中医药配方评估及其发展与应用

中医药是一口经验学科，发源于中国黄河流域，很早之前就形成了一口具有特色的学术体系。在漫长的历史过程中，劳动人民有着许多奇妙的创造，涌现了大批中医药领域的名医，并且出现了不同的学派，各个朝代和中医从业者编著了大量相关的名著，并流传下了不断被后人研究的基础中医配方。中国历史上有人人皆知的“神农尝百草……一日而遇七十毒”的传说，这反映了历史中各个时期的人民群众在与病痛、与大自然的不断反抗过程中发现中医药物、累积经验的漫长历程，也真实描写了中医药的起源。由此可以看出，中医药是几千年中国劳动人民的智慧结晶。

大量的经典书籍、历代积累的方剂以及现代人们在实践中产生的中医药数据很难依靠人工处理的方法进行中医药理论基础的研究，该个过程尤其缓慢，而数据挖掘就是为了解决“数据丰富”与“知识贫乏”之间的矛盾，如果能利用机器学习的方法辅助中医药的研究，就可以大量节省人力成本，同时提高中医药的客观性，从而能够更好地推广中医药。事实上，中药知识的累积就是一个十分长久（几千年）并且自主应用“机器学习”的方法的过程，流传下来的都是积极成功的治疗方法或经验，消极失败的经验被摒弃或者被记录下来以示警戒。依据古人多年的知识经验和实践，人们通过进一步研究而形成了现代中医理论，例如方剂的君臣佐使结构、十八反研究、药物配伍关系等。(www.xing528.com)

为了提高中医药研究的客观性，许多中医药学者和计算机科学学者使用科学实验、数据分析的方法对中医药进行研究。关联规则、频繁项集、聚类分析和人工神经网络是在中医领域应用的最多的方法，从已发表论文来看，已经有研究者将复杂网络应用到中药预测分析上，也有相关人员尝试了使用人王神经网络和支持向量机等方法进行中药指纹图谱模式识别问题研究分析，同样，关于规则和频繁项集也已经被应用到了中药“十八反”的禁忌问题研究上，还有很多将数据挖掘或者机器学习等相关计算机技术与中医药问题相结合的研究，为中医药研究的客观性和自动化提供了一种新的思路。