浅谈数据挖掘在中医养生康复中的应用效果

河北省中医院 冯晓菊 夏芳 张振伟 杨青峰

目的：探讨数据挖掘在中医养生康复中的应用效果，为临床实践提供理论依据。方法：以内科疾病者进行研究，共计100例，50例是参照组，50例是研究组，研究开始时间是2019年4月，结束时间是2020年4月，参照组应用常规管理，研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，两组患者管理效果对比分析。结果：研究组患者在症状缓解有效率、生活质量方面均更优，各数据与惨嚎组比较，P＜0.05。对于护理满意度，研究组更高，差异P＜0.05，产生了统计学意义。结论：内科疾病患者应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，具有显著应用价值。

内科慢性病种类较多，包括高血压、糖尿病、慢阻肺等，病因复杂，且经过长时间积累。内科疾病若未得到及时且有效治疗，将对生命与财产造成损害，增加经济负担。近年来，人们居住环境、生活方式发生变化，内科慢性病患者数量不断增多，具有较高死亡率。研究数据表明，内科疾病患者死亡率约为总死亡数量的80%，需重视其有效治疗。数据挖掘表示数据库中发现知识，即在大量数据内获取最终可理解、潜在有用、新颖、有效的非平凡过程。养生方法具有信息量浩瀚如海的特点，为了能够快速获取预想知识，发现规律与关系，传统还原论应用价值不高。信息科学可促进我国中医药学术发展，被视为中医理论的现代化研究切入点之一。数据挖掘为数据库自动发现模式，能够在大量随机、模糊、有噪声、不完全的数据库中提取有用知识与信息。当前，以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理有关研究较少，基于此，本文将以100例患者为对象开展研究，内容如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

以内科疾病者进行研究，共计100例。参照组，男、女各24例、26例；年龄为（49.68±5.18）岁；疾病情况：冠心病、高血压、糖尿病各17例、20例、13例。研究组，男、女各26例、24例；年龄是（49.23±5.45）岁；疾病情况：冠心病、高血压、糖尿病各17例、21例、12例。参照组、研究组资料比较，P＞0.05。

1.2 方法

参照组应用常规管理：结合患者的实际情况采用药物治疗，口头讲述疾病有关知识，并指导患者规范且合理用药。

研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理：（1）数据挖掘：采用分类与聚类方法，对数据集合内个体依照相似性实施分类，形成有意义子集。实施方剂管理，以内科疾病作为切入点，根据症状和药物整理数据，建立数据库，挖掘出内科疾病的用药管理、饮食管理、运动管理等，制定诊断性管理方案。（2）保健方案：1）健康教育：向患者讲述中医养生康复方法，包括调节情志、冬季养生、夏季养生、24节气养生等。2）情志管理：护理人员需与患者及家属密切沟通交流，明确其消极情绪类型，后采用一对一心理辅导的方式减少患者心理负担，改善其消极情绪。3）冬季养生：冬季养生需要做好足够的热量摄入，所以这个时候是适合吃高热量的食物，这样的话是可以帮助自己的身体维护一定的热量的，也就是可以让自己感觉不那么冷。而且冬季的时候应该多吃一些高营养物质的食物，冬季是一个收藏的季节，这个时候补充足够的营养对于养生是有着很大的帮助的。如果患者经常感觉比较冷的话建议适当的进行一些体育运动，帮助身体保暖。4）夏季养生：夏季天气炎热，饮食方面可参照以下，如西瓜、苹果、葡萄。5）24节气养生方法：立春，注意防病保健，室内通风，并加强锻炼，做好口鼻保健，宜饮食温、甘、发散食品，口味清淡可口，忌食酸、生冷、油腻食物；雨水，注意养护脾脏，以调理肝脏、肝气通顺为重点，宜食新鲜蔬菜、果汁多水果、蔬菜，忌食油腻、辛辣食物。

1.3 观察指标

评估治疗效果，有效：症状消失；显效：症状缓解；无效：不满足以上情况。对生活质量综合评估，使用SF-36量表。评估护理满意度，使用护理满意度量表。

1.4 统计学方法

本研究应用SPSS19.0软件进行分析，P＜0.05，统计学意义存在。

2 结果

2.1 两组患者症状改善情况比较

参照组应用常规管理，研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，两组患者症状改善有效率比较：研究组症状缓解有效率高于参照组，P＜0.05。如表1所示。

表1 两组患者症状改善情况分析（n/%）Tab.1 Analysis of symptom improvement in two groups of patients (n/%)

2.2 两组患者生活质量比较

参照组应用常规管理，研究组应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，两组患者生活质量比较：研究组管理后生活质量评分（91.56±5.32）高于参照组（84.53±6.82），P＜0.05。如表2所示。

表2 两组患者生活质量比较分析（X±S）Tab.2 Comparative analysis of the quality of life of the two groups of patients (X±S)

