【正文】 ddresses key issues and technical challenges in the study of Chinese medicine characteristics . After a longterm development of Chinese medicine has accumulated a great deal of clinical experience, treatment, prescription drugs, and other information relevant knowledge about the history of literature. using data mining methods to study inherit old TCM clinical experience, digging finishing their academic thinking, innovation and research methods, bined with the application of data mining technology, machine learning technology and other intelligent technology, and striving to get the real experience of old TCM, easily inheritors learning.. The main work is as follows: 1． indepth analysis and discussion of the typical association rule mining algorithms Apriori algorithm, plete the basic idea of the database mining on the basis of this algorithm. 2． Visual BAS work on Windows XP platform C6. 0 environment, using Apriori algorithm, developed analysis of medical records system ， based on data mining for TCM hypertension. 3． based on considering the reliability, accuracy and integrity of the original data this study, the foundation of the China Academy of TCM Thoracic Obstruction emergency. From January 2020 to October 2020, research Director State Administration of Traditional Medical Administration chest stuffiness and emergency coordination team leader Mr. Shen， 65 copies of medical records Medical Records are used for the Source of hypertension, for example, using Apriori algorithm to search frequent item sets, The 北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 resulting medical case model is almost exactly in line with monly prescribed when professor Shen is in the treatment of hypertension. In this paper, hypertension treatment system, only in the diagnosis and treatment of secondary hypertension, is the first attempt and exploration to rely on manual skills and puter technology to the diagnosis and treatment hypertension .Break the previous simple application of finishing, inductive method summarizing the experience of old TCM traditional thinking , created new ideas and new methods using a puteraided analysis of old TCM experience Hope to provide a useful reference for subsequent personnel engaged in related research. Keywords: association rules。 Apriori algorithm。 data mining。 drug laws。 famous TCM experience 北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 第一章 緒論 課題提出的背景及研究意義 心腦血管疾 M(Cardiovascular Disease, CVD)是全球威脅人類健康的重大疾病，已成為我國居民的首位死因 。 心腦血管病的發(fā)病和死亡一半以上與高血壓有關(guān)，同時(shí)居民腦卒中和冠心病發(fā)病最重要的危險(xiǎn)因素也是高血壓，所以控制高血壓是防治心腦血管病、腦卒中和冠心病的 關(guān)鍵。我國居民高血壓患病 率持續(xù)增長， 1991 年全國患病人數(shù)約為 9000萬。中國居民 2020年?duì)I養(yǎng)與健康狀況調(diào)查顯示， 18歲以上居民高血壓患病率為 %，全國患病人數(shù)大約 億多 。 中國高血壓防治指南 (2020年基層版 )中估計(jì)我國現(xiàn)高血壓患者 2億人， 10 個(gè)成年人當(dāng)中 就有 2個(gè)患有高血壓，在高血壓患病率持續(xù)增長的同時(shí)，高血壓病人的知曉率和治療率也處于一個(gè)很低的水平 。 高血壓是一種慢性疾病，病人都需要接受長期治療 。 治療高血壓最有效的方式是藥物治療，藥物治療 就需要醫(yī)生開具處方，從而產(chǎn)生了大量的紙質(zhì)處方的存儲(chǔ)和查詢問題 。 