中医药大数据行业分析--以宁夏为例

本文阐述了中医药大数据行业现状,包括行业定位、行业介绍、行业地位、行业结构、市场规模等,并从经济、技术两个方面分析了中医药大数据行业的影响因素,同时以宁夏为例,分析了宁夏中医药大数据的行业标准。

基于区块链的中医药大数据云存储共享方案研究

探讨中医药大数据存储与共享存在的问题,结合区块链、云计算以及我国中医药各级医疗机构信息化现状,提出了基于区块链的中医药大数据云存储共享模型,该模型分为中医药大数据采集层、中医药大数据存储层和中医药大数据共享层;同时对方案的安全性和高效性进行了讨论。该方案能够有效的解决中医药大数据存储与共享过程中患者隐私保护、数据安全与数据流通问题,为中医药大数据安全共享提供新的思路,为智慧中医的发展提供助力。

基于中医药大数据智能处理与知识服务系统探析经行头痛临床特征与方药规律

运用中医药大数据智能处理与知识服务系统,对2007年1月至2017年12月在广东省中医院总院及其分院的妇科门诊中诊断为"经行头痛"的病案资料的临床特征及用药规律进行探讨,并对基于数据挖掘得到的新方进行分析。结果共筛选得到935张处方及125味中药,其中用药频次在140次以上的中药共20味。经行头痛多发于30~40岁女性,发病高峰多在小满、芒种、夏至节气。药物归经以肝经、脾经、心经为主。关联规则分析结果显示,组合1(党参、川芎、甘草、茯苓、白术、当归、熟地黄、白芍)和组合2(夜交藤、桑寄生、钩藤、天麻)为治疗经行头痛常用药物;聚类分析结果显示治疗经行头痛主要采用活血化瘀、平肝熄风、滋阴安神、补益气血、行气止痛、疏肝柔肝等药物。结果提示经行头痛多虚实夹杂,肝脾心不调是经行头痛的主因,调理肝脾气血为治疗的关键。

基于Hadoop的中医药大数据管理模型研究

为了有效管理复杂的中医药大数据资源,基于Hadoop平台构建了中医药大数据管理模型。该模型分为4个部分:中医药大数据采集模块、中医药大数据存储模块、中医药大数据分析模块和中医药大数据应用模块。对该模型的4个组成部分进行了深入地探索和研究,并基于该模型搭建了中医药大数据处理平台。该平台经过实验测试,运行稳定,能够实现动态、一体化的中医药大数据的采集、存储、分析及应用任务,实现了有效管理复杂中医药大数据的目的。

混合式教学在中医药大数据技术课程中的实践研究

在健康中国背景下,针对中医药大数据技术基础课程中存在的问题,课程组采用Blackboard线上教学平台+校企桥私有云平台实验环境+线下的混合式教学方式进行授课,在教学中积极与企业展开合作、协同育人,同时挖掘思政素材,建设课程思政,在课程考核中注重过程性考核,全面考核学生。本课程的教学实践经验对其他课程具有借鉴意义。

一种面向中医药临床数据的区块链安全与隐私保护方案

目的针对中医药医疗大数据实现数据共享,打通各环节流程,提高医疗数据的透明性、可追溯性,同时保障个人医疗数据的安全隐私,提出一种面向临床医疗数据的区块链安全与隐私保护方案。方法通过区块链技术实现医疗数据的跨平台共享,本文提出一种基于加法的同态加密和基于范围的零知识证明算法,来保证中医药大数据的安全性和合法性。结果在区块链对临床医疗数据存储场景下,各个中医院和医保中心可以对患者医疗数据进行共享访问,同时本文提供的同态加密和零知识证明算法具备很好的性能。结论为了满足各个医疗平台之间的患者医疗数据的共享访问诉求,同时保障医疗数据的安全性和满足数据的可追溯性,必须借助于区块链技术才能完成。本文提出的基于paillier加法同态加密与基于环签名的范围零知识证明方案对临床医疗区块链的数据进行隐私保护。

一种面向中医药数据的高效脱敏算法

目的针对中医药大数据平台传统的加密方案效率不高的问题,提出一种高效的基于属性的内积加密的数据脱敏算法。方法Hash(哈希)算法是应用广泛的高效的数据加密方法,但传统的哈希算法基于单一的控制策略,效率不高。本文提出一种基于属性的内积加密的数据脱敏算法,把批量的敏感数据分割为不同长度数据颗粒度,与特定密文的哈希进行内积处理。结果在面对中医药大数据平台的海量数据加密的场景,与传统的哈希加密算法相比,本文提供的加密算法具有很好的性能。结论为了保障个人隐私数据不被泄露,中医药大数据平台中的个人医疗数据需要加密脱敏后,才能进行分析处理或对外发布。本文提出的算法具备灵活的数据颗粒度、策略和高效的性能表现,适用于海量的中医药数据脱敏。

简述“互联网＋中医药”产业的发展概况

方法：查阅知网数据库近十年的文章和网络及公开文件资料;内容：归纳分析得出现阶段＂互联网＋中医药＂产业发展主要体现在云计算、中医药大数据分析、物联网与移动互联及中医人工智能这四个大板块及其发展趋势,发现产业的单一化,在形成产业链方面稍欠缺。结论：加大对中医药信息资源的优化配置,对推动中医药产业化影响巨大。

基于大数据深度学习的中医“证候”到“方剂”的新型算法研究

目的:探索中医师类似于近代控制论"黑箱原理"的辨证论治、选法定方的思维过程。方法:采用一种学习深层非线性网络结构,利用挖掘出的信息建立的数据仓库、训练模型,确定新型算法中更为高效的网络权重。结果:设计出了"证候"到治法"方剂"的具有复杂线性关系与大数据等特点的新型算法,实现"证候"到治法"方剂"的相对准确对应。结论:新型算法的研究有望在现有条件下取得93%以上的选法定方准确率,达到临床和科研对计算机外脑论治的要求,来实现"证候"到"方剂"的准确对应,为中医客观化探索一种新的数据分析和研究方法,以规范中医论治过程。

中药整合药理学计算平台的开发与应用

以中医药大数据为驱动,模型构建和生物信息技术为手段,该课题组开发一个网络版的中药整合药理学数据和计算平台。本平台以中医药大数据(中药方剂数据库、中药材数据库、中药成分数据库、疾病症状靶标数据库)为支撑,以人工智能、数据挖掘、网络科学等为手段,构建满足个体需求的自助式服务平台。通过建立"中药方剂-化学成分-作用靶标-疾病靶标"多维度关联的有效工具,能够有效揭示中药药效物质基础及其分子机制。中药整合药理学数据和计算平台在中药质量评价、中药临床重定位、中医原创思维揭示、方剂配伍的分子机制、中药新药研发等方面,具有较好的应用前景。