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常见数据挖掘方法在中医诊断领域的应用概况

郑舞;刘国萍

摘要: 中医诊断主要根据医生的经验来决定,因此,在临床施治过程中存在较大的主观性和不确定性等问题.在中医诊断领域引进数据挖掘技术,不但符合现在多学科交叉发展的潮流,在解决实际问题上,无疑也是中医客观化进程中的又一催化剂.作为一门融合人工智能、机器学习和数理统计等方法的新型学科技术,数据挖掘在克服人类本身认知和思维长度的基础上,充分利用海量临床数据,通过模拟临床诊断推理过程来挖掘临床诊断数据中繁杂的证、症关系,对寻求中医专家的辨证规律有重要价值.目前,在该领域涉及到的数据挖掘方法较多,主要有贝叶斯网络、人工神经网络、粗糙集理论、关联分析、决策树、聚类分析、判别分析、支持向量机、多标记学习、随机森林等.笔者现对这些方法的相关应用综述如下.

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