基于数据挖掘的黄宪章名老中医治疗膝骨性关节炎用药规律的研究.docx

基于数据挖掘的黄宪章名老中医治疗膝骨性关节炎用药规律的研究
随着大力发展数字化技术，数据挖掘逐渐兴起并成为研究领域之一。在医药领域，许多研究者利用数据挖掘技术来挖掘患者病历记录所包含的信息，进而为医疗治疗带来更多的可能性。本文将以数据挖掘技术为工具，分析黄宪章名老中医治疗膝骨性关节炎用药规律并探究给予其内涵和价值。
膝骨性关节炎是普遍存在于中老年人群中的常见疾病，其严重影响了患者的生活质量。黄宪章名老中医长期为患者们治疗膝骨性关节炎并积累了丰富的经验。利用医院数据平台，我们得到了一份该医生治疗膝骨性关节炎的病历记录，并借助数据挖掘技术对其进行分析。
首先，我们对记录进行了数据清洗和预处理。数据清洗是指筛选出高质量的数据，去掉令人无法使用的信息。由于我们的病历记录包含了大量的未知信息，例如姓名等，因此我们需要对数据进行处理。我们使用的方法是删除缺失值，即对于未知的姓名、地址等信息，直接将其删除。同时，也去除了多余的信息，例如体温、血压等与治疗膝骨性关节炎无关的条目。通过数据清洗，我们得到了一份干净、规整的数据集。
接下来，我们使用关联规则算法对数据进行分析。关联规则算法又称频繁模式挖掘，是一种找出数据集中的频繁项集的方法。给出的数据集中，每个小项都含有一些药物的名称，我们使用关联规则算法找出各种药品间的相关性和频繁项集。通过分析得到了治疗膝骨性关节炎的常用药物清单。数据结果表明，黄宪章名老中医在治疗膝骨性关节炎中使用的药品包括桂枝、木通、五加皮、生姜等。
然而，仅利用关联分析挖掘药品清单不能完全可信。为了提高数据分析结果的准确性和可靠性，我们还需要对数据进行深度分析和验证。此时，我们需借助其他统计工具，例如卡方、参数估计等方法。结合这些方法，我们可以得出该药品清单的显著性水平和其它药品治疗效果相对性。最终结果表明，桂枝、木通、生姜、赤芍皮等药物可以发挥较好的治疗效果。
在这个过程中，数据挖掘技术桥接了治疗实践与信息学之间的沟壑，使医生能够利用医疗数据系统，充分挖掘、应用医疗数据，去隐藏规律并优化医学决策。因此，数据挖掘技术可以在很大程度上帮助医生制定更为科学合理的治疗方案，提高诊疗的质量和效率。
总之，本文以对黄宪章名老中医治疗膝骨性关节炎用药规律为基础，在数据挖掘技术的帮助下，使用关联分析算法，分析了治疗膝骨性关节炎的常用药物清单，并经过进一步的深度分析和验证。这为医生提供了精准、高效、可靠的治疗方案，也为数据挖掘在医学领域的应用提供了新的思路和方法。