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RA中西醫(yī)臨床診察數(shù)據(jù)挖掘分析新進(jìn)展

醫(yī)案日記 2023-06-19 18:34:44

RA中西醫(yī)臨床診察數(shù)據(jù)挖掘分析新進(jìn)展

辨證論治是中醫(yī)學(xué)的特色，病證結(jié)合是目前中醫(yī)藥現(xiàn)代研究的一種新模式

。中
、西醫(yī)學(xué)的不同臨床診斷方式與疾病臨床表現(xiàn)的復(fù)雜性有關(guān)。因此
，如何在同一疾病中辨識中
、西醫(yī)診斷的特色及其異同，成為發(fā)掘中醫(yī)特色
，并推動其深入研究的重要前提和基礎(chǔ)
。日前，清華信息國家實驗室生物信息學(xué)研究部
、中國中醫(yī)科學(xué)院基礎(chǔ)理論研究所
、皖南醫(yī)學(xué)院弋磯山醫(yī)院科研人員，采用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)
，以常見的復(fù)雜性疾病類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（RA）為例
，對中、西醫(yī)診察的異同及其關(guān)聯(lián)進(jìn)行初步探討
，為中醫(yī)辨證論治提供了一定的科學(xué)方法和依據(jù)
。

研究人員共采集85項RA常見的臨床信息，歸為病變部位

、量化診斷
、癥狀描述、普遍狀況
、環(huán)境因素5類
；并從中國期刊網(wǎng)和Medline網(wǎng)中分別提取RA西、中醫(yī)診察的數(shù)據(jù)集
，分析5類臨床信息在中西醫(yī)數(shù)據(jù)集中的出現(xiàn)頻數(shù)并進(jìn)行卡方檢驗
；再基于“同時出現(xiàn)”方法分析中醫(yī)若干診察與RA有關(guān)生物因素的關(guān)聯(lián)。

研究人員發(fā)現(xiàn)

，在所調(diào)查Medline網(wǎng)的9495篇文獻(xiàn)中
，RA的癥狀出現(xiàn)率依次為：疼痛（32.8%），晨僵（6.6%）
，握力（5.3%）
，骨質(zhì)疏松（4.5%）等
，均側(cè)重于對RA中客觀病理變化有關(guān)臨床表現(xiàn)的診察與研究；在CNKI的1012篇中醫(yī)文獻(xiàn)中
，除重視RA的共性臨床表現(xiàn)外
，RA中、西醫(yī)臨床診察比較結(jié)果具有極顯著性差異（P

研究人員認(rèn)為

，中醫(yī)學(xué)對RA診察的特點在于側(cè)重于癥狀描述及內(nèi)外環(huán)境因素
；而西醫(yī)學(xué)診察側(cè)重于RA客觀的量化診斷。中醫(yī)學(xué)側(cè)重于對RA機(jī)體與內(nèi)
、外環(huán)境因素的關(guān)聯(lián)
，如RA患者對寒冷、溫?zé)岬拳h(huán)境刺激的反應(yīng)
，以及地域
、時令等等的診察。同時
，中醫(yī)學(xué)對患者癥狀的證候?qū)傩栽\察與判斷側(cè)重于癥狀的屬性描述
、動態(tài)變化以及癥狀與外界刺激的關(guān)系。

此外

，研究人員還發(fā)現(xiàn)
，若干中醫(yī)診察數(shù)據(jù)與RA生物學(xué)因素的關(guān)聯(lián)。如以RA中醫(yī)辨證論治中具有一定代表性的“口渴”癥狀以及“舌”診為例
，通過Medline網(wǎng)文獻(xiàn)挖掘
，結(jié)果發(fā)現(xiàn)“口渴”及“舌”診與部分RA相關(guān)的生物學(xué)因素存在一定的關(guān)系。其中一次關(guān)聯(lián)（直接關(guān)聯(lián)）者涉及腫瘤壞死因子α（TNF-α）
、白細(xì)胞介素（IL）-6等炎癥細(xì)胞因子以及免疫細(xì)胞
，二次關(guān)聯(lián)則涉及激素、神經(jīng)肽等
。

