任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學針灸推拿學院，成都，610075)

針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應用

任玉蘭 郭太品 陳 亮 孫天曉 李皙子 梁繁榮

(成都中醫(yī)藥大學針灸推拿學院，成都，610075)

文章融合針灸學決策思維、循證醫(yī)學理念和方法、現(xiàn)代計算機技術(shù)，從信息整合平臺、數(shù)據(jù)挖掘平臺、臨床決策支持平臺、循證針灸診療設(shè)備四個方面介紹了針灸臨床循證決策信息化建設(shè)概況與應用實踐，將對針灸循證決策實踐提供示范和指導。

針灸；臨床決策；信息建設(shè)

針灸學屬于傳統(tǒng)醫(yī)學，目前針灸臨床診療決策模式主要以經(jīng)驗為主，即決策方案的確定一般依靠醫(yī)生的直覺、以往的經(jīng)驗和已有的知識結(jié)構(gòu)[1]。然而，這種以經(jīng)驗為主的傳統(tǒng)臨床實踐模式較少重視甚或忽視外部科學研究證據(jù)的作用和利用，因此，在一定程度上阻礙了針灸臨床療效的進一步提高，阻礙了針灸學術(shù)的繼承與發(fā)展、針灸療法的推廣與應用。如何借助方法學的突破和學術(shù)思想的創(chuàng)新，促進針灸臨床經(jīng)驗決策模式向科學決策模式的轉(zhuǎn)變是針灸學發(fā)展中一個亟待解決的重要課題。循證醫(yī)學(Evidence-based Medicine，EBM)意為“遵循科學證據(jù)的醫(yī)學”，與傳統(tǒng)經(jīng)驗醫(yī)學強調(diào)經(jīng)驗的積累相比，循證醫(yī)學更強調(diào)依據(jù)研究證據(jù)進行醫(yī)療決策，但又注重與醫(yī)生臨床經(jīng)驗和患者意愿相結(jié)合，故循證醫(yī)學在全世界范圍內(nèi)被公認為最佳的臨床決策方法，更符合當代臨床醫(yī)學的發(fā)展趨勢[2]。因此，對于針灸醫(yī)學，引入循證醫(yī)學方法和理念，實現(xiàn)最佳研究證據(jù)與醫(yī)生經(jīng)驗、患者需求三者完美結(jié)合的循證決策應該是目前針灸臨床實踐的最理想模式。

然而，根據(jù)針灸學科的發(fā)展現(xiàn)狀和特點，循證針灸研究證據(jù)主要包括古代文獻記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實驗研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等。而數(shù)千年的歷史沉淀和近幾十年的迅猛發(fā)展所形成的海量信息，卻給針灸臨床研究證據(jù)的準確和快速獲取帶來困難：如何快速有效獲取所需的研究證據(jù)？如何加工和管理自己所需的研究證據(jù)？如何快速分析研究證據(jù)，提取有效治療方案？如何評價或反饋循證決策的臨床療效？現(xiàn)代信息技術(shù)包括網(wǎng)絡通信技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工智能技術(shù)、自然語言處理技術(shù)等等為上述困難的解決提供了堅實的技術(shù)支撐。鑒于此，本研究提出了以循證決策實踐過程為基礎(chǔ)和指導，立足于傳統(tǒng)針灸理論及臨床特點，融合計算機信息學方法和技術(shù)，開展針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應用研究，并達到構(gòu)建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺、開發(fā)與平臺數(shù)據(jù)對接的終端診療與經(jīng)穴效應檢測設(shè)備、形成針灸臨床循證決策信息評價中心的目標。下從4個方面介紹本研究開展的針灸臨床循證決策信息化建設(shè)與應用內(nèi)容。

