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浅谈数据挖掘在中医养生康复中的应用效果

2022-08-23河北省中医院冯晓菊夏芳张振伟杨青峰

数字技术与应用 2022年8期
关键词:数据挖掘内科康复

河北省中医院 冯晓菊 夏芳 张振伟 杨青峰

目的:探讨数据挖掘在中医养生康复中的应用效果,为临床实践提供理论依据。方法:以内科疾病者进行研究,共计100例,50例是参照组,50例是研究组,研究开始时间是2019年4月,结束时间是2020年4月,参照组应用常规管理,研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,两组患者管理效果对比分析。结果:研究组患者在症状缓解有效率、生活质量方面均更优,各数据与惨嚎组比较,P<0.05。对于护理满意度,研究组更高,差异P<0.05,产生了统计学意义。结论:内科疾病患者应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,具有显著应用价值。

内科慢性病种类较多,包括高血压、糖尿病、慢阻肺等,病因复杂,且经过长时间积累。内科疾病若未得到及时且有效治疗,将对生命与财产造成损害,增加经济负担。近年来,人们居住环境、生活方式发生变化,内科慢性病患者数量不断增多,具有较高死亡率。研究数据表明,内科疾病患者死亡率约为总死亡数量的80%,需重视其有效治疗。数据挖掘表示数据库中发现知识,即在大量数据内获取最终可理解、潜在有用、新颖、有效的非平凡过程。养生方法具有信息量浩瀚如海的特点,为了能够快速获取预想知识,发现规律与关系,传统还原论应用价值不高。信息科学可促进我国中医药学术发展,被视为中医理论的现代化研究切入点之一。数据挖掘为数据库自动发现模式,能够在大量随机、模糊、有噪声、不完全的数据库中提取有用知识与信息。当前,以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理有关研究较少,基于此,本文将以100例患者为对象开展研究,内容如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

以内科疾病者进行研究,共计100例。参照组,男、女各24例、26例;年龄为(49.68±5.18)岁;疾病情况:冠心病、高血压、糖尿病各17例、20例、13例。研究组,男、女各26例、24例;年龄是(49.23±5.45)岁;疾病情况:冠心病、高血压、糖尿病各17例、21例、12例。参照组、研究组资料比较,P>0.05。

1.2 方法

参照组应用常规管理:结合患者的实际情况采用药物治疗,口头讲述疾病有关知识,并指导患者规范且合理用药。

研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理:(1)数据挖掘:采用分类与聚类方法,对数据集合内个体依照相似性实施分类,形成有意义子集。实施方剂管理,以内科疾病作为切入点,根据症状和药物整理数据,建立数据库,挖掘出内科疾病的用药管理、饮食管理、运动管理等,制定诊断性管理方案。(2)保健方案:1)健康教育:向患者讲述中医养生康复方法,包括调节情志、冬季养生、夏季养生、24节气养生等。2)情志管理:护理人员需与患者及家属密切沟通交流,明确其消极情绪类型,后采用一对一心理辅导的方式减少患者心理负担,改善其消极情绪。3)冬季养生:冬季养生需要做好足够的热量摄入,所以这个时候是适合吃高热量的食物,这样的话是可以帮助自己的身体维护一定的热量的,也就是可以让自己感觉不那么冷。而且冬季的时候应该多吃一些高营养物质的食物,冬季是一个收藏的季节,这个时候补充足够的营养对于养生是有着很大的帮助的。如果患者经常感觉比较冷的话建议适当的进行一些体育运动,帮助身体保暖。4)夏季养生:夏季天气炎热,饮食方面可参照以下,如西瓜、苹果、葡萄。5)24节气养生方法:立春,注意防病保健,室内通风,并加强锻炼,做好口鼻保健,宜饮食温、甘、发散食品,口味清淡可口,忌食酸、生冷、油腻食物;雨水,注意养护脾脏,以调理肝脏、肝气通顺为重点,宜食新鲜蔬菜、果汁多水果、蔬菜,忌食油腻、辛辣食物。

1.3 观察指标

评估治疗效果,有效:症状消失;显效:症状缓解;无效:不满足以上情况。对生活质量综合评估,使用SF-36量表。评估护理满意度,使用护理满意度量表。

1.4 统计学方法

本研究应用SPSS19.0软件进行分析,P<0.05,统计学意义存在。

2 结果

2.1 两组患者症状改善情况比较

参照组应用常规管理,研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,两组患者症状改善有效率比较:研究组症状缓解有效率高于参照组,P<0.05。如表1所示。

表1 两组患者症状改善情况分析(n/%)Tab.1 Analysis of symptom improvement in two groups of patients (n/%)

2.2 两组患者生活质量比较

参照组应用常规管理,研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,两组患者生活质量比较:研究组管理后生活质量评分(91.56±5.32)高于参照组(84.53±6.82),P<0.05。如表2所示。

表2 两组患者生活质量比较分析(X±S)Tab.2 Comparative analysis of the quality of life of the two groups of patients (X±S)

