【摘要】  歷代中醫(yī)醫(yī)案對中醫(yī)理論的不斷發(fā)展起著重要作用，而海量的醫(yī)案數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人的理解能力。從信息科學(xué)角度來看，中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)是混亂而又復(fù)雜的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。這導(dǎo)致了醫(yī)案研究的困難，亟需新技術(shù)和新方法的引進(jìn)，知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法可能就是一種重要而有效的方法。本文簡要介紹了中醫(yī)醫(yī)案中的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法，并提出具體研究思路，以期有助于實現(xiàn)醫(yī)案研究技術(shù)創(chuàng)新。

　　【關(guān)鍵詞】  中醫(yī)； 醫(yī)案； 知識； 技術(shù)； 數(shù)據(jù)

　　中醫(yī)醫(yī)案是中醫(yī)臨床醫(yī)師實施辨證論治過程的文字記錄，是保存、查核、考評乃至研究具體診療活動的檔案資料［1］。在中醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域中，自古至今，從散在于各種史料中記錄的醫(yī)案雛形，到醫(yī)案專著，醫(yī)案一直伴隨著中醫(yī)藥學(xué)的發(fā)展。隨著醫(yī)案記錄的不斷涌現(xiàn)，醫(yī)案分析研究也層出不窮，在中醫(yī)理論的形成發(fā)展傳承過程中一直充滿活力，是中醫(yī)理論不斷發(fā)展的搖籃。隨著新技術(shù)、新方法不斷引入中醫(yī)藥研究領(lǐng)域，應(yīng)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)方法對中醫(yī)醫(yī)案進(jìn)行研究已經(jīng)提上日程。

　　1  中醫(yī)醫(yī)案的特征與新技術(shù)新方法的引進(jìn)