1 針灸臨床循證決策信息整合平臺的建設(shè)與應用

1.1 針灸循證決策信息數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建 為了實現(xiàn)不同來源的古代文獻記載、現(xiàn)代臨床研究、現(xiàn)代實驗研究、醫(yī)院臨床病歷、名老專家醫(yī)案等針灸循證決策信息資源的存儲、整合、分析利用與深層次知識發(fā)現(xiàn)，采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、文本挖掘技術(shù)、信息抽取技術(shù)等，在對針灸臨床循證決策業(yè)務需求、數(shù)據(jù)需求、功能需求分析基礎(chǔ)上，通過源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)表設(shè)計、數(shù)據(jù)錄入、質(zhì)量評價，數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計、數(shù)據(jù)ETL(抽取、轉(zhuǎn)換、裝載)和實施，構(gòu)建了符合針灸循證決策信息類型和結(jié)構(gòu)的循證針灸數(shù)據(jù)倉庫[3]。該庫完成了針灸基本知識、病癥基本數(shù)據(jù)和針灸處方數(shù)據(jù)的存儲、集成和管理，從而為針灸臨床決策分析提供了集中一致的數(shù)據(jù)集合，為針灸循證決策信息的深層次利用奠定了堅實基礎(chǔ)。目前已整合的針灸循證資源主要包括：國內(nèi)外權(quán)威、知名、公開的腧穴、經(jīng)絡、針灸優(yōu)勢病癥、刺灸方法、基本處方等針灸基本知識，以及偏頭痛、功能性消化不良等20余種疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床決策信息，共計500萬條信息記錄[4]。

1.2 針灸循證決策信息智能檢索平臺的構(gòu)建 方便決策者快速有效獲取所需的研究證據(jù)，本研究在構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上探索了能適應決策者靈活多變的檢索條件及檢索速度很快的智能信息檢索模型，實現(xiàn)了針灸循證資源的多途徑、快速方便、有效準確的智能檢索和基于檢索結(jié)果的詞頻統(tǒng)計功能。所用的檢索方法和技術(shù)包括：

1)對不同的字符串匹配技術(shù)、中文分詞技術(shù)、倒排索引技術(shù)做了詳細的對比，分析了基于規(guī)則的分詞算法，基于理解的分詞算法和基于統(tǒng)計的分詞方法的優(yōu)劣勢，最終選擇了最優(yōu)的Analyzer分詞方案——基于IK Analyzer分詞器的分詞方法。

2)設(shè)計了重復與非重復分詞的倒排文檔生成算法，實現(xiàn)了中醫(yī)針灸處方文獻的倒排文檔，同時進行了分詞結(jié)果的臟詞處理和倒排文檔去噪的設(shè)計與實現(xiàn)，通過實際的對比實驗驗證了該功能的可用性和可靠性。

3)對于存入oracle數(shù)據(jù)庫的其他針灸循證資源，基于Ibatis框架、采用動態(tài)多條件組合模糊查詢的進行實現(xiàn)。采用ExtJs動態(tài)生成類似于CNKI、萬方等數(shù)據(jù)庫高級查詢功能的頁面端查詢組件，在頁面端采用Ajax技術(shù)進行異步刷新，提高了決策者體驗的易用性。

1.3 針灸循證決策信息加工與管理平臺的構(gòu)建 為了實現(xiàn)構(gòu)建針灸臨床循證決策信息的共建共享平臺的目標，也方便決策者加工和管理自己所需要的臨床決策信息，本研究數(shù)據(jù)構(gòu)建針灸臨床決策信息加工與管理平臺。該平臺根據(jù)不同文獻類型設(shè)計了不同結(jié)構(gòu)的針灸臨床決策信息加工模塊，決策者通過注冊賬號以后可以在線結(jié)構(gòu)化加工和管理自己需要分析的數(shù)據(jù)，包括古代、現(xiàn)代針灸處方數(shù)據(jù)、名老醫(yī)案數(shù)據(jù)，而醫(yī)生可以管理自己常用的針灸處方，具體還包括新增、修改、刪除和查看數(shù)據(jù)等操作。

