关键词：中医诊断；数据挖掘；综述

    中图分类号：R2-03 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2013)04-0103-05

    由于中医诊断主要根据医生的经验来决定，因此，在临床施治过程中存在较大的主观性和不确定性等问题。在中医诊断领域引进数据挖掘技术，不但符合现在多学科交叉发展的潮流，在解决实际问题上，无疑也是中医客观化进程中的又一催化剂。作为一门融合人工智能、机器学习和数理统计等方法的新型学科技术，数据挖掘在克服人类本身认知和思维长度的基础上，充分利用海量临床数据，通过模拟临床诊断推理过程来挖掘临床诊断数据中繁杂的证、症关系，对寻求中医专家的辨证规律有重要价值。目前，在该领域涉及到的数据挖掘方法较多，主要有贝叶斯网络、人工神经网络、粗糙集理论、关联分析、决策树、聚类分析、判别分析、支持向量机、多标记学习、随机森林等。笔者现对这些方法的相关应用综述如下。

    1 常见数据挖掘方法

    1.1 贝叶斯网络

    贝叶斯网络是通过简明的图形方式结合统计理论来定性表示变量间复杂因果或概率关系的一种数据分析方法，包括网络集和概率集两部分。该方法具强大的执行高效推理任务的功能，能充分利用先验知识，而使其在诊断领域的应用价值极大。在解决中医定量诊断问题上，其体现出的功能主要表现在：揭示众多症症之间以及症与证间的复杂关系 ......