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贝叶斯网络在中医药领域的研究现状及展望
文献摘要：
贝叶斯网络技术的信息处理过程与中医辨证思维相吻合,目前已广泛应用于中医证候规律探究、名老中医经验传承、中药药性研究、疾病干预措施疗效评价及现代化中医诊断技术中,将复杂多样的中医数据转变成客观、量化的标准.目前中医辅助诊疗系统已建立并不断完善,促进了临床辅助诊疗及远程医疗的发展.贝叶斯网络技术在中医药研究的诸多领域发挥着重要作用,但仍存在有待改进之处:首先,样本数据的支持力度不足,扩大样本数量、提高样本质量是进一步实现数据分析客观化的必要选择;其次,贝叶斯网络算法利用频率进行,一旦出现频率较低的症状、证候要素及证型时,算法会在变量筛选的过程中将其舍弃,从而导致信息获取不全面,影响结果的准确性,故需进一步获取更多的高质量样本,加强对精进算法的探索.随着研究的不断深入,今后亟需建立智能化的中医药诊疗系统,提供个体化的治疗处方及调理建议,以发挥中医药"未病先防,既病防变"的诊疗优势.
文献关键词：
中医药;贝叶斯网络;数据挖掘;现代中医诊断技术;辅助诊疗
中图分类号：
作者姓名：
卢恩仕;韩明光;刘祖发
作者机构：
中国中医科学院望京医院,北京100102;北京大学数学科学学院,北京100871
文献出处：
引用格式：
[1]卢恩仕;韩明光;刘祖发-.贝叶斯网络在中医药领域的研究现状及展望)[J].中医学报,2022(02):316-320
A类：
现代中医诊断技术
B类：
医药领域,信息处理,中医辨证思维,相吻合,中医证候,证候规律,规律探究,名老中医经验,经验传承,中药药性,疗效评价,转变成,中医辅助诊疗,诊疗系统,临床辅助诊疗,远程医疗,中医药研究,大样本,样本数量,客观化,贝叶斯网络算法,法利,证候要素,证型,法会,变量筛选,过程中将,舍弃,致信,信息获取,影响结果,精进,治疗处方,调理,未病先防,既病防变
AB值：
0.339285
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