2 針灸臨床循證決策的數(shù)據(jù)挖掘平臺的建設(shè)與應用

數(shù)據(jù)挖掘能從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集提取有效的、新穎的、潛在有用的知識和規(guī)律，具有處理海量模糊性和非線性數(shù)據(jù)和知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)勢。本研究以決策資源的分析利用和知識發(fā)現(xiàn)為目的，在試驗相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點和適用性基礎(chǔ)上，結(jié)合針灸臨床診治思路和特點，探索性建立了基于貝葉斯方法的針灸循證診斷決策模型，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的腧穴運用規(guī)律挖掘模型，基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型，基于復雜網(wǎng)絡技術(shù)的核心腧穴及其動態(tài)演變挖掘模型，并通過結(jié)果驗證了該些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可行性，并開展了一系列的應用實踐研究。

2.1 針灸臨床循證決策數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建

1)建立了中醫(yī)病證輔助診斷決策模型：基于中醫(yī)疾病診斷及證候辨證決策過程，診斷決策的關(guān)鍵在于根據(jù)患者的癥狀體征判斷其所患哪種疾病以及哪種證候的概率更大。目前基于Apriori降維的Logistic算法[5]、基于文本挖掘詞頻反文檔頻率方法[6]建立了疾病的癥狀權(quán)重挖掘模型。該法分三個步驟來輔助診斷患者所患疾病及其證候，首先通過文本挖掘算法計算出各疾病中每個癥狀占該疾病的權(quán)重，然后根據(jù)患者主訴的癥狀集合，分別計算包含各癥狀的疾病的權(quán)重和，根據(jù)權(quán)重和的大小來判斷患者最有可能患的疾病或者癥候，再采用Logistic算法進行驗證，如此既能反映癥狀的靈敏度同時也考慮了癥狀的特異度，結(jié)果具有可靠性。

2)建立了基于OLAP的腧穴配伍規(guī)律多維關(guān)聯(lián)分析模型：為了從多個維度，不同概念層次對經(jīng)穴、經(jīng)絡、特定穴運用規(guī)律進行漸進的分析，本研究基于針灸數(shù)據(jù)存在復雜關(guān)系，結(jié)合OLAP和關(guān)聯(lián)規(guī)則建立了腧穴配伍規(guī)律的挖掘模型，具體包括：運用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則分析在不同維度下的分析所選腧穴的頻次和支持度，提取針灸治療某一疾病的常用腧穴；運用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的頻繁項集分析針灸處方中腧穴與腧穴的配伍規(guī)律，計算腧穴項集的支持度和置信度，提取常用的二元或者多元腧穴配伍；采用多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析針灸處方的選經(jīng)規(guī)律、特定穴運用規(guī)律和腧穴分部規(guī)律；采用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分析不同年代、出處、文獻類型等條件下選穴規(guī)律[7-8]。

3)建立了基于復雜網(wǎng)絡的核心腧穴及組團分析的數(shù)據(jù)挖掘模型：本研究以針灸處方作為復雜網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集，以處方數(shù)據(jù)庫中的疾病和腧穴為關(guān)鍵數(shù)據(jù)，基于復雜網(wǎng)絡K-核心算法，先構(gòu)建整個腧穴配伍的復雜網(wǎng)絡，后將復雜網(wǎng)絡數(shù)據(jù)按照某個維度進行網(wǎng)絡數(shù)據(jù)切塊，如疾病名稱，主治醫(yī)生名稱以及朝代名稱等，進而利用K-core算法、二分網(wǎng)絡在切塊數(shù)據(jù)集中尋找到對應疾病，對應醫(yī)生以及對應朝代所用的主穴或組團信息，提取有代表性的核心穴位、穴對、穴組，并可從宏觀和局部多視角研究腧穴組合的關(guān)系及其結(jié)構(gòu)和動態(tài)演化特征[9-10]。

4)建立了基于遺傳算法的針灸治療方案決策模型：為了對針灸處方的選穴、治療方法、時間、療效等因素進行最佳組配，以獲得實現(xiàn)最佳療效的最優(yōu)針灸治療方案，本研究采用遺傳算法建立了針灸方案決策模型，具體包括：基因編碼并生成祖先群體，根據(jù)針灸處方數(shù)據(jù)的各屬性特征，和分析目標采用10個基因來定義處方類型，然后采用二進制編碼方式對每個基因進行編碼；確定適應度函數(shù)，按照編碼規(guī)則將群體中的每一個基因個體的基因碼所對應的自變量代入適應度函數(shù)，計算出相應的總體療效；基因復制、雜交、變異處理[11]。

