在中醫(yī)藥領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用摘要：如今社會(huì)正發(fā)生著數(shù)字化的大變革，我國(guó)也以很大程度的進(jìn)步速度進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。這篇文章主要是通過(guò)中醫(yī)藥領(lǐng)域描述了中醫(yī)藥和大數(shù)據(jù)的相同特點(diǎn)，了解了大數(shù)據(jù)的主要研究方法，并且主要針對(duì)了目前在中醫(yī)臨證整個(gè)過(guò)程中如何解決一些規(guī)律信息，如數(shù)據(jù)庫(kù)中的方藥，疾病和癥候。了解學(xué)習(xí)靶向機(jī)制以及效應(yīng)通道在中醫(yī)診療的全過(guò)程中，精準(zhǔn)中醫(yī)藥。這篇文章主要論述了，一些可行性的方案關(guān)于我國(guó)傳統(tǒng)中醫(yī)藥的發(fā)展創(chuàng)新和繼承遇到的一些問(wèn)題。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；中醫(yī)藥；The

application

of

big

data

in

traditional

Chinese

medicine

researchAbstract:

Nowadays,

great

changes

in

digitalization

are

taking

place

in

society,

and

China

has

also

entered

the

era

of

big

data

with

great

progress.

This

article

mainly

describes

the

same

characteristics

of

traditional

Chinese

medicine

and

big

data

through

the

field

of

traditional

Chinese

medicine,

understands

the

main

research

methods

of

big

data,

and

mainly

focuses

on

how

to

solve

some

regular

information

in

the

whole

process

of

traditional

Chinese

medicine

syndrome,

such

as

prescription

drugs,

diseases

and

symptoms

in

the

database.

Understand

the

learning

targeting

mechanism

and

effect

channel

in

the

whole

process

of

traditional

Chinese

medicine

diagnosis

and

treatment.

This

article

mainly

discusses

some

feasible

solutions

to

the

development,

innovation

and

inheritance

of

traditional

Chinese

medicine

in

China.

Keywords:

big

data;

