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基于数据挖掘的感染后咳嗽中医药规律研究的任务书
任务书
课题名称：基于数据挖掘的感染后咳嗽中医药规律研究
研究背景与意义：
感染后咳嗽是临床上常见的症状之一，其常见原因包括细菌、病毒、真菌等感染引起的上呼吸道感染和下呼吸道感染等。传统的中医药治疗方法得到了广泛的应用，但随着对中西医结合的不断深入研究，中医药治疗感染后咳嗽的规律和机制也引起了越来越多的关注。然而，传统的中医药治疗缺少系统性和规律性，而现代医学的研究方法较为分散，缺乏可操作性。因此，对感染后咳嗽的中医药治疗规律进行深入的研究具有重要意义。
数据挖掘技术是大数据时代的核心技术之一，已经在各个领域得到广泛的应用。与传统医疗研究方法相比，数据挖掘技术具有更高的效率和准确性，可以从大量的数据中发现并提取出潜在的规律性，为进一步的分析提供了科学的依据。因此，本研究将采用数据挖掘技术，结合中医文献和现代医学知识，对感染后咳嗽的中医药治疗规律进行深入研究，为中医药的临床应用提供可操作性的指导和依据。
研究内容：
1.收集相关数据：收集感染后咳嗽的中医药治疗临床数据，并进行数据清洗和预处理，包括病例信息、治疗方案、治疗效果、药物用量等。
2.数据挖掘方法：采用数据挖掘技术，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等相关算法。通过对数据进行分析，发掘感染后咳嗽中医药治疗的规律和特点。
3.模型评估：对所得到的模型进行评估，包括准确度、稳定性、泛化能力等指标的评价。
4.结果分析：通过数据分析和模型评估，揭示感染后咳嗽的中医药治疗规律和特点，为临床治疗提供科学的参考和指导。
研究目标：
1.建立基于数据挖掘技术的感染后咳嗽中医药规律研究方法；
2.研究感染后咳嗽的中医药治疗规律和特点；
3.提高中医药治疗感染后咳嗽的临床治疗效果和可操作性；
4.为进一步探究中西医结合在感染后咳嗽治疗中的应用提供科学依据。
研究方案：
1.数据收集：收集感染后咳嗽的中医药治疗临床数据，并进行数据清洗和预处理。
2.数据分析：采用数据挖掘技术对数据进行分析，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3.模型构建：建立中医药治疗感染后咳嗽的模型，揭示其规律和特点。
4.模型评估：对所得到的模型进行评估，包括准确度、稳定性、泛化能力等指标的评价。
5.结果报告：通过数据分析和模型评估，撰写感染后咳嗽中医药规律研究报告，为临床治疗提供科学的参考和指导。
参考文献：
1.陈伟明，周新平等.对中药组方在治疗咳嗽和哮喘的作用机理的研究现状分析[J].世界中西医结合杂志，2014(10):1176-1179.
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