2.2 針灸臨床循證決策數(shù)據(jù)挖掘的應用實踐

1)針對某一疾病提取潛在有效的腧穴配伍和針灸處方：先后對偏頭痛[12]、功能性消化不良[13]、高血壓眩暈[14]、心絞痛[15]、抑郁癥[16]、中風后遺癥[17]、貝爾面癱[18]、圍絕期綜合征[19]等疾病的古代、現(xiàn)代針灸臨床處方的選穴、腧穴配伍、針灸處方優(yōu)化等進行挖掘和提取，為該些病種的臨床研究和臨床實踐提供了很重要的參考方案。而本研究團隊基于數(shù)據(jù)挖掘提取的分析結(jié)果，開展了偏頭痛、功能性消化不良的多中心大樣本臨床對照(RCT)研究，結(jié)果也證實了采用高支持度的腧穴或腧穴配伍進行治療的療效高于采用低支持度的腧穴或腧穴配伍[20-22]。

2)開展經(jīng)穴效應規(guī)律的挖掘和發(fā)現(xiàn)：本研究技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘模型，以上述多種針灸臨床優(yōu)勢病種為載體，圍繞經(jīng)穴效應特異性規(guī)律開展了一系列的挖掘分析，包括特定穴應用規(guī)律以及腧穴的經(jīng)絡、部分分布規(guī)律等多層多維分析，研究結(jié)果顯示古今針灸臨床選穴，均以循經(jīng)取穴為基礎(chǔ)，更多采用的是特定穴，證實了“經(jīng)脈循行是基礎(chǔ)，經(jīng)氣會聚是關(guān)鍵”是經(jīng)穴效應特異性基本規(guī)律[12-13,23-24]。如針灸治療偏頭痛所應用的腧穴廣泛分布于十四經(jīng)，但用穴主要集中在足少陽膽經(jīng)和手少陽三焦經(jīng)；其中特定穴占82%，使用頻次位于前列的主要為交會穴、五輸穴、原穴、八脈交會穴和絡穴[12]。治療功能性消化不良的腧穴主要分布在足陽明胃經(jīng)、脾經(jīng)、任脈，其中特定穴占80%，使用頻次位于前列的主要為五輸穴、下合穴、募穴、交會穴[13]。

3 基于電子病歷的針灸臨床循證決策支持平臺的研制

為了滿足臨床醫(yī)生能快速獲得所需的治療方案，并可評價或反饋循證決策的臨床療效，本研究以電子病歷形式將數(shù)據(jù)庫平臺、數(shù)據(jù)挖掘平臺、檢索平臺整合到循證診斷和治療過程中，通過人機交互、智能輔助決策等方式，實現(xiàn)主訴癥狀-疾病名稱-辨證分型-治療方案的整個臨床過程的循證決策支持，同時根據(jù)醫(yī)生的選擇，自動生成門診病歷，達到規(guī)范化、智能化和便捷化的針灸病歷書寫過程[25]。該平臺的功能通過以下4個模塊實現(xiàn)：

1)疾病診斷模塊：系統(tǒng)可根據(jù)患者主述、癥狀、體征和輔助檢查，通過條件隨機場(Conditional Random Field,CRF)技術(shù)提取文本中具有診斷價值的信息，進而運用語義相似度匹配算法，與數(shù)據(jù)庫中的診斷標準進行匹配，并聯(lián)機分析處理，采用Logistic優(yōu)勢比分析、基于詞頻反文檔權(quán)重分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行疾病診斷及證候診斷的挖掘，為決策者提供可能的疾病和證候的診斷，按概率降序排列以供選擇。

2)治療方案優(yōu)化模塊：根據(jù)決策者輸入的診斷結(jié)果，以及患者的癥狀和體征，采用分類、多重分類、遺傳算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從古代經(jīng)典針灸處方和高質(zhì)量的現(xiàn)代臨床研究中，提取到針對該患者的優(yōu)化治療方案，內(nèi)容包括針灸治法治則、處方主穴、處方配穴、針灸療法、針灸操作方法、治療時間等。