traditional

Chinese

medicine;1大數(shù)據(jù)與中醫(yī)藥的一些相同特點(diǎn)1.1全局與整體的觀念計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)單位級(jí)別中醫(yī)藥在數(shù)量上是無(wú)法達(dá)到的，在大數(shù)據(jù)的時(shí)代里，但是他具有一個(gè)鮮明特征“所有數(shù)據(jù)[1]。其次,現(xiàn)如今診療數(shù)據(jù)具有“全數(shù)據(jù)”的這樣一個(gè)特點(diǎn)，在中醫(yī)方面。主要先要收集一些四診信息,然后要理化檢查結(jié)果相結(jié)合,獲得一個(gè)整體認(rèn)識(shí)對(duì)于疾病客觀情況[2]。信息混雜是大數(shù)據(jù)中的一個(gè)主要特點(diǎn)，要想讓它具有利用價(jià)值必須要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。通過(guò)應(yīng)用云計(jì)算等新一代的信息技術(shù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)處理,比起以前那些隨機(jī)取樣方法,大數(shù)據(jù)是以全體數(shù)據(jù)為主要研究和分析的對(duì)象[3]。正如維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中所提到的觀念轉(zhuǎn)變:不使用傳統(tǒng)的隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查),是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理[4]1.2辯證論與大數(shù)據(jù)的相關(guān)性利用辨證之后的結(jié)果是通過(guò)論治的手段,確定相應(yīng)治療基準(zhǔn)和方法,并且可以判斷辨證的正確性。所以辨證論治是辨證和論治以及他們這?！跋嚓P(guān)分析”主要是就是找出數(shù)據(jù)集里隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng),相關(guān)性可用支持度、可信度、興趣度等參數(shù)反映[5]。大數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)量體大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型繁多并存在某種規(guī)律的數(shù)據(jù)集[6]對(duì)于這些隱匿的、特殊的聯(lián)系及規(guī)律傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)研究方法無(wú)法進(jìn)行有效處理,而大數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,對(duì)主觀世界客觀化,將關(guān)聯(lián)信息呈現(xiàn)在模糊數(shù)據(jù)中[7],證明數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系,避免一些個(gè)人判斷失誤導(dǎo)致患者死亡這些都要通過(guò)結(jié)合病理生理等方面[8]。1.3中醫(yī)藥數(shù)據(jù)一些醫(yī)藥古文籍是在我們多次的不停的與疾病斗爭(zhēng)在這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生的。我國(guó)現(xiàn)存古籍中載方量多的書(shū)籍也有很多，其中就包括收集、集成、組織、注釋和發(fā)布數(shù)據(jù)的過(guò)程要從不同來(lái)源中獲取,以跟蹤數(shù)據(jù)的來(lái)源,這些活動(dòng)與數(shù)據(jù)質(zhì)量的維護(hù)和元數(shù)據(jù)管理密切相關(guān)[9]。2研究大數(shù)據(jù)的方法大數(shù)據(jù)發(fā)展離不開(kāi)研究和發(fā)現(xiàn)以及一些必要的挖掘過(guò)程。通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值和規(guī)律的關(guān)鍵,利用數(shù)據(jù)規(guī)律和價(jià)值能更好地解釋和推測(cè)未來(lái),實(shí)現(xiàn)非常有利的決策這就是大數(shù)據(jù)分析[10]。多學(xué)科之間的協(xié)作分析這就是大數(shù)據(jù)分析,主要是由數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇?shù)據(jù)分析專家以及行業(yè)專家或者同時(shí)能掌握這些技能的專家完成[11]。2.1大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)的挖掘與作用數(shù)據(jù)挖掘方法主要有統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等從發(fā)展到現(xiàn)在[12]云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等等這些科學(xué)界的一些新型算法也是被受到關(guān)注。2.2大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)分析的建議為了解釋一些問(wèn)題和闡述一些關(guān)于大數(shù)據(jù)的建議，數(shù)據(jù)總結(jié)分析的HJK性、TS性、YZ性和ZL性四種。就是通過(guò)分析數(shù)值的區(qū)域,從了解近期發(fā)生的事,到預(yù)測(cè)未來(lái)將要發(fā)生的事,在最后給出一些合理的意見(jiàn)或建議[13~14]。傳統(tǒng)的分析方法目前還是大數(shù)據(jù)研究的主要方法,其主要的原因就是數(shù)據(jù)分析它是如時(shí)間序列分析和關(guān)聯(lián)規(guī)分析，基于統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上等[15]。例如Logistic回歸統(tǒng)計(jì)模型。[16]。黃旦等[17]使用SP分析中醫(yī)治療濕熱型強(qiáng)直性脊柱炎的臨床數(shù)據(jù)。陳曉薇等[18]基于Had技術(shù)對(duì)中醫(yī)舌診大數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、分析、轉(zhuǎn)換等。2.3數(shù)據(jù)導(dǎo)向數(shù)據(jù)分析中結(jié)果是否具有科學(xué)性僅依靠挖掘數(shù)據(jù)和尋找規(guī)律是完全不夠的,應(yīng)考慮測(cè)量誤差以及一些其他的偏倚情況[19]。曾忠祿[20]認(rèn)為,假性相關(guān)關(guān)系很可能在大數(shù)據(jù)中產(chǎn)生:雖然數(shù)據(jù)在集成的過(guò)程會(huì)顯示出一些規(guī)律;但是如果數(shù)據(jù)足夠大,結(jié)果可能就會(huì)不一樣,所以在他身上是有一定的局限性。政策或方針的設(shè)計(jì)依然是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵方面,我們應(yīng)該將大數(shù)據(jù)與中醫(yī)藥聯(lián)系起來(lái)這樣就會(huì)發(fā)現(xiàn)很多他們的相關(guān)與不同以及他們各自的特點(diǎn)。3醫(yī)療方面3.1病理的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)醫(yī)院中的一些數(shù)據(jù)的發(fā)展保存和利用。2017年在中醫(yī)學(xué)事業(yè)單位就診人數(shù)的總?cè)舜渭s9.2億[21],而且就1所中型醫(yī)院半年內(nèi)就能產(chǎn)生十幾TB的醫(yī)療數(shù)據(jù),在剔除影像學(xué)等其他數(shù)據(jù)后,仍存在幾百GB的數(shù)據(jù)量,現(xiàn)在大多數(shù)醫(yī)院都是數(shù)據(jù)相通可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一些有必要的研究發(fā)現(xiàn)很多的問(wèn)題，對(duì)于一些相同疾病的癥狀，病變相似度等?，F(xiàn)在大多醫(yī)院里所有科室單位數(shù)據(jù)也都是相關(guān)聯(lián)的[22]。尹湘君等[23]就發(fā)現(xiàn)血脂異常實(shí)證增多,虛證減少，就是通過(guò)多例血脂異?；颊咄ㄟ^(guò)分析該病證候動(dòng)態(tài)的演變規(guī)律,沙益輝等[24]發(fā)現(xiàn)肝硬化病的人群分布、證候、不同亞型在不同性別和年齡段的療效不同。趙曉華[25]就2型糖尿病選取多例住院患者,分析患者主要診斷、并發(fā)癥及合并疾病、癥候規(guī)律飲食愛(ài)好以及臨床表現(xiàn)等。3.2辯證的準(zhǔn)確性辯證的關(guān)鍵影響因素有很多下面有幾種關(guān)建因素，證候的準(zhǔn)確化、內(nèi)在研究和精準(zhǔn)化診斷的巨大的難度就是由“證