原发性血小板减少性紫癜(Idiopathic thrombocytopenic purpura, ITP),是以出血及外周血小板减少,骨髓巨核细胞数正常或增多,伴有成熟障碍为主要表现的常见出血性疾病,以皮肤、黏膜出现瘀点或瘀斑为主要临床表现[1],约占出血性疾病总数的1/3,成人的年发病率为5~10/10万[2]。
关键词: ITP 中医药 原发性血小板减少性紫癜 数据挖掘 网络药理学酒精性肝病是由于长期大量饮酒导致的肝脏疾病,临床分3型:酒精性脂肪肝、酒精性肝炎、酒精性肝硬化,在某些情况下会导致肝细胞癌[1,2]。2019年的流行病学研究显示,ALD 中国发病率为4.5%(6 200万),美国、欧洲和日本分别为6.2%(1 900万)、6.0%(3 100万)和1.56%~2.34%(230万)[3,4,5]。大量研究表明,ALD对人类的健康和经济带来了沉重负担[6,7,8]。
关键词: SPSS Modeler VOS viewer 中医药 数据挖掘 治法 用药规律 病机 酒精性肝病在过去几十年里, 我国居民肺部疾病的发病率和死亡率仍在迅速上升, 耗费着巨大的卫生保健费用[1,2]。人体在呼吸过程中, 肺泡上皮细胞和肺泡巨噬细胞等气道细胞暴露于烟雾、 花粉、 灰尘和病原体等异物中, 被认为是肺部疾病发生的主要和关键因素[3]。病理上, 肺部疾病的主要特征是肺泡上皮细胞完整性的改变、 炎症细胞的浸润和上皮细胞间质化改变[4];在发病机制方面, 越来越多的证据表明, 晚期糖基化终末产物受体(receptor for advanced glycation end product, RAGE
关键词: COPD RAGE 中医药 晚期糖基化终末产物受体 肺部疾病中医辨证论治是一个复杂的思维过程,临床信息与中药处方之间存在复杂的映射关系。当前计算机模拟中医辨证主要通过基于规则的专家系统、数理统计、机器学习、深度学习等方法实现,然而上述方法皆存在一定局限性。由于方药推荐系统涉及医疗领域,对模型的准确率、可解释性要求高,同时规范、全面且经过疗效评定的临床数据集获取难度大,以单一模式进行建模难以满足需求,因此有学者建议尝试“经验模型+机器学习”模式,即将中医知识、中医经验以规则的形式表达,同时结合机器学习进行建模[3,4,5],使模型兼具强拟合能力、高准确性、可解释性,
关键词: Transformer 中医药 人工智能 方证相应 注意力机制 深度学习 辨证论治影响因子:1.079
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