申请/专利权人：山东中医药大学

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807534A

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/23213;G16H50/20;G16H50/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种中医证候归属分类方法及其数据库系统。该分类方法采用无监督的K‑Means计算模型，收集和筛选某种疾病的症状体征数据集及其对应的治疗中药数据集的MySQL数据库，将症状体征信息向量化表示，基于MeSH的层次规则所隐含的关联，通过无监督聚类算法，对疾病进行不同亚型的重新分类。并进一步基于上述方法建立了数据库系统。本发明可用于挖掘临床文献研究中病人全部的症状和体征，对患者进行客观分型，从而科学分析该疾病的证候分类，挖掘目前尚未认知的证候类型及中药治疗的用药规律，为中医药领域的研究和数据化提供新的途径和方法。

主权项：1.一种中医证候归属分类方法，其特征在于,包括以下步骤：1.1文献的收集和筛选：收集和筛选与疾病有关，具有明确治疗效果，并记载病例症状和体征信息的中药治疗临床或实验文献；1.2文献信息的提取与标准化：将上述文献记载的每个病例的症状、体征和对应的用药信息进行提取和标准化；并对上述信息进行频率分析，创建疾病症状、体征数据集和用药信息数据集；1.3疾病患者聚类：根据上述疾病症状、体征数据集，采用无监督的K-Means计算模型，将疾病患者分为不同的组别；1.4对患者组别用药规律分析，推导对应组别的证候类别：根据上述用药信息数据集，组别中使用频率高的中药，推导出各个组别的用药核心配方及其加减药物，由此推导对应组别的证候类别；1.5证候类别的验证：比较不同组别与传统中医同一证候的症状和体征相似性，对上述推导的证候类别进行验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东中医药大学 一种中医证候归属分类方法及其数据库系统

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