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关联规则挖掘在中医辨证诊断中的应用研究的中期报告
一、研究背景
随着医疗信息化的发展和普及，中医辨证诊断的数据也得到了大量的积累。通过挖掘这些数据中蕴含的关联规则，可以更好地发现中医诊疗中的模式和规律，提高中医辨证诊断的准确率。因此，本研究旨在探究关联规则挖掘在中医辨证诊断中的应用，以期为中医诊疗提供有益的参考。
二、研究目的
本研究旨在通过对中医辨证诊断数据进行关联规则挖掘，发现中药组方、症状体征等之间的关系和规律，以指导临床医生进行中医辨证诊断和治疗方案的选择。
三、研究方法
本研究采用关联规则挖掘算法来探索中医辨证诊断数据中的规律和模式，并通过数据分析和可视化呈现来展示分析结果。具体的研究流程如下：
1.收集中医辨证诊断数据，包括患者信息、症状体征、中药组方等相关信息。
2.对数据进行预处理，包括数据清洗、去重、属性选择等。
3.通过关联规则挖掘算法来挖掘数据中的关联规则，以发现中药组方、症状体征等之间的关系和规律。
4.对关联规则进行分析，并通过可视化手段来呈现分析结果，以便于临床医生进行参考和应用。
四、预期结果
本研究预计可以通过关联规则挖掘算法来发现中医辨证诊断数据中的规律和模式，并可以为临床医生提供有益的参考。通过分析数据中的关联规则，可以发现疾病的发生机制和规律，以指导中医辨证诊断和治疗方案的选择和调整。同时，本研究的成果还可以为中医诊疗的信息化建设提供有益的支持和参考。
五、研究意义
本研究的意义主要体现在以下几个方面：
1.发掘中医辨证诊断数据中的规律和模式，提高中医诊疗的准确性和效果。
2.为中医诊疗的信息化建设提供有益的支持和参考。
3.推动中医药学科在大数据时代的转型和发展。