3)病歷和處方輸出模塊：系統(tǒng)可根據(jù)之前填寫的病史、診斷和治療情況，自動生成符合行業(yè)標準的門診病歷和針灸處方，并可打印，簡化病歷書寫過程。

4)臨床參考知識模塊：系統(tǒng)可即時提供臨床需要的重要參考知識，如腧穴的定位描述和圖譜、常規(guī)操作方法、注意事項、現(xiàn)代研究，疾病的詳細診斷標準、癥狀的概念，刺灸方法的操作手法等信息。

4 基于循證決策信息的經(jīng)穴診療設(shè)備的研制

為了能實現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導臨床，又能實現(xiàn)對臨床療效評價和穴位特異性參數(shù)采集，本研究基于針灸臨床決策支持系統(tǒng)平臺正在開發(fā)與之配套的循證針灸智能診設(shè)備，包括適用于家庭保健診療設(shè)備和適用于醫(yī)生的針灸診療與經(jīng)穴檢測設(shè)備[26-27]。

1)家用循證針灸保健儀的研制：該保健儀以循證決策支持平臺為依托，依據(jù)“治未病”理念，旨在為患者家庭供循證針灸保健治療方案，實現(xiàn)自我針灸保健治療與預防，并具備健康檔案管理和在線遠程專家服務等功能。該儀器由硬件和軟件兩部分組成，硬件功能結(jié)構(gòu)設(shè)計思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術(shù)相結(jié)合，其中CPU核心模塊采用ARM Cortex-A8芯片作為CPU的核心板，搭載了相應的嵌入式操作系統(tǒng)(android4.0系統(tǒng))實現(xiàn)設(shè)備的管理、數(shù)據(jù)管理和電子針灸控制，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實現(xiàn)保健儀系統(tǒng)升級，以電容屏和按鍵實現(xiàn)人機交互等?；A(chǔ)治療手段為經(jīng)皮電刺激和磁熱療法，可根據(jù)市場需求定制多種治療方式。軟件系統(tǒng)包括循證針灸保健系統(tǒng)和中醫(yī)“治未病”知識平臺兩部分，可實現(xiàn)中醫(yī)養(yǎng)生保健知識傳播，疾病、穴位處方、健康檔案的管理和針灸電子信號的控制。目前正在集成基于課題研究的偏頭痛、功能性消化不良、高血壓、心絞痛、周圍性面癱、頸椎病和腰椎病等常見疾病的循證防治方案、保健知識等。

2)醫(yī)用偱證針灸治療與經(jīng)穴檢測儀：該設(shè)備乃以循證決策支持平臺為依托，依據(jù)循證決策理念，以脈沖電針為治治療手段，一方面為臨床醫(yī)生提供偱證診斷與治療決策支持，并提供高靈敏度、可視化的脈沖治療參數(shù)的調(diào)節(jié)，一方面實時動態(tài)檢測針灸治療前、中、后的穴位生物學指標變化(如電阻)等。該儀器由針灸循證決策支持平臺、軟件系統(tǒng)和硬件設(shè)備三部分組成，循證決策支持平臺為診療方案提供參考。硬件功能結(jié)構(gòu)設(shè)計思路是中醫(yī)針灸原理與現(xiàn)代電子技術(shù)相結(jié)合，包括治療和檢測兩大功能，治療基礎(chǔ)模塊為脈沖電針，并且可以依據(jù)臨床需求，集成紅外線灸、電熱針、按摩、音樂治療等多種治療方式；檢測基礎(chǔ)模塊主要是在治療基礎(chǔ)上實時采集穴位電阻及其變化。儀器CPU核心模塊是整個硬件部分的核心，它協(xié)調(diào)所有模塊的工作，CPU核心模塊選用ARM-Cortex-A8或者ARM-Cortex-A9核心板，運行主頻可高達1GHz，其內(nèi)部集成了PowerVR SGX540高性能圖形引擎，支持3D圖形流暢運行，并可流暢播放1080P大尺寸視頻，DDR2 RAM內(nèi)存512MB，32bit數(shù)據(jù)總線，單通道，運行頻率：200MHz，支持android或liunx嵌入式操作系統(tǒng)，可通過WIFI、GSM/GPRS或internet，實現(xiàn)設(shè)備的系統(tǒng)升級，以電容屏和按鍵實現(xiàn)人機交互等。