　　中醫(yī)醫(yī)案是中醫(yī)理、法、方、藥綜合運用的具體反映形式，它不僅是醫(yī)療活動的真實記述，而且還反映了醫(yī)家的臨床經(jīng)驗及思維活動。由于醫(yī)家所處時代不同，個人經(jīng)歷、學(xué)識、愛好和修養(yǎng)等各異，因此歷代醫(yī)案的數(shù)量、形式、體裁、風(fēng)格和內(nèi)容等亦在不斷變化中。我國早在2 000多年前，名醫(yī)淳于意就首先注意醫(yī)案（診籍）的記載。但秦漢以降，醫(yī)家崇尚方書，此后直至隋唐五代，醫(yī)案才逐漸散見于醫(yī)籍和文史書中，數(shù)量少且內(nèi)容簡；宋金元時期醫(yī)案專著開始出現(xiàn)，醫(yī)籍附案逐漸增多，醫(yī)家立案蔚然成風(fēng)，醫(yī)案風(fēng)格異彩紛呈。醫(yī)案發(fā)展至明代，開始有名醫(yī)醫(yī)案的專著出版，如江灌的《名醫(yī)類案》。此期在醫(yī)案數(shù)量增加的同時，質(zhì)量也有了明顯提高，主要表現(xiàn)為內(nèi)容完整、客觀；格式多樣、規(guī)范；說理透徹、詳明；文筆秀美、流暢［2］。明末清初醫(yī)家喻嘉言在《寓意草》中撰“與門人定議病式”，在韓懋和吳昆等人的基礎(chǔ)上，對撰寫醫(yī)案的內(nèi)容與格式提出了更高的要求，即態(tài)度應(yīng)嚴(yán)肅認(rèn)真，內(nèi)容應(yīng)詳盡，理法方藥應(yīng)齊備。而張山雷在撰寫風(fēng)格上，或繼承明清兩代的特點，或?qū)鹘y(tǒng)醫(yī)案加以變革，采用中西匯通的觀點敘述醫(yī)案。隨著時代的不斷進(jìn)步，醫(yī)案的數(shù)量也呈“爆炸式”增長。如隋唐五代前千百年的醫(yī)案，數(shù)量少且內(nèi)容簡；而僅在清代，醫(yī)家撰寫的醫(yī)案專著就達(dá)200余種，而且門類齊全，風(fēng)格多樣，既有個人醫(yī)案、醫(yī)案類書、醫(yī)案叢書，又有?？漆t(yī)案、專題醫(yī)案、會診醫(yī)案、醫(yī)案評注及宮廷醫(yī)案等；近十年公開出版的名老中醫(yī)醫(yī)案有近百種之多，每種收錄醫(yī)案數(shù)百則到千余則不等。古今醫(yī)案內(nèi)容也發(fā)生了很大變化［3］，向應(yīng)用中醫(yī)基本理論研究現(xiàn)代醫(yī)學(xué)疾病的方向發(fā)展，注重記載現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已診斷明確的病名。常見的記載方式為中西醫(yī)診斷并列，以利互參。醫(yī)案記載實驗室等客觀檢查的內(nèi)容逐日增多，針對檢查結(jié)果的辨治內(nèi)容如“微觀辨證”等隨之出現(xiàn)?，F(xiàn)代醫(yī)案中處方用藥的內(nèi)容變化也較明顯，醫(yī)者不僅根據(jù)中醫(yī)藥理論選方用藥，而且根據(jù)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)病理生理和中藥藥理進(jìn)展來選方用藥，醫(yī)案中合用西藥的現(xiàn)象越來越多。即便現(xiàn)代醫(yī)案也存在著記載缺雜混亂、現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成分過多、文詞晦澀、夸張不實等諸多問題［4］。從以上分析可知，從信息科學(xué)角度來看，中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)將是混亂又復(fù)雜的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。這些導(dǎo)致了中醫(yī)醫(yī)案研究的困難。隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域分工日益細(xì)化，跨專業(yè)的溝通變得更加困難，而某個專業(yè)領(lǐng)域的信息，可能對相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域是有價值的，它們之間存在著某種隱含的有價值的關(guān)聯(lián)，而以常規(guī)方式通常檢索不到這種關(guān)聯(lián)性。中醫(yī)醫(yī)案不僅涉及到臨床內(nèi)、外、婦、兒各科，還包含了中醫(yī)學(xué)中的哲學(xué)基礎(chǔ)、中醫(yī)對正常人體和疾病的認(rèn)識，以及中醫(yī)食療、養(yǎng)生和診療疾病的原則等方方面面，如何對其中隱含的知識進(jìn)行解析與發(fā)現(xiàn)，必將是今后研究的熱點與難點。而且中醫(yī)藥學(xué)科內(nèi)仍然有大量的問題，甚至是一些基本性的問題得不到合理的、科學(xué)的解釋，研究的空白比比皆是，這些都可能通過中醫(yī)醫(yī)案研究得到解決或啟示。但以個人之力實難發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的有價值信息，而且以人工逐字研讀名老中醫(yī)醫(yī)案，容易產(chǎn)生遺漏，來回翻頁又很繁瑣。要完成普通人不能完成的任務(wù)，這就需要有新技術(shù)新方法的引進(jìn)，知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法可能就是這樣一種重要而有效的方法。

　　2  知識發(fā)現(xiàn)方法及其在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用

　　知識發(fā)現(xiàn)是指從數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可被理解的模式的非一般的過程［5， 6］。知識發(fā)現(xiàn)是多學(xué)科交叉的新興邊緣學(xué)科。近年來，隨著數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的快速發(fā)展，各種數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)量飛速增長。如何從這些海量數(shù)據(jù)中提取出有用的知識呢？數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（knowledge discovery in database， KDD）的出現(xiàn)為人們提供了一條解決這種“數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏”困境的有效途徑。當(dāng)前國際上，知識發(fā)現(xiàn)的研究主要是以知識發(fā)現(xiàn)的任務(wù)描述、知識評價與知識表示為主線，以有效的知識發(fā)現(xiàn)算法為中心。知識發(fā)現(xiàn)過程一般由三個主要的階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)和解釋。知識的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個階段的反復(fù)過程。中醫(yī)醫(yī)案中的知識發(fā)現(xiàn)也不例外。

