数据挖掘能够从大量数据中提取知识和寻找规律，通过关联分析、预测等手段实现数据快速分析与处理。而在中医药领域研究中运用该技术，能够减轻人员数据分析压力，提高效率。

        一、数据挖掘技术在中药领域的价值

        1、药性研究

        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。

        2、方剂研究

        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。

        二、数据挖掘技术在中医领域的价值

        1、临床诊所

        在中医临床中，一些疾病较为复杂，给经验不足的大夫开展诊断工作带来了较大挑战。而运用数据挖掘技术实现疾病诊断分类分析，能够为中医确定治疗方案提供科学依据。为实现中医临床经验挖掘，可以将医师诊疗活动产生的医案记录当成是数据来源，实现关键要素标准化处理后设立定性变量，通过分析变量对病症贡献度帮助医生把握诊断规则。运用该技术对名老中医医案展开分析，能够完成临床经验总结，为疾病治愈和愈后康复诊断工作开展提供指导。

        运用关联规则，能够对名医治疗某种病症常用药对展开分析，实现各家名医治疗方法和模式的萃取，使隐藏其中的中医诊疗规律得到深入挖掘。

        2、证候归纳

        在中医研究方面，证候归纳为重点领域。实际证候为医学专业术语，指的是关联症状，需要以中医基础理论为指导深入研究病症辨别方法和技能，从而确定疾病在机体上的变化过程和不同反应状态。中医问诊包含望、闻、问、切四种，运用数据挖掘技术对有关文献资料进行处理，能够将病案与不同诊断方法结合在一起，实现对脉诊、舌诊等方法的深入认识，使脉象、舌象等与证候关系得到科学分析。如在脘痛证候研究上，运用样本数据展开聚类分析，能够对证候特点进行归纳，然后通过回归分析完成量化诊断研究，为辨证治疗提供科学依据。应用数据挖掘技术，能够对证候要素分布规律、分类方法等展开研究，帮助中医加强病症病理状态分析，推动证候研究的规范化发展。

        3、针灸研究

        作为传统医术，针灸能够实现内病外治效果，通过疏通经络和调和阴阳治疗各种疑难杂症，但由于理论复杂，实践操作存在困难，难以得到有效传承和发展。运用数据挖掘技术对针灸治疗方法展开研究，对各类文献资料进行归纳，能够分析得到针灸用穴特点，帮助医师加强针灸方法学习。运用多层关联规则分析针灸治疗规律，能够得到疾病使用频率高的穴位及支持度最高的穴位组合，能够实现穴位配伍选择原则和方法总结，使针灸在临床上得到较好运用。对不同针灸疗法使用频次、临床治疗效果等数据进行挖掘，能够使针灸临床应用特点得到确认，并使针灸适用范围等得到总结，为临床实践提供指导。

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