綜上，本研究在針灸臨床循證決策信息化建設(shè)和應用各方面均開展大量研究，并取得了諸多進展，但目前仍面臨一些問題，如：如何促使基于循證醫(yī)學的針灸循證診療決策服務方法和模式在臨床中得以逐步使用和實現(xiàn)？為此，項目組下一步將繼續(xù)開展：1)信息資源：從科研二次文獻向臨床一次文獻轉(zhuǎn)變。即平臺集成的針灸循證決策資源除了收集的科研二次文獻以外，要更加重視臨床病歷信息、名老醫(yī)家醫(yī)案等一次文獻的采集和納入。2)在研制與項目配套的“家用循證針灸保健儀”和“醫(yī)用偱證針灸治療與經(jīng)穴檢測儀”的基礎(chǔ)上，增設(shè)循證評價信息及穴位檢測信息反饋與分析模塊：即通過設(shè)備實現(xiàn)針灸偱證決策、科研成果指導臨床，又實現(xiàn)對臨床療效評價和穴位特異性參數(shù)采集，真正形成“決策-治療-反饋”一體的循環(huán)模式。

[1]梁繁榮,吳曦.循證針灸學[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2009:6.

[2]Sackett DL，Rosenberg W，Gray JA.Evidence based medicine：what it is and what it isn't[J].BMJ，1996,312:71-72.

[3]任玉蘭,高燕,吳曦.數(shù)據(jù)倉庫在針灸臨床循證決策分析中的應用研究[J].醫(yī)學與哲學：人文社會醫(yī)學版,2009,30(11):59-61.

[4]梁繁榮,任玉蘭.針灸數(shù)據(jù)挖掘與臨床決策[M].成都：巴蜀出版集團，2009.

[5]齊駿超,舒紅平,鄭皎凌.基于Apriori降維的Logistic算法在中醫(yī)疾病癥狀權(quán)重挖掘中的應用[J].成都信息工程學院學報,2014,29(S1):19-23.

[6]宋艷,何嘉,舒紅平.基于文本挖掘詞頻反文檔頻率方法的疾病癥狀權(quán)重挖掘研究[J].成都信息工程學院學報,2014,29(1):52-58.

[7]任玉蘭,梁繁榮.基于數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)穴效應特異性文獻評價思路[J].針刺研究,2009,34(3):199-201.

[8]胡綠慧,任玉蘭.基于Weka關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的針灸腧穴規(guī)律研究[J].,2014,10(7):1361-1363,1391.

[9]王佑林,舒紅平,鄭皎凌.K核心的改進及其在針灸處方主穴挖掘應用[J].成都信息工程學院學報,2013,28(5):485-492.

[10]任玉蘭,孫天曉,高燕.基于二分網(wǎng)絡社團劃分的腧穴配伍規(guī)律研究思路[J].針刺研究,2014,39(2):148-152.

[11]高燕,任玉蘭,周小平.基于遺傳算法的針灸處方尋優(yōu)設(shè)計[J].成都信息工程學院學報,2012,27(5):449-452.

[12]趙凌,任玉蘭,梁繁榮.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析歷代針灸治療偏頭痛的用穴特點[J].中國針灸,2009,29(6):467-472.

[13]任玉蘭,趙凌,劉邁蘭.基于數(shù)據(jù)挖掘探析古代針灸治療功能性消化不良的選穴特點[J].遼寧中醫(yī)雜志,2009,36(2):259-262.

[14]李享,壽依夏,任玉蘭,等.古代不同時期針灸治療眩暈用穴特點的數(shù)據(jù)挖掘研究[J].中國針灸,2014,34(5):511-515.