隨看計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟，我國醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設(shè)不斷深入，全國的醫(yī)療機(jī)構(gòu)也都開始建設(shè)自己的醫(yī)療信息化系統(tǒng)，其中電子處方作為推行醫(yī)療信息化建設(shè)的必然產(chǎn)物和醫(yī)療信息化建設(shè)的重要組成部 分將得到廣泛的運(yùn)用 。 中醫(yī)藥是中華民族的瑰寶，進(jìn)行中醫(yī)藥的數(shù)據(jù)挖掘是中醫(yī)藥現(xiàn)代化研究的重要組成部分，是對中醫(yī)藥幾千年沉淀的寶貴歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行去偽存真、去粗取精的過程，也是為更好地推進(jìn)中醫(yī)藥的發(fā)展，保持其優(yōu)勢與特色的重要方法。中醫(yī)藥在漫長的發(fā)展過程中形成了自己獨(dú)特的理論和診療經(jīng)驗(yàn)，中醫(yī)醫(yī)案中的方、藥、證之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，在一定程度上保持了中醫(yī)藥系統(tǒng)的特色，但也成為中醫(yī)藥走向世界的障礙。大量的醫(yī)案散見于文獻(xiàn)刊物中，散見于名老中醫(yī)的案頭，他們的學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn)是中醫(yī)藥事業(yè)的一筆巨大財(cái)富?？偨Y(jié)其經(jīng)驗(yàn)，繼承其學(xué)術(shù)，既是今天振 興中醫(yī)藥事業(yè)的需要，也是歷史賦予我們的重任。目前，對名老中醫(yī)的學(xué)術(shù)思想和臨證經(jīng)驗(yàn)尚停留于口授、身教、整理、歸納階段，帶有一定的主觀成份，缺乏全面系統(tǒng)的整理與統(tǒng)計(jì)，學(xué)者搜尋不易，難以為廣大醫(yī)北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 務(wù)工作者借鑒應(yīng)用。本課題對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)藥方面的應(yīng)用進(jìn)行了有益的探索，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)醫(yī)案分析系統(tǒng)，通過收集治療典型病例的眾多醫(yī)案，從大量有噪聲、不完整甚至是不一致的數(shù)據(jù)中，挖掘出典型病例的中醫(yī)用藥規(guī)律，突破了以往單純應(yīng)用整理、歸納方法總結(jié)名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)思路，為中醫(yī)臨床治療、中醫(yī)藥教學(xué)及中成藥的研制提 供參考，開創(chuàng)了應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助分析名、老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的新方法。 相關(guān)研究的現(xiàn)狀 高血壓領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀 高血壓作為全球人類最常見的慢性病，中華人民共和國衛(wèi)生部疾病預(yù)防控制局、衛(wèi)生部心血管病防治研究中心出臺(tái)了中國高血壓防治指南 (2020 年基層版 )，指南中估計(jì)我國現(xiàn)有高血壓患者 2 億人，嚴(yán)重 了我國居民的身心健康。為了有效防治高血壓，領(lǐng)域?qū)W者對高血壓做了多方面研究，主要集中在幾個(gè)方面 :(1)對高血壓患病率的統(tǒng) 計(jì)。文獻(xiàn)中指出我國成年人高血壓患病率為 %。 15歲以上患病率為 %。 高血壓的患病 率跟年齡和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān) 。 (2)對成年人高血壓知曉率和治療控制狀況的統(tǒng)計(jì) 。 高血壓的患病率持續(xù)增長，同時(shí)高血壓的知曉率和治療率也處于一個(gè)很低的水平 。文獻(xiàn)中指出我國高血壓患者的知曉率和患病率只 %.、 %，這對高血壓的治療帶來了很大的困難 。 (3)借助數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等計(jì)算機(jī)技術(shù)對高血壓的病因、發(fā)病機(jī)制和高血壓的防治的研究 .例如對同時(shí)患有糖尿病 和高血壓的患者選擇強(qiáng)化降壓還是強(qiáng)化降糖的研究、尿酸與高血壓前期關(guān)系的研究、血脂與高血壓關(guān)系的研究等 。 國外的Thusitha 等人認(rèn)為高血壓病人要想達(dá) 到降血壓的目的，必須堅(jiān)持接受藥物治療。并對病人的不堅(jiān)持服藥的心理和原因進(jìn)行了分析，然后找到了一種鑒定病人不堅(jiān)持服藥的方法 。 同時(shí)，為了增強(qiáng)全科醫(yī)生的查詢能力，更好地提醒病人按時(shí)服藥 ， Thusitha 等人還開發(fā)了一個(gè)基于本體的查詢方法。 北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 9 關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究現(xiàn)狀 隨著信息化時(shí)代的到來，多種行業(yè)積累的數(shù)據(jù)正在以指數(shù)式增長，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)隨著計(jì)算機(jī) 硬件和數(shù)據(jù)庫 技術(shù)的不斷成熟己經(jīng)得到 了有效解決，但是面對海量的數(shù)據(jù)，人們對數(shù)據(jù)的理解程度在降低，對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確理解 、分析和發(fā)現(xiàn)有用的新知識(shí)成為各個(gè)行業(yè)決策者的強(qiáng)烈 需求 。 隨若數(shù)據(jù)量的不斷增長，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)、查詢方法都是對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理，無法直接提取出這些潛在的有價(jià)值的信息。