会议专题

基于“异病同治”理论浅探文本挖掘技术在中医证候研究中的应用

  由于“证”既不是任何单一活性指标成分异常的表象,也不是多种指标成分活性的简单相加,尤其是对不同疾病的同一“证”更是如此具有明显的非线性(Non-linearity)和不确定性(Uncertainty)特点。因此,用线性分析的思维和手段模仿西医疾病判别的模式解决非线性的辨证问题越来越显露其不足。文本挖掘(Text Mining)是指从大量文本数据中提取出可理解的、未知的、最终可用的知识的过程,来自大量医学出版物的文本挖掘已经显示很可能通过文献整理发现新的知识。“异病同治”是指不同的疾病可以采用相同的治疗方法,这里的“病”当指为中医的“病症”概念。以“异病同治”为理论根据,选择类风湿性关节炎(RA)、冠心病(CHD)、糖尿病(DM)(三种疾病都可以采用活血化瘀治法)为主题词,在pubmed上检索了至今的所有文献,抽提文献主题词,应用文本挖掘方法对结果进行关联规则分析,得出三种疾病并存的若干生物网络,预测三种疾病“同治”的可能的生物学基础。这种预测为下一步的实证验证缩小了研究范围,具有了更好的可行性。

中医证候 异病同治 理论体系 文本挖掘

丁晓蓉 查青林 郑光

中国中医科学院中医临床基础医学研究所 北京 100700 江西中医学院 江西南昌 330006 兰州大学 甘肃兰州 730000

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2009-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)