2.3 两组患者满意度比较

两组患者满意度比较，差异P＜0.05。如表3所示。

表3 两组患者满意度比较分析（n/%）Tab.3 Comparative analysis of patient satisfaction between the two groups (n/%)

3 讨论

3.1 中医养生康复在内科疾病的应用分析

中医药学发展历史长达数千年，具有独特理论体系与指导思想，体现与蕴含了精准医学基本概念，其中异病同治、同病异治、辨证论治、治未病、整体观念均体现出个体化治疗理念，与精准医学发展目标、发展内涵相符。中国的养生之法被称为卫生、养生、厚生或道生。卫生就是保卫生命的意思；养生就是养护生命的意思；厚生就是厚待生命的意思；道生就是要求以上养生都要有一个度。《道德经》中有“人法地，地法天，天法道，道法自然”之说，告诫人们要遵循自然界和宇宙的规律。所谓养生，就是根据生命规律，采用养护身心，保持或增进健康，减少疾病，以延年益寿的一种措施，相当于现代医学中的保健活动。在我国医疗卫生发展过程中，中医养生康复为发展需求，同时在健康中国战略实现过程中属于重要保障。我国中医养生康复发展过程中，需重视以下几点：（1）应当不断挖掘自身思想体系中精准化优势与特色，并积极弘扬；（2）在现代生物医学科技的支撑下，不断发展中医药创新性，突出中医治未病结合现代预防医学，实现个体化诊疗；（3）在临床疾病的诊疗中，不断提高精准化水平，突出中医药整体性、动态化、个性化诊疗思想。有学者在老年人养生保健中建立了基于体质辨识养生管理平台，包含三个模块，分别是体质辨识模块、养生方案模块、数据统计分析模块，在老年人的养生管理中发挥重要作用。该管理平台详细内容如下：（1）体质辨识模块：采用物联网技术构建信息采集体系、信息转换体系和显示体系，该体系收集老年人基本信息，包括基本信息身体形态、身体素质、机能水平、心理发育水平、社会适应能力等；使用数据库软件建立数据库模型，确定赋予用户；之后，分析与统计数据，依据王琦教授九分法体质辨识，对收集数据进行初步分类。（2）养生方案模块：根据不同体质设置不同养生方案和指导意见库，根据体质辨识模块提供的量化评价，医护可根据老年人不同体质情况设定养生方案。方案内容包括中医膳食调理，中医运动养生、情志养生、经络养生、中药调理。医护人员可以根据情况添加、修改和删除。系统得到患者体之后，生成的养生方案都是多套的，医护人员可根据老年人的需求和实际情况随意勾选。（3）数据统计分析模块：附带数据统计功能，将最后收集的数据进行分析，最后归纳总结，使中医从定性、模拟和管理分散状态走向定量、数字化和管理信息化、一体化。

3.2 数据挖掘在中医养生康复的应用价值分析

针对中医养生康复规律实施数据挖掘技术，使用数字表达与描述内容，有效推动我国养生规范化进程。中医药信息具有特殊性、复杂性，在数据挖掘方面，要求挖掘对象十分广泛，且挖掘算法能够具有鲁棒性与高效性，仪器提供准确的决策与知识。当前，我国养生数据库的资料较为丰富，然而，以数据挖掘技术为基础的中医养生有关研究进行分析，我国中医数据挖掘为初步阶段，针对古文献数据整理与挖掘较多，但复方用药规律有关研究较少。对此现象进行分析，中医药具有复杂性，受到个人体质影响，数据预处理较为繁琐。为有效解决此现象，可通过建立健全结构化数据库，利用结构化临床信息，通过采集系统进行数据收集，促使养生数据挖掘可信度、效率有效提高，对发现中医诊治规律具有积极意义，同时还有助于诊治模式创新，促使科研、诊疗教学水平有效提高。

3.3 研究结果分析

中医养生康复学是以传统古代哲学思想、传统中医理论作为基础，以天人相应整体观作为出发点，以正气为本，预防为主，重视治未病，使用科学且养生的方法与知识，调节机体，促使体质增强；保持健康，抵御邪气；延缓衰老，促使身体素质提高，最终实现延年益寿。中医养生康复学重视人与自然高度和谐，其高明之处为顺时养生、因天之序、防患未然。中医所蕴含的养生康复知识较为丰富，通过实施信息化技术，数字化处理养生知识偏方、中医古籍，能够有效保存与利用，同时也是进一步挖掘养生知识的基础。大量临床实践表明，在临床应用“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理具有显著应用价值。本次研究中，针对内科疾病患者实施以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，结果可见，研究组症状缓解有效率高于参照组，P＜0.05，产生了统计学意义。研究组患者经过管理后，生活质量明显改善，与参照组比较，差异P＜0.05，统计学意义存在。对于护理满意度，研究组更高（P＜0.05）。

3.4 总结

综上所述：内科疾病患者应用以“数据挖掘”为基础的中医养生康复管理，具有显著应用价值。