研究人員認(rèn)為

，RA是一種免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)紊亂所致的炎癥反應(yīng)性疾病，涉及全身多系統(tǒng)受損
。RA在中醫(yī)學(xué)屬于“痹病”的范疇
。中醫(yī)藥治療RA的常用辨證方法為寒熱辨證、氣血津液辨證
、臟腑辨證等
。由于個體差異、遺傳因素
、內(nèi)外環(huán)境影響
、精神心理等原因，RA雖然在病理學(xué)和免疫學(xué)上具有一定的共性
，然而RA臨床表現(xiàn)及其基因表達(dá)（基因型與表型）均具有明顯的多樣性
，導(dǎo)致了RA在機(jī)理研究和治療上的困惑
。研究人員指出，RA等常見復(fù)雜性疾病具有多樣的臨床表現(xiàn)
，是目前西醫(yī)以“疾病”為主體的診療模式和中醫(yī)以“證候”為主體的診療模式并存的背景
，也從一個側(cè)面反映了“病證結(jié)合”研究的合理性和必要性。因此
，探索中
、西醫(yī)學(xué)對于疾病（RA）的不同診察方式
，是深入研究疾病病理生理變化、臨床表現(xiàn)
、分子機(jī)制及其與證候類型之間關(guān)系的重要基礎(chǔ)
。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、模糊的

、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中
，提取潛在有用的信息和知識的過程。目前已經(jīng)建立了大量的醫(yī)學(xué)
、生物學(xué)數(shù)據(jù)庫
，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘方法已在基因表達(dá)網(wǎng)絡(luò)等研究上取得成果。研究人員采用基于文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘方法
，對RA的中
、西醫(yī)診斷標(biāo)準(zhǔn)及文獻(xiàn)調(diào)查顯示，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)側(cè)重于診察
、研究與RA客觀病理變化密切相關(guān)的臨床表現(xiàn)
。與此不同的是，中醫(yī)學(xué)診察不僅重視RA的共性因素
，還側(cè)重于診察疾病與環(huán)境因素（自然環(huán)境
，社會環(huán)境）的關(guān)聯(lián)，體現(xiàn)了中醫(yī)“整體觀”的診療思維
；側(cè)重于對RA癥狀的屬性描述
、動態(tài)變化以及癥狀與外界刺激關(guān)系的診察，體現(xiàn)了中醫(yī)“辨證論治”的診療實踐
。以上這些為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診察RA所忽視的信息
，正是中醫(yī)證候分類的基礎(chǔ)，也是“異病同證
，同病異證”的重要依據(jù)
。同時，中醫(yī)學(xué)對于RA的共性臨床表現(xiàn)的重視
，也反映了“病證結(jié)合”研究思維在中醫(yī)藥現(xiàn)代研究中的發(fā)展與進(jìn)步
?div id="m50uktp" class="box-center"> ！巴瑫r出現(xiàn)”是文獻(xiàn)挖掘中尋找相互關(guān)系的重要方法之一。研究人員前期研究中還發(fā)現(xiàn)RA“寒熱”證候與神經(jīng)
、內(nèi)分泌等狀態(tài)間的聯(lián)系
，與此次研究具有較好的一致性。

研究人員指出

，通過以上研究提示
，中醫(yī)學(xué)與西醫(yī)學(xué)是有所分野的、具有中醫(yī)自身特色的診斷
，在一定程度上也客觀反映了RA發(fā)生發(fā)展過程中的一些生物化學(xué)變化
。總之
，對于疾病過程中環(huán)境因素的考察以及癥狀信息的全面采集與提煉
，這是中、西醫(yī)學(xué)診斷RA有所區(qū)別的重要原因之一
。即中醫(yī)學(xué)通過并非特異的病因病理所導(dǎo)致的
、但卻客觀體現(xiàn)于患者的整體、動態(tài)的診察
，為RA等疾病的診療提供了更為豐富的資料
，并有助于RA等疾病復(fù)雜臨床信息的歸類，以及寒
、熱等機(jī)體不同整體狀態(tài)（證候）的提取和判別
。

