【摘 要】
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目的:改进Apriori算法以适应名老中医诊疗方案的数据的一药多剂量特点,挖掘名老中医对肺癌医案的用药规律。方法:提出一种增加了信息熵作为权重的ACMC算法,对名老中医肺癌医
【机 构】
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南京中医药大学人工智能信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81674099);国家重点研发计划项目(2017YFC1703500);江苏省“青蓝工程”资助项目(2016)
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目的:改进Apriori算法以适应名老中医诊疗方案的数据的一药多剂量特点,挖掘名老中医对肺癌医案的用药规律。方法:提出一种增加了信息熵作为权重的ACMC算法,对名老中医肺癌医案的用药规律、用药剂量进行数据挖掘。结果:选择通过审核的215个药方,1806味药物,找出关联规则153条,发现有的药物不仅被频繁使用,而且不同剂量的药物也被频繁的使用,说明该药物在治疗肺癌中被名老中医认为是非常重要。结论:基于apriori算法的ACMC算法,不仅仅能挖掘出用药规律,而且增加了信息熵作为权重,可以更好适用于挖掘那些隐藏的用药规律。
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