近年来,随着大数据时代的到来,大数据理念和技术被广泛应用于中医药领域的研究。在中国,中医药领域的数据量急剧增加,大数据技术的不断成熟也为中医药领域的数据分析提供了新的思路。如何充分利用积累的数据和信息,并将其分析提升到前所未有的高度,成为大数据时代的重要挑战。
中医学术流派是中国中医学术发展与理论创新的重要形式,也是中医学发展史上的一个重要特色。不同的地域形成了不同的学术流派,它们之间的相互交流和融合,进一步促进了中医学术的发展,形成了“一源多流”的格局。
当前,中医学术流派的数据具有异构性、广泛分布、多样性和海量性等特点。本文基于以往的研究,以地域性中医流派为切入点,探讨了在大数据背景下地域性中医学术流派研究的思路和方法。
在信息日益普及的今天,大数据技术革命为中医药的现代化提供了有效的技术手段。大数据是一种新型的技术架构,具有大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)和价值(value)等“4V”特点。大数据技术为中医的现代化提供了前所未有的机遇。中医药信息具有模糊性和经验性,借助大数据技术,中医药信息的数据化和现代化成为可能。
如何从大量、无模式和复杂的大数据中提取有价值的知识,需要使用多种方法,包括机器学习与数据挖掘算法(如关联规则、决策树、模糊理论、粗糙集、人工神经网络及遗传算法等)、预测性分析、可视化分析、语义引擎和知识计算等。
大数据技术已经广泛应用于中医药文献数据、中医诊断客观化数据、中药及复方数据、中医临床数据等领域。中医药文献资源丰富,如何有效提取其中的模式知识是一个重要问题。例如,一些研究建立了古今名医辨治数据库,将文献划分为古代、近现代和现代三部分,实现了数据库的开放式优化。随着各种新兴传感器(如舌诊仪、脉诊仪、可穿戴设备等)的应用,中医诊疗数据得到了极大的丰富。此外,中药及复方数据的分析,有助于完善中药药性理论和指导中药复方开发。在中医临床数据研究中,学者们正通过数据挖掘来揭示名老中医的经验和相关地域流派的临床诊疗规律。
在悠久的历史发展中,中国涌现了众多医学名家和学术流派。不同流派之间的争鸣与交融,不断补充和完善了中医药学的理论体系,提升了中医药学术水平和临床疗效,极大地促进了中医药的发展。
国家对中医学术流派的研究高度重视,自2006年起,国家中医药管理局设立“中医学术流派研究”科技专项,2008年设立了“中医学术流派研究室”,并公布了首批64个全国中医学术流派传承工作室。这标志着国家层面开始集中人力和物力对代表性中医学术流派进行规范化建设和研究。
自20世纪70年代以来,整理、发掘、研究地域性学术流派的趋势逐渐升温。目前,对地域性学术流派的研究主要集中在新安医派、齐鲁医派、海派医派、钱塘医派、孟河医派、岭南医派、永嘉医派、湖湘医派、闽台医派、吴中医派、旴江医派、御医学派等。尽管地域性中医学术流派的研究呈现出繁荣景象,但也存在一些问题:过分强调个性而忽视共性、分散保存的成果未能实现资源共享、缺乏统一的评价标准、学术价值有待进一步挖掘。
在大数据时代,应赋予流派研究以新的意义。将大数据分析技术(如机器学习与数据挖掘算法、预测性分析、可视化分析、语义引擎、知识计算、数据质量和数据管理等)与地域性中医学术流派研究结合,对分散的多类数据源进行集中管理,提供高效、高精度的大数据分析与挖掘,实现数据资源共享和知识发现。
构建“地域性中医学术流派评价方法学体系”,形成行业内公认的标准和规范,进而推广至地域性中医学术流派的评价中。
大数据时代的到来,为中医药研究带来了新的视角和机遇。地域性中医学术流派是中医学术发展与理论创新的重要形式,但当前的数据具有异构性、广泛分布、多样性和海量性等特点。将大数据分析技术应用于地域性中医学术流派研究,能够实现数据资源共享和多维分析,丰富研究方法学内容,构建“地域性中医学术流派评价方法学体系”,推动中医学术流派的传承与发展。
本文参考文献略。本文来源于《世界科学技术—中医药现代化》2018年第01期。