研究人員相信，中醫(yī)學(xué)辨證論治的有效實踐

，可在與RA疾病特異性病理改變的比較中顯示特色
，并有望為推動疾病復(fù)雜性狀的研究，提供一定的途徑
。研究人員從文獻(xiàn)挖掘的角度分析還認(rèn)為
，雖然中醫(yī)學(xué)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對同一疾病的診察各有側(cè)重，中醫(yī)學(xué)診察與機(jī)體內(nèi)的生物分子卻存在潛在的關(guān)聯(lián)
，提示以“證候”為特點的中醫(yī)學(xué)診察可成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)“疾病”診療體系的重要借鑒
，同時也為探索中醫(yī)學(xué)的診斷與觀察特點，提供了一種方法和途徑
。

寫給新人數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識介紹

寫給新人數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識介紹

對企業(yè)來

，堆積如山的數(shù)據(jù)無異于一個巨大的寶庫。但是如何利用新一代的計算技術(shù)和工具來開采數(shù)據(jù)庫中蘊藏的寶藏呢
？
在市場需求和技術(shù)基礎(chǔ)這兩個因素都具備的環(huán)境下
，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和技術(shù)就應(yīng)運而生了。
基本概念數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)旨在從大量的
、不完全的
、有噪聲的
、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中, 提取隱含在其中的
、人們事先不知道的
、但又是潛在有用的信息和知識。
還有很多和這一術(shù)語相近似的術(shù)語,如從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(KDD)
、數(shù)據(jù)分析
、數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)以及決策支持等。
基本任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析
、聚類分析
、分類、預(yù)測
、時序模式和偏差分析等
。
1、關(guān)聯(lián)分析 association analysis關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出
。兩個或兩個以上變量的取值之間存在的規(guī)律性稱為關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的
、可被發(fā)現(xiàn)的知識
。關(guān)聯(lián)分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)
。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)
。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，還不斷引入興趣度
、相關(guān)性等參數(shù)
，使得所挖掘的規(guī)則更符合需求。
2
、聚類分析 clustering聚類是把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別
，同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似，不同類中的數(shù)據(jù)相異
。聚 類分析可以建立宏觀的概念
，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式，以及可能的數(shù)據(jù)屬性之間的相互關(guān)系
。
3
、分類 classification分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息
，即該類的內(nèi)涵描述
，并用這 種描述來構(gòu)造模型，一般用規(guī)則或決策樹模式表示
。分類是利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過一定的算法而求得分類規(guī)則
。分類可被用于規(guī)則描述和預(yù)測
。
4、預(yù)測 predication預(yù)測是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律
，建立模型
，并由此模型對未來數(shù)據(jù)的種類及特征進(jìn)行預(yù)測。 預(yù)測關(guān)心的是精度和不確定性
，通常用預(yù)測方差來度量
。
5、時序模式 time-series pattern時序模式是指通過時間序列搜索出的重復(fù)發(fā)生概率較高的模式
。與回歸一樣
，它也是用己知的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時間的不同
。
6
、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知識，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存在很多異常情況
，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存在的異常情況是非常重要的
。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結(jié)果與參照之間的差別。
基本技術(shù)1
、統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)雖然是一門“古老的”學(xué)科
，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是多元統(tǒng)計分析
，如判別分析
、主成分分析、因子分析
、相關(guān)分析
、多元回歸分析等。
2
、聚類分析和模式識別聚類分析主要是根據(jù)事物的特征對其進(jìn)行聚類或分類
，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式
。這類技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術(shù)之一
。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法也有了長足的發(fā)展