信息的需求帶動(dòng)了對信息挖掘分析工具的需求，數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining, DM)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生 。 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究課題，它反映了一個(gè)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的依賴或相互 關(guān)聯(lián)，是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它是由 等 人 于 1993年首次提出 。 關(guān)聯(lián)規(guī)則最初應(yīng)用于購物籃分析，用于發(fā)現(xiàn)商品交易數(shù)據(jù)中的被顧客頻繁購買的商品、顧客的購買習(xí)慣和不同商品之何的聯(lián)系 。 由于關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)易 于理解并且實(shí)際應(yīng)用效果非常理想，所以在關(guān) 聯(lián)規(guī)則提出后的幾年中學(xué)者和研究人員對它做了大量的研究工作，現(xiàn)在對關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究主要集中在以下兩個(gè)方面 :(1)優(yōu)化原來的算法或提出更高性能的算法 .這其中包括 Agrawal 本人 對 Apriod 算法提出的改進(jìn)算法 AprioriAl 和ApriodTid,其他研究人利用并行挖掘 技術(shù)、散列技術(shù)、分區(qū)技術(shù)對 Apriod 算法提出的優(yōu)化算法 .(2)把關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念應(yīng)用到其他的領(lǐng)域 。 現(xiàn)在關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)被廣泛應(yīng)用于金融、保險(xiǎn)、電信、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域 。 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，關(guān)聯(lián)規(guī)則主要用來尋找癥狀和疾病 之 間 的關(guān) 聯(lián)、疾病和治療標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)聯(lián)、藥物和不良反應(yīng)之問的關(guān)聯(lián)，從而輔助 疾病的診斷和治療 。劉宏強(qiáng) 利用Apriori 算法發(fā)現(xiàn)了冠心病和影響它發(fā)病的可能因素之間的關(guān)聯(lián)，用于輔助 冠心病的預(yù)防和診斷。趙連朋利用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)發(fā)現(xiàn)病人的處方和藥品之間的關(guān)聯(lián)，以監(jiān)督醫(yī)師合理用藥 。 馬麗偉把關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用到中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘中，發(fā)現(xiàn)了具有臨床參考價(jià)值的癥狀間、處方間的關(guān)聯(lián)和癥狀 處方藥物間的關(guān)聯(lián) 。 高血壓病人的電子處方記錄中也隱藏了很多關(guān)聯(lián)，因此把關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)應(yīng)用到電子處方中也應(yīng)該會(huì)得到抗高血壓藥物 間、藥物 血壓間的一些關(guān)聯(lián)，這 些關(guān)聯(lián)可用于輔助高血壓的診斷和治療 。 北京科技大 學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 本課題的主要研究目標(biāo) 本文的研究目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)高血壓的輔助 診斷和治療系統(tǒng)，目的是幫助用戶診斷是否患有高血壓，為確診的病人提供一個(gè)合適的治療方案，從而提高病人的知曉率和治療率，最終提高全社會(huì)對高血壓的防治水平 。 該系統(tǒng)利用了數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)、本體的構(gòu)建方法和本體理論的知識(shí)表達(dá)與推理技術(shù) 。 本文的研究內(nèi)容包括： 深入分析和探討了典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法 Apriori 算法，在此算法的基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)庫挖掘的基本構(gòu)思。 在 Windows XP 平臺(tái)上 Visual BAS 工 C6. 0 的環(huán)境下，采用 Apriori 算法，開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)高血壓醫(yī)案分析系統(tǒng)。 基于原始數(shù)據(jù)的可靠性、準(zhǔn)確性和完整性方面的考慮，本研究以自 2020 年 1 月一 2020 年 10 月 中國中醫(yī)研究院基礎(chǔ)所胸痹急癥研究室主任、國家中醫(yī)藥管理局醫(yī)政司胸痹急癥協(xié)作組組長沈紹功 先生醫(yī)案 65 份為醫(yī)案來源，以高血壓病為例，采用 Apriori算法進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的搜索，所得醫(yī)案模型幾乎完全符合沈教授在治療高血壓病時(shí)常用的處方。 北京科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 第二章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)