2.3 两组患者满意度比较

两组患者满意度比较,差异P<0.05。如表3所示。

表3 两组患者满意度比较分析(n/%)Tab.3 Comparative analysis of patient satisfaction between the two groups (n/%)

3 讨论

3.1 中医养生康复在内科疾病的应用分析

中医药学发展历史长达数千年,具有独特理论体系与指导思想,体现与蕴含了精准医学基本概念,其中异病同治、同病异治、辨证论治、治未病、整体观念均体现出个体化治疗理念,与精准医学发展目标、发展内涵相符。中国的养生之法被称为卫生、养生、厚生或道生。卫生就是保卫生命的意思;养生就是养护生命的意思;厚生就是厚待生命的意思;道生就是要求以上养生都要有一个度。《道德经》中有“人法地,地法天,天法道,道法自然”之说,告诫人们要遵循自然界和宇宙的规律。所谓养生,就是根据生命规律,采用养护身心,保持或增进健康,减少疾病,以延年益寿的一种措施,相当于现代医学中的保健活动。在我国医疗卫生发展过程中,中医养生康复为发展需求,同时在健康中国战略实现过程中属于重要保障。我国中医养生康复发展过程中,需重视以下几点:(1)应当不断挖掘自身思想体系中精准化优势与特色,并积极弘扬;(2)在现代生物医学科技的支撑下,不断发展中医药创新性,突出中医治未病结合现代预防医学,实现个体化诊疗;(3)在临床疾病的诊疗中,不断提高精准化水平,突出中医药整体性、动态化、个性化诊疗思想。有学者在老年人养生保健中建立了基于体质辨识养生管理平台,包含三个模块,分别是体质辨识模块、养生方案模块、数据统计分析模块,在老年人的养生管理中发挥重要作用。该管理平台详细内容如下:(1)体质辨识模块:采用物联网技术构建信息采集体系、信息转换体系和显示体系,该体系收集老年人基本信息,包括基本信息身体形态、身体素质、机能水平、心理发育水平、社会适应能力等;使用数据库软件建立数据库模型,确定赋予用户;之后,分析与统计数据,依据王琦教授九分法体质辨识,对收集数据进行初步分类。(2)养生方案模块:根据不同体质设置不同养生方案和指导意见库,根据体质辨识模块提供的量化评价,医护可根据老年人不同体质情况设定养生方案。方案内容包括中医膳食调理,中医运动养生、情志养生、经络养生、中药调理。医护人员可以根据情况添加、修改和删除。系统得到患者体之后,生成的养生方案都是多套的,医护人员可根据老年人的需求和实际情况随意勾选。(3)数据统计分析模块:附带数据统计功能,将最后收集的数据进行分析,最后归纳总结,使中医从定性、模拟和管理分散状态走向定量、数字化和管理信息化、一体化。

3.2 数据挖掘在中医养生康复的应用价值分析

针对中医养生康复规律实施数据挖掘技术,使用数字表达与描述内容,有效推动我国养生规范化进程。中医药信息具有特殊性、复杂性,在数据挖掘方面,要求挖掘对象十分广泛,且挖掘算法能够具有鲁棒性与高效性,仪器提供准确的决策与知识。当前,我国养生数据库的资料较为丰富,然而,以数据挖掘技术为基础的中医养生有关研究进行分析,我国中医数据挖掘为初步阶段,针对古文献数据整理与挖掘较多,但复方用药规律有关研究较少。对此现象进行分析,中医药具有复杂性,受到个人体质影响,数据预处理较为繁琐。为有效解决此现象,可通过建立健全结构化数据库,利用结构化临床信息,通过采集系统进行数据收集,促使养生数据挖掘可信度、效率有效提高,对发现中医诊治规律具有积极意义,同时还有助于诊治模式创新,促使科研、诊疗教学水平有效提高。

3.3 研究结果分析

中医养生康复学是以传统古代哲学思想、传统中医理论作为基础,以天人相应整体观作为出发点,以正气为本,预防为主,重视治未病,使用科学且养生的方法与知识,调节机体,促使体质增强;保持健康,抵御邪气;延缓衰老,促使身体素质提高,最终实现延年益寿。中医养生康复学重视人与自然高度和谐,其高明之处为顺时养生、因天之序、防患未然。中医所蕴含的养生康复知识较为丰富,通过实施信息化技术,数字化处理养生知识偏方、中医古籍,能够有效保存与利用,同时也是进一步挖掘养生知识的基础。大量临床实践表明,在临床应用“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理具有显著应用价值。本次研究中,针对内科疾病患者实施以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,结果可见,研究组症状缓解有效率高于参照组,P<0.05,产生了统计学意义。研究组患者经过管理后,生活质量明显改善,与参照组比较,差异P<0.05,统计学意义存在。对于护理满意度,研究组更高(P<0.05)。

3.4 总结

综上所述:内科疾病患者应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理,具有显著应用价值。

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