关于数据挖掘:R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律附代码数据

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最近咱们被客户要求撰写对于药物配伍的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍法则。拓端数据应用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能剖析，并从中找出药物配伍的法则

业务挑战

西医传承过程中，对于生理、病因病机以及疾病的体现和倒退法则，都容易记录在书上，也容易了解和传承。然而随着医药科技的不断进步,新特药品的的品种的一直呈现,给药物配伍又一次新挑战。同时，为了摸索低廉中药材是否有其余便宜替代品的问题，对药物的配伍法则和性味归经形容来掂量药物的类似度，依据类似度对药物进行聚类。

药物配伍查问解决方案设计

关联规定模型

联合机器学习办法、数据清理、集成、变换和规约等技术对中医药方中原始数据进行了规范化解决，并用关联规定模型对药物配伍关系进行开掘。

关联规定能够反映一个事物与其余事物之间的相互依存性和关联性应用关联规定开掘算法,找到中药之间的高频组合以及强关联关系。

失去最罕用的药物配伍——对反对度和置信度进行排序

规定前项规定后项反对度置信度晋升度

{附子} => {桂枝} 0.1824324 0.7500000 2.413043[2]{桂枝} => {附子} 0.1824324 0.5869565 2.413043[3]{附子} => {白芍} 0.1689189 0.6944444 1.605903[4]{白芍} => {附子} 0.1689189 0.3906250 1.605903[5]{牛膝} => {杜仲} 0.1689189 0.6756757 1.754386[6]{杜仲} => {牛膝} 0.1689189 0.4385965 1.754386[7]{续断} => {独活} 0.1756757 0.7027027 2.418605[8]{独活} => {续断} 0.1756757 0.6046512 2.418605[9]{续断} => {杜仲} 0.1891892 0.7567568 1.964912[10]

用网络图对罕用的药物配伍关系进行可视化

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用SPSS Modeler的Web简单网络对所有腧穴进行关联规定剖析

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聚类模型

更好的辨别不同品种的药物配伍关系——聚类

为了解决低廉中药材的便宜替代品问题，对药物的配伍法则和性味归经形容来掂量药物的类似度，依据类似度对药物进行聚类。通过理疗措施之间的相似性进行聚类，相当于医治计划空间上的粗粒化。

网络图对每个品种进行可视化

药物配伍查问零碎的实现

通过建设实用于临床的药物配伍查问零碎,不便医务人员适时适时查问药物配伍及药品信息,促成临床正当用药。

最初，随着政府、企业、科研机构加大对智慧医院精准医疗的资源投入，大数据将继续施展精准医疗倒退助推器作用，推动精准医疗产业倒退。

本文摘选《 R语言用关联规定和聚类模型开掘处方数据摸索药物配伍中的法则 》，点击“浏览原文”获取全文残缺材料。

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