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运用基于高通量测序和大数据挖掘的元基因组学方法分析中药制剂的物种成分
中药制剂质量评价以化学成分分析为主,而物种成分分析近年来引起了中医药界的极大关注,特别是对于丸剂类中药制剂的质量评价更为重要.建立中药制剂物种成分的快速、准确、系统的分析方法,是实现中药现代化、产业化和国际化的关键之一.中药制剂物种成分分析的实质是对包含多个生物物种的混合体系(混合生物样本)的物种鉴定.基于高通量测序和大数据挖掘技术的元基因组学方法是目前认识、分析生物混合体系结构和功能有效、重要的方法之一.利用元基因组学方法将有助于建立中药制剂的物种评价方法.通过选择合适的DNA分子标记,可对配伍处方药材物种进行鉴别,同时通过大规模数据分析和挖掘鉴别制剂中的混伪品、有毒动植物或受保护动植物的成分,以及在生产过程引入的生物杂质,从而为中药制剂的有效性、安全性和合法性提供评价依据.
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试析当前中医"治未病"的临床瓶颈及其解决方案
从生命科学与信息科学相交叉的视角出发,阐述当前中医"治未病"的临床瓶颈及其解决方案.认为通过对比区分中医"治未病"与"治已病"的功能效用,引入基于流行病学的现代健康管理疾病风险评估过程,有利于寻求进一步强化扩展中医"治未病"的临床应用途径;通过疾病风险评估与中医体质辨识系统相结合的中医"治未病"体病相关的纵横结合创新模式,可以深入揭示其中的前瞻性的临床本质,而这正是当前提升临床疗效的关键所在之一.作为解决上述瓶颈的交叉学科解决方案,大数据机器学习经络电生理疾病风险评估系统与中医体质辨识系统相结合所构建实施的大数据云计算平台,将进一步为实现"互联网+"的中医"治未病"系统奠定基础.
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大数据挖掘技术应用于血吸虫病监测预警研究的探讨
我国血吸虫病疫情将进一步降至较低水平,建立适应低疫情态势下敏感有效的血吸虫病监测预警体系,对巩固血防成果、保障人群健康至关重要.本文分别从血吸虫病监测预警的重要性、研究方向、数据挖掘技术研究进展和应用于监测预警研究的主要内容等4个方面,探讨大数据挖掘技术应用于血吸虫病监测预警研究的可行性,以期提高血吸虫病监测预警研究的效能,加快我国消除血吸虫病进程.
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利用人工智能技术促进神经外科学科发展
2018年5月5日,中国医师协会成立智慧医疗专业委员会,旨在借助当前人工智能(artificial intelligence)、大数据和互联网技术蓬勃发展之势,利用云计算、移动医疗等高科技手段,实现医疗新技术应用与产业驱动,建立智能化、信息化的现代医疗新生态系统.落在神经外科医师肩上的任务是,尽快利用人工智能等新技术促进神经外科学科发展.
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基于大数据技术的名老中医医案价值挖掘困境及对策分析
中医医案作为名老中医学术思想和临证经验的重要载体,是名老中医档案的重要组成部分.大数据时代的到来,为本身具有大数据特征的中医信息挖掘带来了新的机遇,同时也面临诸多挑战.文章对名老中医医案、大数据技术的概念以及数据挖掘技术在名老中医医案价值挖掘应用中存在的困难和问题进行分析,结合实际提出解决策略,有利于进一步推进中医药文化传承与创新.
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基于电子病历信息大数据挖掘的患者就医行为分析
在对就医行为和大数据挖掘及关联规则进行文献综述的基础上,介绍大数据挖掘及关联规则算法——Apriori算法的基本内容.以郑州大学第一附属医院部分电子病历系统数据为基础,采用关联规则的Apriori算法对患者的性别、年龄、手术记录、危重记录、就诊距离、住院天数等因素进行挖掘分析,得出不同就诊距离患者的就医行为规律,提出相关政策和建议.
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基于大数据挖掘的终端感知与换机应用研究
通过对移动大数据的分析和挖掘，能够提升终端感知，并为用户换机推荐提供强有力的数据支持。基于早期终端营销存在的问题与不足，提出了基于大数据挖掘的终端感知与换机应用系统解决方案，具体包括基于聚类算法的隐性换机用户提取方法，基于神经网络的指标分析法，基于决策树的换机预测方法。