　　2.1  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備  要有效地利用KDD進(jìn)行中醫(yī)醫(yī)案知識發(fā)現(xiàn)，首先必須進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。目前，在“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（引文版）”、“中國期刊全文數(shù)據(jù)庫”等數(shù)據(jù)庫中，以發(fā)表論文的形式實現(xiàn)了部分現(xiàn)代醫(yī)案的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。此外僅少數(shù)專題性質(zhì)的數(shù)據(jù)庫收錄了一些古今醫(yī)案。再加上散見于古今醫(yī)籍和文史書中的醫(yī)案，中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作將是一個龐大的系統(tǒng)工程。中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中具體要解決的是：設(shè)定并明確中醫(yī)醫(yī)案知識發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)；對中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)加以充分理解；對相關(guān)的中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理，使其符合KDD算法的要求；選用合適的KDD方法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。其中中醫(yī)醫(yī)案中的知識發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)，可以從指導(dǎo)中醫(yī)臨床應(yīng)用角度，對醫(yī)案內(nèi)容加以分析歸納研究，如對醫(yī)者臨證思維的闡釋，對各醫(yī)家、流派學(xué)術(shù)思想的探討，各?？啤２?、專癥理法方藥運用特點的歸納，以供臨證學(xué)習(xí)參照，并可建立智能診療系統(tǒng)。也可以就其中蘊(yùn)含的中醫(yī)醫(yī)理、藥理進(jìn)行研究，尋求中醫(yī)藥基礎(chǔ)理論的新突破、中藥新藥的勘探等。

　　2.2  中醫(yī)醫(yī)案中的知識發(fā)現(xiàn)可能運用的主要技術(shù)

　　2.2.1  統(tǒng)計方法  從歷史上看，統(tǒng)計工作主要集中在測試預(yù)先的假說以及使模型適合于數(shù)據(jù)等。研究上，統(tǒng)計方法通常依賴于一個明確的潛在概率模型。此外，人們假定這些方法是由統(tǒng)計學(xué)家來使用的；為了生成候選假說和模型，人的干預(yù)是必要的。目前已有中醫(yī)醫(yī)案論文中用了頻數(shù)統(tǒng)計的這種最粗淺的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法來進(jìn)行研究，通過這種計量的研究使得結(jié)論更有說服力。如姜良鐸［7］在董建華的指導(dǎo)下，運用統(tǒng)計學(xué)原理對古今700多醫(yī)家10 009則溫病醫(yī)案進(jìn)行分析，從而總結(jié)出溫病診斷指標(biāo)及證治方藥規(guī)律。

　　2.2.2  聚類分析  又稱集群分析，是指利用物以類聚的原理，把大量無序的數(shù)據(jù)分成數(shù)類，有助于對大量數(shù)據(jù)中的規(guī)則予以認(rèn)識，它是一種數(shù)理統(tǒng)計方法，可將一些觀察對象依據(jù)某些特征加以歸類，在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)分類問題中有著廣泛的應(yīng)用。在中醫(yī)醫(yī)案研究中，聚類分析能較好地避免分類過程中摻雜的主觀因素，能客觀地準(zhǔn)確地反映研究對象，并從中可能發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的客觀規(guī)律［8］。如周德生［9］統(tǒng)計了明清時期26部現(xiàn)存醫(yī)案中的津液虧損病案573例，采用R型系統(tǒng)聚類分析方法，得出津液虧損中每個亞型的幾個主要用藥，并揭示了明清時期津液理論的某些特征。

　　2.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦工作機(jī)制的一種計算模型，它是由非處理單元組成的非線性大規(guī)模自適應(yīng)系統(tǒng)，以類似于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息的高級處理。由于它具有自適應(yīng)性、并行處理能力和非線性處理的優(yōu)點，所以在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用［10］。目前已有學(xué)者利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理實現(xiàn)對病案的分析，用病癥分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說明知識自動獲取方法的實現(xiàn)。它應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（back propagation algorithm， BP），通過研究中醫(yī)醫(yī)案，形成專家知識，對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而使網(wǎng)絡(luò)獲得一定的學(xué)習(xí)能力，將訓(xùn)練所“學(xué)習(xí)”而來的“知識”運用到新的病癥判斷中，從而實現(xiàn)對新知識的獲?。?1］。其雖然只是舉了一個例子，但引進(jìn)了醫(yī)案分析的新方法。

