论文摘要
目的慢性肾脏病已成为全球重大的公共卫生健康问题之一,中医古籍记载了大量有关慢性肾脏病相关的经验。机器学习数据挖掘为古籍挖掘经方验方提供了新的方法,但是目前古籍知识挖掘存在诸多有待提高之处。方法本研究通过知识图谱对肾系水肿进行古籍挖掘,并对其中最关键药物茯苓进行深度关联,从"核心药物归纳总结——药物-疾病知识地图与网络构建——药症关联聚类分析——隐性知识发现"几个方面整理出古今医家运用茯苓治疗肾系水肿的经验。为茯苓进一步研究及临床推广提供新的思路。结果药物特征分布地图中发现茯苓为使用频率最高的药物,其临床使用与"腰以下肿"、"喘"、"语謇"、"蹇"、"怔忪"5个症状最为密切。除了已知的利水渗湿、宁心安神等功效外,对茯苓相关症状进一步挖掘发现,其在古籍挖掘和名老中医经验挖掘中亦作为药物搭配用于临床,以达到祛除风邪的目的。结论基于语义网络的肾系疾病中医古籍本体知识库及辅助挖掘系统,对于挖掘发现隐性知识,拓宽茯苓的临床再认识有其独特的优势。其可通过知识图谱进一步探索古籍隐性知识,将古代医家辨证使用茯苓的思维与用药经验进一步显性知识可视化,有助于古籍资源的充分发掘和利用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗粤铭,翁衡,黄馨怡,卢家言,刘旭生,张蕾
关键词: 数据挖掘,水肿,茯苓,文献研究
来源: 世界科学技术-中医药现代化 2019年10期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技
专业: 中医学
单位: 广州中医药大学第二临床医学院,广东省中医院
基金: 国家自然科学基金委员会青年项目（81603717）：基于语义网络的肾系疾病古籍本体知识库构建及方证规律挖掘,负责人：张蕾,国家自然科学基金委员会面上项目（61871141）：注意力机制下的名老中医诊疗经验知识发现与问答模型构建方法研究,负责人：翁衡
分类号: R277.5
页码: 2159-2167
总页数: 9
文件大小: 2222K
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