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基于 Apriori 算法挖掘经验方的“前N组”法
目的：基于Apriori算法，通过“前N组”法挖掘医家经验方。方法将陈守强副主任医师的2647份病历输入电子病历管理系统[1]，通过Apriori算法挖掘出其治疗冠心病的高频中药组合，以药味多的组合为母板，加入与前N组高频中药组合中不同的中药，从而总结出经验方。结果挖掘出的经验方由川芎、丹参、甘草、黄芪、木香、麦冬、五味子、焦三仙、黄连、连翘10味中药组成，与其临床常用的胸痹2号方类似。结论该方法在名老中医经验传承中具有一定的意义，值得推广。
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云环境下海量方剂组方规律分析
目的:结合云计算技术对海量方剂数据进行关联分析,揭示其内在的组方规律.方法:研究云环境下分析海量数据的关键技术,构建方剂组方数据的指标体系,结合MapReduce编程模型对Apriori算法进行改进,设计并利用基于云计算的海量方剂组方规律分析平台对方剂数据进行关联分析.结果:以海量方剂组方数据为例,探索方剂组方的一般规律,得出方剂药物间和症状与药物间的关联关系.结论:研究结论与实际应用相符,在一定程度上揭示了病证方药的内在规律,可以为临床病证辨证论治、遣药组方提供依据.在计算效率方面,云平台具有明显优势.
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基于Apriori算法与网络关联的大黄-甘草药对数据挖掘分析
目的:研究大黄-甘草药对的中医方剂用量、配比与方剂功效的关系.方法:从中医方剂数据库中检索组成含甘草、大黄的方剂共2 361首,利用计算机算法将方剂文本信息整理为表格形式,统计方剂中甘草和大黄的用药量、配伍比例及方剂功效,用Apriori算法及网络图对三者间关系进行挖掘分析.结果:大黄常用剂量在25.16～35.16 g,甘草常用剂量在0～5.16g,15.16 ～35.16 g;常用配伍比例为1/1,占总数的37.85％;方剂功效以止痛、清热、利水渗湿、消肿散结、解毒为主,且剂量、配比与功效存在相关关系.结论:应用Apriori算法及网络关联分析等数据分析方法可发现药对组成规律,为方剂配伍应用研究提供新的方法,为临床组方用药及新药研发提供理论依据.
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基于数据挖掘技术的郭宏治疗鼻鼽用药规律初步研究
目的:运用关联规则Apriori算法探讨鼻鼽药物配伍关系.方法:选取临床上纳入符合标准的鼻鼽患者56例,利用SPSS Clementine 12.0软件结合关联规则进行分析,确定处方中各种药物的使用频次及药物之间的关联规则.结果:常用药物包括辛夷、苍耳子、鹅不食草等.核心组合包括防风→蝉蜕,苍耳子→桔梗,辛夷、黄芪→人参叶,菟丝子→山萸肉,黄柏→乌梅等.除挖掘出一部分常见的专属性较强的药物外,还得出鼻鼽“寒热错杂,虚实并见”证型中的特殊强关联药组:乌梅、白芷→黄芩,五昧子、黄芪→乌梅.结论:关联规则算法对于挖掘鼻鼽临证用药规律具有重要实用价值.
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基于Apriori改进算法的名老中医治疗糖尿病用药规律研究
目的 改进Apriori算法以获得更高效的数据挖掘方法,分析名老中医治疗糖尿病病案用药规律.方法 提出1种垂直Apriori数据存储方法,采用用差集方法改进的ADPM挖掘算法,对《国家级名老中医糖尿病验案良方》用药规律进行数据挖掘.结果 经筛选,纳入处方402首,包含高频药物24味、高频药物组合15组、高依赖度药物组合18组,以补虚药、清热药、活血化瘀药、利水渗湿药为主.结论 基于Apriori改进的ADPM算法能运用于用药规律分析,发现高频药物、组合及药物依赖关系,且具有更高的效率.
