徐静雯，夏 菁 ，邸若虹，卜建宏※

(1.上海中医药大学附属市中医医院急诊科，上海 200071； 2.上海市普陀区人民医院康复科，上海200060；3.上海中医药大学，上海 201203)

中医药事业为人类健康做出了巨大贡献，但其仍具有一定的局限性，如中医诊断会受医者主观影响出现偏差；中医方剂配伍规律数据极其复杂靠人工分析很难完成；中药药性通过传统实验研究准确性较差且损耗较大；名中医经验通过师带徒、院校授课等方式很难全面地传承与发展，从而使得中医药的发展缺乏客观性、全面性、创新性。数据挖掘(data mining，DM)作为一门融合了机器学习、人工智能和数理统计等的新型学科技术，它弥补了人类思维认识与计算的不足，人们利用不同的DM方法对不同领域的数据进行挖掘分析，可发现各领域内的新知识[1]。目前，常用的DM技术有贝叶斯网络、人工神经网络、关联分析、聚类分析、判别分析、随机森林等。通过DM技术可以预测未来的行为和趋势，发现隐含、有潜在价值的知识，使社会更好地发展。在中医药领域内引入DM技术，可以使其发展更规范、更科学，也为中医药事业的发展带来新活力。现就DM技术在中医药研究中的应用进展予以综述。

1 DM技术在中医方面的应用

1.1中医诊断的研究 中医诊断所收集的临床数据既复杂又无序，易受各种主观因素(认知水平、思维方式、研究方法等)影响，故缺乏系统又规范地总结与分析。目前，DM技术在中医证候、中医四诊等方面应用较为广泛，其可规范中医诊断，使中医诊断更为准确、客观。……