数据挖掘在中医药治疗特发性膜性肾病的应用研究

"该文档是关于利用人工智能和数据挖掘技术研究中医药在治疗特发性膜性肾病（IMN）中的应用。通过回顾性分析王小琴教授的临床病例，探讨了中药用药规律和治疗策略，并评估了中西医结合治疗的效果。" 在这一研究中，数据挖掘方法被用于分析王小琴教授治疗特发性膜性肾病的392首处方，涉及48例患者。研究过程包括数据收集、预处理和建立数据库，随后使用SPSS20.0进行频数分析，以及SPSS Modeler14.1进行关联分析，以揭示高频用药和常用药对。 研究结果显示，治疗IMN所使用的中药共计150味，分属于16个类别，药性以平性为主，药物味道以甘、苦、辛为常见，主要归经于肺、脾、肝、肾。16种最常使用的药物包括黄芪、党参、茯苓等，这些药物涵盖了补虚、利水渗湿、清热等多个药效类别。同时，研究发现了若干常用的药物组合，如防己与黄芪、党参与黄芪、黄芪与丹参等。 通过对治疗前后实验室指标的比较，发现血清白蛋白水平在治疗后显著升高，显示出治疗的有效性。此外，24小时尿蛋白定量和总蛋白等指标的变化也表明了中西医结合治疗的积极效果。 论文还深入讨论了王小琴教授对IMN病因病机的理解，她的用药特点，以及中西医结合治疗IMN的临床疗效。这为临床医生提供了宝贵的参考，有助于进一步优化治疗方案，提高治疗的安全性和有效性。 最后，研究总结了成果，并对未来的研究方向进行了展望，强调了数据挖掘在中医药研究中的重要作用，以及在探究疾病治疗规律和提升临床实践中的潜在价值。附录和致谢部分则提供了对研究过程和贡献者的详细记录。