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古今肺痿方的配伍规律研究
目的 运用数据挖掘方法,分析肺痿方单味药、药对之间的关联关系,探讨肺痿方的配伍规律.方法 收集肺痿方261首,针对古今肺痿方药物配伍和药对特征,对单味药、药对之间的关联关系,分别采用频繁模式、Apriori 算法进行分析.结果 古今医家治疗肺痿时常选用的药物多具有化痰止咳平喘、补气养阴生津的功效,如桔梗、杏仁、五味子、人参、麦冬等;现代医家对于药物的选择比古代医家更为集中,同时常使用古代医家很少用到的药物,如丹参、当归、川芎等.结论 在肺痿方剂的运用中,古今医家在高频药物的使用方面具有明显的差异性.
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基于关联规则分析的慢阻肺就诊人数与气象空气条件关系研究
目的:研究气象条件和空气质量对慢阻肺就诊人数的影响,探讨不利于人类的气象条件.方法:收集2016-2017年某三甲医院逐日慢性阻塞性肺炎(COPD)门诊数和新疆气象局同期气象数据(新疆气象局),使用Apriori算法,挖掘慢阻肺的就诊人数与气象条件和空气质量间的关联规则.结果:温差为8℃、平均气温为-16℃、PM2.5为等级3、空气轻度污染的情况下,易造成第2天慢阻肺的就诊人数增加.结论:气温、空气质量及温差对慢阻肺患者的就诊人数有影响.
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基于本体的肝肿瘤CT检查报告 质量控制知识库系统的实现
为建立一个有效的放射检查报告质量控制机制,探索知识库在临床的应用效果,介绍了一个基于本体的肝肿瘤CT检查报告质量控制知识库系统的实现方法.首先对1093份肝肿瘤CT检查报告进行摘要与筛选,得到152个常用术语,建立了基于本体的检查报告术语知识库.其次基于常用术语分析与挖掘了报告质量控制规则,后实现知识库在临床的应用.
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基于关联规则的痹证方剂用药规律研究
目的:分析治疗痹证方剂的处方用药及配伍规律,为临床治疗痹证提供参考.方法:筛选《中医方剂大辞典》收录的治疗痹证的方剂,利用SPSS Clementine软件,采用软件内置的Apriori算法对筛选方剂进行处方分析.结果:共筛选1311首痹证方剂,涉及中药672味.对其中使用频率大于100次的42味中药进行关联规则分析,显示常用药对配伍组合为没药、乳香,赤芍、当归和杜仲、牛膝等;常用三味药物组合为牛膝、川芎、当归,肉桂、川芎、当归和羌活、川芎、当归等.结论:通过关联规则等数据挖掘方法对痹证方剂进行挖掘,可以得到痹证治疗的一些常用药物组合以及发现一些新的药物组合,对于开拓痹证临床组方用药思路,提高痹证临床治疗水平和效果具有一定参考意义.
关键词： 数据挖掘 Clementine Apriori算法 痹证 -
基于Apriori关联规则的脑卒中危险因素分析
目的:使用大规模脑卒中初筛数据分析,研究脑卒中发病的危险因素规则模式.方法:采集了国家脑卒中筛查与防控数据中心的脑卒中危险因素初筛数据(数据采集于11个省份,共862 244份危险因素初筛表).筛查了9个与脑卒中发病关联紧密的危险因素.采用关联规则挖掘方法研究了大范围人群中脑卒中发病相关的危险因素,关联规则挖掘采用Apriori算法,选择小支持度为0.1％,小置信度为10％,挖掘了脑卒中发病的模式规则.结果:关联规则挖掘结果显示,TIA、房颤或瓣膜性心脏病、脑卒中家族史、高血压、糖尿病是影响脑卒中发病的主要的危险因素.同时,研究中发现,当年龄超过60岁时,年龄也成为一个影响脑卒中发病的重要危险因素.结论:研究发现了21个大概率导致脑卒中发病的规则模式,其中一些危险因素组合此前并没有得到足够的重视,为临床医学提供了新的有价值的知识.
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基于Apriori算法的病案首页数据分析
目的:大数据时代,数据成为决策重要的参考之一.通过抓取病案首页数据,然后通过关联分析,从原始数据中挖掘出有用信息,为管理决策者正确把握医疗形式、客观分析问题,提供准确可靠的医疗统计信息.方法:运用关联规则数据挖掘算法Apriori算法,对2016年病案首页数据的关联性进行分析和挖掘,探索出院科室与性别,病人类型、住院天数、总费用,药费的关联规则,分析住院病人的结构比情况,并分析其结果.结果:对2016年所有出院患者病历首页进行Apriori算法分析,提取一部分有用rule,得到住院病人结构比情况;神经内科、脑梗死与总费用、药费的关联规则;妇产科早孕人工流产(妊娠12周之前),稽留流产,胎膜早破,单胎顺产这几种疾病总费用、药费及住院天数关联情况,并且用不同的图表展现出来.结论:基于Apriori算法关联规则挖掘,可以从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息.关联规则挖掘是当前数据挖掘领域中受瞩目的研究方向之一,具有重要的研究价值和广阔的应用前景[1].