[15]何冬鳳,任玉蘭,唐勇.古代不同時期針灸治療胸痹用穴特點的數(shù)據(jù)挖掘研究[J].遼寧中醫(yī)雜志,2013,40(6):1209-1213.

[16]楊潔,李怡,任亞東.基于數(shù)據(jù)挖掘分析現(xiàn)代針灸治療抑郁癥的經(jīng)穴運用特點[J].成都中醫(yī)藥大學學報,2013,15(1):4-7,23.

[17]吳糧葶,李瑛,任玉蘭.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析針灸治療中風后遺癥的經(jīng)穴特點[J].中國針灸,2013,33(2):125-130.

[18]楊潔,任玉蘭,吳曦.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的針灸治療貝爾面癱RCT文獻的用穴規(guī)律分析[J].中華中醫(yī)藥雜志,2010,25(3):348-351.

[19]魯凌云,周思遠,劉婷.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探究國內(nèi)針灸治療圍絕經(jīng)期綜合征的選穴規(guī)律[J].中國針灸,2014,34(10):1017-1022.

[20]Zheng H，Huang W，Li J，Zheng Q，et al.Association of pre-and post-treatment expectations with improvements after acupuncture in patients with migraine[J].Acupuncture in Medicine，2014：acupmed-2014-010679.

[21]Li Y，Zheng H，Witt CM，et al.Acupuncture for migraine prophylaxis：a randomized controlled trial[J].Canadian Medical Association Journal,2012,184(4):401-410.

[22]Ma TT，Yu SY，Li Y，et al.Randomised clinical trial：an assessment of acupuncture on specific meridian or specific acupoint vs.sham acupuncture for treating functional dyspepsia[J].Aliment Pharmacol Ther,2012,35(5):552-561.

[23]任玉蘭,趙凌,陳勤.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)穴選用及其特異性研究中的應用[J].中醫(yī)雜志,2010,50(1):47-51.

[24]劉邁蘭,任玉蘭,趙凌.運用數(shù)據(jù)挖掘研究古代針灸治療胃脘痛的特定穴規(guī)律[J].遼寧中醫(yī)雜志,2009,36(12):2032-2035.

[25]任玉蘭,梁繁榮,吳曦.基于數(shù)據(jù)挖掘的針灸臨床循證決策支持系統(tǒng)研究[J].中華中醫(yī)藥雜志,2011,26(4):795-797.

[26]郭太品,任玉蘭,李驥.循證針灸學及其轉(zhuǎn)化應用[J].中醫(yī)雜志,2014,54(12):999-1002.

[27]郭太品,任玉蘭,李驥.針灸科研成果轉(zhuǎn)化的問題與對策思考[J].中國針灸,2014,34(8):817-820.

(2015-03-02收稿 責任編輯：洪志強)

Acupuncture Clinical Evidence-based Decision-making Information Construction and Application

Ren Yulan, Guo Taipin, Chen Liang, Sun Tianxiao, Li Xizi, Liang Fanrong

(CollegeofAcu-moxibustionandTuina,ChengduUniversityofChineseMedicine，Chengdu610075，China)

With the aim to demonstrate and guide acupuncture clinical evidence-based decision-making, this paper introduces the information construction and application of acupuncture clinical evidence-based decision-making from four aspects: information integration platform, data mining platform, clinical decision-making support platform and evidence-based acupuncture treatment equipment.

Acupuncture and moxibustion; Clinical decision-making; Information construction

國家重點基礎(chǔ)研究計劃(編號：2012CB518501)；國家自然科學基金青年項目(編號：81303134)；四川省科技廳成果轉(zhuǎn)化項目(編號：2012FZ0082)

任玉蘭(1977—)，教授，主要研究方向：循證針灸研究，E-mail:renxg2468@163.com

梁繁榮(1956—)，男，教授，博士生導師，研究方向：經(jīng)穴效應特異性規(guī)律的臨床與基礎(chǔ)研究，E-mail：acuresearch@126.com

R245

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2015.04.003