数据挖掘技术在中药领域的应用

一、 在药性研究中的应用 中药拥有庞大药性体系，有关研究文献和实验较多，想要实现研究成果的系统整理具有较大难度，单纯依靠人工进行考证分析也容易受到主观因素影响。而运用数据挖掘技术，能够对药性、功效等要素间的关联进行科学分析，通过准确评价促使药性体系得到逐步完善。如采用数据挖掘技术对大量具有利水功效的中药文献资料和试验数据进行搜集，能够完成药性与药物有效成分关系的总结归纳，为药理研究提供科学依据。实际中药拥有多种成分，利用数据挖掘技术从不同角度对中药化学物质含量特点展开分析，能够使中药多维多息特征得到凸显，为中药内在质量评价提供依据。在学术研究中，采用数据挖掘技术能够快速完成大量文献资料总结归纳，节省大量人力、物力。而在实验研究中进行数据挖掘，能够准确把握药性和不同成分的关联，使药性损耗得到减小。 二、在方剂研究中的应用 在中药方剂研究上，方、症、药的关系复杂，运用数据挖掘技术能够为研究提供有力技术支撑。采用聚类分析、频数分析等手段，能够高效开展复方用药规律、配伍规律研究工作。如运用关联规则对不同哮喘方剂展开研究，完成用药规律对比，能够使其中高频药得到筛选，完成核心药物配对关系挖掘。采用Aprioi算法在方剂研究中增设兴趣度研究维度，能够完成脾胃类方剂二次筛选，将理论中的固定药及无法配对辅药筛除，实现关联药的扩展研究。从新药研发时，可可以从数据库中提取用药特点和配伍规律，通过网络分析完成不同证候与对症中药关系研究，使中药理论得到验证。如从医院数据资料库对特定类别病例资料进行挖掘，分析治疗活动用药特点和相关实验室指标药物改善情况。为确定南北治疗使用的方剂差异，可以地域为界完成数据挖掘，通过对照分析结果实现准确表述。在中药剂量和药效关系研究上，可以利用正交偏最小二乘法展开分析，也可以通过关联分析对综合征处方药中的有效药物含量进行分析。