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基于Apriori算法的中医数据预处理方法分析及应用
目的：为了提高数据挖掘的工作效率，保证数据挖掘出的知识或结论的准确性，提出基于Apriori算法的中医数据预处理方法。方法：通过分析数据预处理在数据挖掘中的重要地位、中医数据的特点以及Apriori算法对挖掘数据的要求，结合实例创建多个函数，从术语规范化、清理不合格数据、药方数据结构化、数据有序化等方面阐述了数据预处理方法。结果：构造的新函数清晰明确、便于调用，预处理过的数据大大提高了中医数据的挖掘效率。结论：基于Apriori算法的中医数据预处理方法简单易操作，从很大程度上解决了中医数据挖掘的先行问题。
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基于分组联接的Apriori算法的中医药诊疗关联性分析
目的:高效准确地分析中医药诊疗数据之间的关联性,为科研临床研究提供依据.方法:针对中医药诊疗数据的特点,提出并设计一种改进的Apriori算法——分组联接Apriori算法,用某院中医脑病治疗数据库的数据进行关联性分析实验,以验证该算法的可行性.结果:该算法对联接属性进行了分组操作,减少了大量不相关数据的联接操作,提高了算法的效率.结论:改进后分组联接Apriori算法的执行时间明显低于经典Apriori算法,该算法能够更好地为中医药诊疗数据的科研临床应用服务.
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李济仁治疗胃系疾病方药规律数据挖掘系统综述
[主要目的]数据挖掘分析李济仁治疗胃系疾病方药规律.[资料来源]2014年12月至2015年3月皖南医学院附属弋矶山医院国医大师工作室门诊.[选择文献量及依据]中医和中西医结合临床确诊或经胃镜确诊胃系疾病的病案处方.复诊次数≥2次,只选择一次复诊病案.排除信息不全、方药组成不完整及临床疗效不显著病案.[数据提炼规则及应用方法]筛选处方录入“中医传承辅助系统(V2.5)”,2位助手审核.采用关联规则Apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法,分析方药使用频次及药味关联规则.药味频次:方剂药味按出现频次排序;药症关联:症状按出现频次排序;组方规律(支持度20％,置信度0.9):药味组合按出现频次排序,关联分析所得药对;聚类分析新药味组合(改进互信息法、复杂系统熵聚类):聚类分析前,选择合适相关度和惩罚度,“提取组合”,发现新药味组合(基本算法示无监督熵层次聚类),网状结构图展示.[数据综合得出结果与结论]纳入样本80例,处方120首,用药117种.使用频次＞25的前10味:炒白术＞茯苓＞蒲公英＞乌药＞木香＞佛手＞瓦楞子＞香附＞金钱草＞全蝎.药症关联前7位症状:嗳气＞腹胀＞胃脘胀痛＞大便不成形＞胃脘隐痛＞泛酸＞嘈杂.16味联系紧密核心用药:黄芪、炒白术、茯苓、木香、瓦楞子、姜半夏、竹茹、八月札、佛手、香附、蒲公英、金钱草、沉香、乌药、延胡索、全蝎.聚类新药味组合共6对.[来来展望]多中心、大样本长时间调查研究,更好挖掘、传承名老中医经验.
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中药内服治疗慢性盆腔炎用药规律数据挖掘系统综述
[主要目的]数据挖掘分析中药内服治疗慢性盆腔炎(CPID)用药规律.[资料来源]主题词+自由词检索CNKI数据库(建库至2014年5月).[选择文献量及依据]中文-RCT及半随机对照试验(quasi-RCT)文献.①研究对象:符合诊断标准,不限年龄和性别.②中药方口服治疗.提取治疗慢性盆腔炎文献.剔除重复方剂,同一方剂多篇文献只保留1篇.[数据提炼规则及应用方法]参照《中药学》对纳入文献中相关方剂与中药标准化处理,确保系统数据准确性与实用性.关联规则Apriori算法(支持度≥30％、置信度≥90％),分析药对关联规则.[数据综合得出结果与结论]终纳入文献226篇.方剂226首,药味150味,总频次2491味次.赤芍使用频次和频率高(153次,频率67.70％).150味中药对关联规则11条,两味中药药对11对.[未来展望]多中心、大样本长时间调查研究,更好挖掘中药内服治疗慢性盆腔炎用药规律.
