗效评价标准都不统一，那么进行数据挖掘，意义就不是太大，还不如一例一例地去分析。并且此类数据还有一点需要注意，就是医案的疗效结果如何，如果有大量的医案治疗效果并不明确，甚至是无效的，那么对这些医案进行数据挖掘，也是意义不大的一件事。就是医案结果全部有效，那么也需要对这些疗效进行分级与质量评价，这样才能够对这些诊疗方案作出更为准确的评价。现实是好多此类的研究，并没有疗效标准的确定及疗效的评价。所以这也是特别需要注意的地方。