　　2.2.4  決策樹  該樹的每個非終端點均表示被考察數(shù)據(jù)項目的一個測試或決策，根據(jù)測試結(jié)果選擇某個分支。為了分類一個特定數(shù)據(jù)項目，從報結(jié)點開始，一直向下判定，直到到達(dá)一個終端結(jié)點（或葉子）時為止。當(dāng)?shù)竭_(dá)一個終端結(jié)點時，一個決策便形成了。決策樹也可解釋成一種特殊形式的規(guī)則集，其特征是規(guī)則的層次組織關(guān)系。前已述及，中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)是混亂又復(fù)雜的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。而處理大量混亂而復(fù)雜的經(jīng)驗數(shù)據(jù)的一個很好的方法是決策樹分類技術(shù)。利用知識發(fā)現(xiàn)中的決策樹方法來對這些數(shù)據(jù)分析，可以為醫(yī)生提供極具價值的知識，從而對臨床醫(yī)療方案進(jìn)行優(yōu)化。目前已有研究者從醫(yī)院病案室保存的冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（簡稱冠心病）病案中選取了一些數(shù)據(jù)作為挖掘的原始數(shù)據(jù)集，進(jìn)行了基于決策樹的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，得到了良好的效果［12］。同樣，我們也可以進(jìn)行基于決策樹的中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)分析，從而優(yōu)化傳統(tǒng)的中醫(yī)醫(yī)療方案。

　　2.2.5  模糊集與粗糙集  模糊集是一種表達(dá)和處理不確定性的重要方法。不確定性以多種形式發(fā)生在今天的數(shù)據(jù)庫模型中，如不精確、不完全、不典型、不一致、含糊，等等。模糊集利用不確定性使系統(tǒng)的復(fù)雜性變得可處理。當(dāng)精確輸入不可能或太昂貴時，模糊系統(tǒng)就是一種強(qiáng)有力的模型方法。粗糙集合理論中的模糊性就是一種基于邊界的概念，即一個不精確的概念具有模糊的不可被明確劃分的邊界。粗糙集用一個集合的上下界來定義，下界中的每個成員都是這個集合的成員，而上界的每個非成員也一定是這個集合的非成員。粗糙集中的上界是下界和邊界區(qū)域的并集。邊界區(qū)域的成員可能（但是不能肯定）是這個集合中的成員。因此，粗糙集可以被看成是一個有三級成員函數(shù)（是，否，可能）的模糊集。象模糊集那樣，粗糙集是處理數(shù)據(jù)不確定性的一種數(shù)學(xué)概念。與模糊集類似，粗糙集很少單獨使用，而通常是與規(guī)則推導(dǎo)、分類、聚類等其他方法一起組合使用。已有學(xué)者基于奇異粗集及其元素遷移，研究其在中醫(yī)藥辨證診治過程和中藥方加減中的應(yīng)用，設(shè)計一個基于雙向S粗集的中醫(yī)藥辨證診治知識支持系統(tǒng)，為人工智能技術(shù)在中醫(yī)藥診治領(lǐng)域中的應(yīng)用開辟了一個新的思路［13］。我們也可以采用類似方法研究中醫(yī)醫(yī)案中蘊(yùn)含的各醫(yī)家辨證診治思維過程，從而把中醫(yī)藥研究引向深入。

　　2.3  結(jié)果表述和解釋  是指根據(jù)最終用戶的決策目的，對提取的信息進(jìn)行分析，把最有價值的信息區(qū)分出來，并且通過決策支持工具交給決策者。在中醫(yī)醫(yī)案研究中，根據(jù)設(shè)定的中醫(yī)醫(yī)案知識發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)，例如關(guān)于疾病的診斷治法遣方用藥的分析，對相關(guān)信息進(jìn)行相應(yīng)分析處理，由特定知識發(fā)現(xiàn)工具來實現(xiàn)。但結(jié)果仍需終端用戶來判定是否符合中醫(yī)藥基本理論或者通過臨床科研實踐來進(jìn)行驗證。

