机器学习方法在中医辅助诊疗系统中的应用研究

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中医作为中华名族的文化传承之一,是无数中华儿女智慧的结晶,中医作为一门古老而又年轻的学科,需要不断的革新与发展,才能与时俱进。传统的中医辨证诊疗主要基于“望、闻、问、切”得到的四诊信息,由于掺杂过多的医师主观因素,即使对同一个患者的辨证结果也可能不尽相同,因此如何建立一个科学而规范化的中医证候的量化标准是一个值得研究的课题。本文主要从以下两个方面进行阐述:(1)如何规范而科学的量化研究是建立中医客观量化的关键,临床中医中,对于证候的判断往往是根据医师的主观经验,这样就会存在很强的主观性。本文将机器学习中的层次聚类、因子分析等方法对中医的四诊信息和证候进行量化分析,利用因子分析中的显在变量和潜在变量模型探讨高血压的四诊信息和证候之间的关系,通过对采集到的1501例典型高血压病例的处理与分析,构建中医辅助诊疗模型。通过将机器学习中的方法应用到中医的定量化过程中去,这样中医的证候诊断标准将不仅仅依赖于医师的判断,而有了更为科学规范化的定量描述,更为合理的阐述中医的规律。(2)对于使用机器学习构建的中医辅助诊疗模型,通过结合计算机软件构建病证结合中医辨证诊断研究辅助平台,通过该系统达到中医证候的量化目的,为中医的临床诊疗提供一个辅助的具有参考价值的诊疗系统,为提高中医临床研究结果真实性提供参考依据,更好的为提高中医临床研究质量做服务。综上所述,本文通过典型高血压病的研究为例,结合多学科的方法(机器学习,计算机软件,中医学,数理统计)构建聚类分析和因子分析模型,通过对1501例典型高血压病例的分析与建模,搭建中医辅助诊疗平台,为中医的量化研究提供有价值的参考。图[32]表[11]参[41]
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