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两种关联规则算法在中医药治疗方面的应用及比较
关联规则数据挖掘方法作为数据挖掘领域活跃的研究方法之一,已广泛应用于中医药领域的各个方面,使得中医药庞大的信息数据库得以有效的利用,推动了中医药信息化的发展.关联规则算法中的Apriori算法和FP-growth算法在中医药治疗方面一直备受关注,两种算法在不同的中医、疾病、方剂、治法等方面所挖掘出的不同关联规则揭示了中医药治疗的潜在规律,为传承和发展中医中药知识奠定了理论基础.对两种算法在算法本身和算法应用方面进行简单比较,为进一步探索关联规则在中医药治疗方面的应用提供了参考.
关键词： 关联规则 中医药 Apriori算法 FP-growth算法 -
基于Apriori算法的超标医疗费用关联规则挖掘
目的：分析医院病人医疗费用构成，探讨医疗费用项目结构的合理性，挖掘超标医疗费用超标的原因，使医院管理者有针对性的控制医疗费用。方法以各疾病诊断相关组医疗费用的3/4分位数作为该组超标费用阈值，区分标内费用和超标费用；利用数据挖掘中的关联规则挖掘方法中的Apriori算法挖掘与超标费用有强关联的条件属性。结果在呼吸系统疾病中，1/4的超标医疗费用患者消耗掉了超过40%的医疗资源。关联规则模型共挖掘出4条有意义的关联规则，监测到发生费用超标的病例占超标费用人数的10.7%。4条规则中具有此条件使得超标发生的可能性依次是原来的2.47、2.36、2.30和2.29倍。结论：医院质量控制部门对医疗费用管理时可以参考关联规则挖掘出的强关联规则，对入院病人中满足规则的应给予重点关注，在满足病人医疗需求的前提下尽量避免超出标准费用的情况发生，加强医疗费用支出的事前预防。
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基于Apriori算法的中药气-味-效三维数据关联规则挖掘研究
中药四气五味理论是在阴阳五行哲学思想指导下，根据药物作用于机体后的生物学表现建立起来的药性核心理论，与药物的具体功效密不可分。本研究以经典中医学著作《神农本草经》中的365味中药性味及药效记载为数据源，在建立气-味-效三维数据立方体的基础上，运用关联规则挖掘中的Apriori算法，寻找气-味-效三者之间的频繁模式和强关联规则并进行分析，尝试理清中药四气五味与具体功效的复杂相关性，为中药四气五味药性理论研究提供新方法和新思路。
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Apriori算法在医疗设备健康管理中的研究与应用
目的：医院在实施医疗设备精细化健康管理中，管理系统会产生大量的日志数据，如何高效利用这些数据，不仅可以为医疗设备的健康状态进行及时的监控，而且为潜在的隐患提供支持。方法通过收集血动力工作站、肺功能仪、彩色多普勒超声诊断仪等医疗设备的运行日志，建立事件日志数据库，分别利用Apriori算法和Apriori优化算法挖掘医疗设备运行时状态的关联规则。结果 Apriori优化算法的功能和性能优于Apriori算法。结论 Apriori优化算法可以为医疗设备健康管理提供良好的决策支持。
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中医肿瘤方配伍规律初探
目的 运用关联规则分析《中医方剂大词典》中肿瘤方单味药、药对与药组之间的关联关系,初步探讨肿瘤方的配伍规律.方法 收集肿瘤方587首,分别采用频繁模式、Apriori算法,分析单味药、药对与药组之间的关联关系.结果 显示肿瘤方选用的药物多具有活血化瘀、行气止痛的功效,代表药物如三棱、莪术、木香、陈皮等.结论 肿瘤方用药多以活血化瘀与行气止痛药物配伍使用,在此基础上配伍补气健脾、温阳散寒或者化痰散结的药物等.