　　3  非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)法及其在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用

　　3.1  非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)法概述  隨著科學(xué)技術(shù)的高度發(fā)展，學(xué)科的分化越來越細(xì)，學(xué)科間交流越來越困難，知識總量與人類吸收能力之間的矛盾日益突出。一個專業(yè)領(lǐng)域的信息可能對另一個專業(yè)領(lǐng)域是有價值的，跨學(xué)科間一定存在著潛在的未被發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)。這就是所謂“知識分裂理論”［14］。在大量分裂的知識或科學(xué)文獻(xiàn)之間存在著千絲萬縷的聯(lián)系，這些聯(lián)系既包括我們通過常規(guī)組配檢索可得到的顯性的聯(lián)系（或知識），也包括那些常規(guī)檢索得不到的隱性的聯(lián)系（或知識）。1985年Swanson偶然發(fā)現(xiàn)，兩篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)放在一起會揭示出某一個問題的答案，而這個答案是從單獨一篇文獻(xiàn)得不到的。這預(yù)示著在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中存在著大量的未被發(fā)現(xiàn)的隱含的關(guān)聯(lián)。Swanson認(rèn)為，將兩類非直接相關(guān)的文獻(xiàn)結(jié)合在一起分析，會形成一種新的知識，而這種新的知識是通過單獨分析兩類文獻(xiàn)中的任何一類而得不到的。這就是他的非相關(guān)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)思想［15， 16］。在大量的文獻(xiàn)中，一些文獻(xiàn)可能相互引用，文獻(xiàn)間存在著人們可利用數(shù)據(jù)庫檢索到的顯性聯(lián)系；有些文獻(xiàn)互不引用或很少被共同引用，則稱這兩類文獻(xiàn)是相互獨立的，也就是非相關(guān)的。一些非相關(guān)文獻(xiàn)通過各自提出的觀點聯(lián)系在一起，形成邏輯關(guān)聯(lián)。這種聯(lián)系通過常規(guī)的數(shù)據(jù)庫檢索是檢不到的，是未被發(fā)現(xiàn)的隱密的聯(lián)系，是新知識的源泉，可能對科研的發(fā)展具有重大意義［17］。常規(guī)的聯(lián)機(jī)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)分析檢索系統(tǒng)（MEDLINE）檢索方式是通過給定的題目檢索已發(fā)表的文獻(xiàn)。為了擴(kuò)展MEDLINE檢索功能，克服其局限性，Swanson設(shè)計了一個人機(jī)交互的軟件系統(tǒng)，并制定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫檢索策略，稱為Arrowsmith，用于分析研究非相關(guān)的互補(bǔ)文獻(xiàn)，更加易于在兩組生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)間發(fā)現(xiàn)互補(bǔ)性結(jié)構(gòu)［18］。在Swanson的研究方法的基礎(chǔ)上，很多研究人員對基于非相關(guān)文獻(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法進(jìn)行了改進(jìn)。Gordon和Lindsay改進(jìn)了Swanson的基于單詞的詞頻統(tǒng)計方法，利用基于短語的詞頻統(tǒng)計方法，引入了四個參數(shù)來獲得短語的最終詞頻，驗證了雷諾病（Raynaud），魚油（fish oil）之間的關(guān)聯(lián)［19， 20］。Weeber等［21］利用一體化醫(yī)學(xué)語言系統(tǒng)（Unified Medical Language System， UMLS）的語義類型實現(xiàn)了自然語言與UMLS概念的映射。這種語義篩選的機(jī)制能夠產(chǎn)生概念的聚類，尤其是中間集合的概念的聚類。Srinivasan［22］將Weeber的語義分析方法和Gordon的詞頻統(tǒng)計方法結(jié)合起來提出基于概念的詞頻統(tǒng)計方法，將自然語言通過醫(yī)學(xué)主題詞表（medical subject headings， MeSH）與UMLS的語義類型聯(lián)系起來，并利用Gordon的統(tǒng)計參數(shù)，計算概念之間的相關(guān)性。