。
3
、決策樹分類技術(shù)決策樹分類是根據(jù)不同的重要特征，以樹型結(jié)構(gòu)表示分類或決策集合
，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律
。
4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對計算機(jī)科學(xué) 人工智能
、認(rèn)知科學(xué)以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠(yuǎn)的影響
，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過示例學(xué)習(xí)
，形成描述復(fù)雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)
，這實際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎(chǔ)
，預(yù)測的難題就會迎刃而解
。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò) 不過
，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個新興學(xué)科
，一些重要的理論問題尚未解決。
5
、規(guī)則歸納規(guī)則歸納相對來講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術(shù)
。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …
6
、可視化技術(shù)可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術(shù)
。數(shù)據(jù)挖掘通常會涉及較復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法和信息技術(shù)，為了方便用戶理解和使用這類技術(shù)
，必須借助圖形
、圖象、動畫等手段形象地指導(dǎo)操作
、引導(dǎo)挖掘和表達(dá)結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
。
實施步驟
數(shù)據(jù)挖掘的過程可以分為6個步驟：1) 理解業(yè)務(wù)：從商業(yè)的角度理解項目目標(biāo)和需求
，將其轉(zhuǎn)換成一種數(shù)據(jù)挖掘的問題定義，設(shè)計出達(dá)到目標(biāo)的一個初步計劃
。2) 理解數(shù)據(jù)：收集初步的數(shù)據(jù)
，進(jìn)行各種熟悉數(shù)據(jù)的活動。包括數(shù)據(jù)描述
，數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證等
。3) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：將最初的原始數(shù)據(jù)構(gòu)造成最終適合建模工具處理的數(shù)據(jù)集。包括表
、記錄和屬性的選擇
，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清理等。4) 建模：選擇和應(yīng)用各種建模技術(shù)
，并對其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化
。5) 模型評估：對模型進(jìn)行較為徹底的評價，并檢查構(gòu)建模型的每個步驟，確認(rèn)其是否真正實現(xiàn)了預(yù)定的商業(yè)目的
。6) 模型部署：創(chuàng)建完模型并不意味著項目的結(jié)束
，即使模型的目的是為了增進(jìn)對數(shù)據(jù)的了解，所獲得的知識也要用一種用戶可以使用的方式來組織和表示
。通常要將活動模型應(yīng)用到?jīng)Q策制訂的過程中去
。該階段可以簡單到只生成一份報告，也可以復(fù)雜到在企業(yè)內(nèi)實施一個可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程
?div id="m50uktp" class="box-center"> ？刂频玫狡毡槌姓J(rèn)。
應(yīng)用現(xiàn)狀人工智能研究領(lǐng)域的科學(xué)家普遍認(rèn)為
，下一個人工智能應(yīng)用的重要課題之一
，將是以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主要工具的大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)。盡管數(shù)據(jù)挖掘還是一個很新的研究課題
，但它所固有的為企業(yè)創(chuàng)造巨大經(jīng)濟(jì)效益的潛力
，已使其很快有了許多成功的應(yīng)用，具有代表性的應(yīng)用領(lǐng)域有市場預(yù)測
、投資
、制造業(yè)、銀行
、通訊等
。
英國廣播公司(BBC)也應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來預(yù)測電視收視率，以便合理安排電視節(jié)目時刻表
。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后
，信用卡使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司賃借數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)技術(shù)偵探國際電話欺詐行為
，可以盡快發(fā)現(xiàn)國際電話使用中的不正?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">，F(xiàn)象。
數(shù)據(jù)挖掘是一個新興的邊緣學(xué)科
，它匯集了來自機(jī)器學(xué)習(xí)
、模式識別、數(shù)據(jù)庫
、統(tǒng)計學(xué)
、人工智能以及管理信息系統(tǒng)等各學(xué)科的成果。多學(xué)科的相互交融和相互促進(jìn)
，使得這一新學(xué)科得以蓬勃發(fā)展
，而且已初具規(guī)模。

以上是小編為大家分享的關(guān)于寫給新人數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識介紹的相關(guān)內(nèi)容

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