　　3.2  非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)法及其在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用  由于中醫(yī)醫(yī)案是中醫(yī)臨床醫(yī)師實施辨證論治過程的文字記錄，相互之間幾乎互不引用，兩篇中醫(yī)醫(yī)案相互獨立，也就是非相關(guān)的，這符合非相關(guān)文獻(xiàn)的定義。但是其中蘊(yùn)含的醫(yī)理可能是一致的，這為非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)法在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。Arrowsmith系統(tǒng)是實現(xiàn)非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)的軟件工具，其主要功能是：從兩類非相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫記錄的標(biāo)題、主題詞及文摘當(dāng)中，提取自然語言并加以分析排列，找到能表達(dá)兩類非相關(guān)文獻(xiàn)間關(guān)聯(lián)性的概念、詞語等，供研究人員參考。我們完全可以借鑒和參照Arrowsmith系統(tǒng)，結(jié)合相關(guān)技術(shù)研究最新進(jìn)展，研制可處理中醫(yī)醫(yī)案的軟件系統(tǒng)。有研究者［23］提出了非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)法在中醫(yī)研究中的應(yīng)用需要依賴的幾項關(guān)鍵技術(shù)。非相關(guān)文獻(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng)本身并不復(fù)雜，但是實現(xiàn)在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用同樣需要依賴幾項關(guān)鍵技術(shù)。

　　3.2.1  中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫的建立  面對浩若煙海的中醫(yī)醫(yī)案文獻(xiàn)，面對因時代變遷而造成眾多歧義的中醫(yī)藥概念及詞匯，中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫的建立是需要首先解決的問題。中醫(yī)醫(yī)案一般沒有標(biāo)題、主題詞及摘要，甚至某些中醫(yī)醫(yī)案本身就帶有摘要性質(zhì)。同時中醫(yī)醫(yī)案形式、體裁、風(fēng)格、內(nèi)容的多樣性也使中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫的建立成為困難。我們可以采用先易后難的策略，先從較規(guī)范的現(xiàn)代醫(yī)家醫(yī)案入手，最終建立中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫。

　　3.2.2  中醫(yī)藥學(xué)中文文本自動分詞和詞性標(biāo)注系統(tǒng)研制  實施中醫(yī)藥古文獻(xiàn)的自動切分與標(biāo)注，需要一個高性能的切分標(biāo)注軟件。近年來，中文自動分詞技術(shù)，無論是自動分詞的算法方面，還是詞表的研制方面，都取得較大進(jìn)展，技術(shù)已經(jīng)日益成熟。將這些技術(shù)應(yīng)用于中醫(yī)醫(yī)案研究當(dāng)中還需要做一些軟件實現(xiàn)或集成的工作。但同時，中醫(yī)疾病病名、藥名、度量衡混亂，亟需穩(wěn)定化、標(biāo)準(zhǔn)化［24］，中醫(yī)理論術(shù)語的模糊性等，也是軟件設(shè)計中要解決的問題。

　　3.2.3  停用詞表研制  因為中醫(yī)語言的多義性與模糊性，有一些無意義的語詞，或者是在特定研究領(lǐng)域內(nèi)無意義的語詞，應(yīng)該列入停用詞表，在抽詞的過程加以刪除，降低運算的復(fù)雜程度，提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。但停用詞與停用范圍的確定本身也是個要解決的問題。

　　4  結(jié)語

　　章太炎先生指出：“中醫(yī)之成績，醫(yī)案最著。欲求前人之經(jīng)驗心得，醫(yī)案最有線索可尋，循此鉆研，事半功倍。”要挖掘中醫(yī)寶庫，就要總結(jié)前人經(jīng)驗，研究其學(xué)術(shù)思想；要提高臨床療效，要升華形成新的理論，以推動中醫(yī)藥學(xué)科的整體發(fā)展。因此，有必要認(rèn)真研究中醫(yī)醫(yī)案。我們有理由相信，隨著知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法在中醫(yī)醫(yī)案研究中的應(yīng)用，中醫(yī)藥學(xué)一定有著更廣闊的未來。

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