产品详细介绍 物联网综合实验箱ITS-WSNRA8 将模拟电子、数字电子、电路设计、信号处理、传感器原理与检测、单片机技术、计算机原理、网络通讯编程、无线电通讯等相关知识融会贯通，让学生可以灵活应用各科知识，发挥创新能力。 ITS-WSNRA8 由A8 核心板，实验箱底板，7 寸触摸屏，Zigbee 协调器，若干个Zigbee 节点，蓝牙设备，WIFI 设备，UHF 超高频部分、HF 高频部分、LF 低频125K 部分的RFID 读写模块和一个GPRS 模组构成。Cortex-A8 内核基于ARM v7 指令架构，适用于复杂操作系统及用户应用，运行速度可达1GHz，功耗在300mW 以下，而性能可高达2000MIPS。 ITS-WSNRA8 涵盖了目前市面上的RFID 种类技术，包含125KHz 的低频，13.56MHz 的高频，900MHz 的超高频；学生可以通过RFID 实验，掌握低频、高频、超高频RFID 读写器、原理机、标签的原理及应用。     产品特点 1. 针对性强：ITS-WSNRA8 由A8 核心板，实验箱底板，7 寸触摸屏，Zigbee 协调器，标配5 个Zigbee 节点，蓝牙设备，WIFI 设备， 条形码扫描模块，UHF 超高频部分、HF 高频部分、LF 低频125K 部分的RFID 读写模块和一个GPRS 模组构成，提供丰富的外设资源满足设计的需求。 2. 实现多学科综合实践：ITS-WSNRA8 将模拟电子、数字电子、电路设计、信号处理、传感器原理与检测、单片机技术、计算机原理、网络通讯编程、无线电通讯等相关知识融会贯通，让学生可以灵活应用各科知识，发挥创新能力。 3. 系统基础实验：提供系统基础实验，掌握高性能主控芯片开发环境的使用及内部资源配置，并通过实验实现各外部设备的连接、使用，达到可以自行开发标准。 4. RFID 应用程序开发：包含低频、高频、超高频识别系统的典型应用频率对应的基础实验，通过验证、读、写、擦除标签信息等系列实验，了解RFID 系统的系统组成及系统工作原理。 5. 大量RFID 实际应用案例：通过对应用案例的学习和开发，掌握项目开发流程，积累实际项目开发经验。提供的应用案例是经过细心挑选、精心编排的实训系统，几乎涵盖了RFID 在各个行业的应用，旨在让学生尽可能多的将所学知识应用到实际项目开发中，更多了解行业需求及应用现状。 6. 层进性强：模块化学习体系、由基础到系统逐步学习。 7. 功能强大：提供大量的测试点，培养学生观察、调试、判断分析问题的能力 8. 易于学习：提供参考设计代码和软件的接口API 函数使编程学习更容易。        

产品详细介绍  “华育”综合布线工程教学模型GCT-WPMX04为2011年计算机教指委立项课题。     该教学模型把计算机网络系统在智能建筑的应用以实物化展示，通过透明建筑模型、微型交换机、微型配线架等器材，以及配套的综合布线系统、灯光控制系统、家具等产品，把复杂的核心层、汇聚层和接入层等网络系统物理层清晰直观的展示出来，教学简单轻松，好学易记。     产品主要功能有：综合布线工程原理认识、结构演示、教学实训平台功能等。 一、产品名称：综合布线工程教学模型   一种双绞线端接测试实训装置，专利号：200910089129.3； 一种双绞线端接故障演示装置，专利号：200920110601.2； 一种双绞线端接测试实训装置，专利号：200920110300.X； 一种综合布线实训装置，专利号：200920110299.0； 一种打线端子快换装置，专利号：201020188141.8； 【外观设计专利】 多功能综合布线实训装置，专利号：201030165270.0 【功能简介】 多功能综合布线实训装置（实训仪）是用来进行综合布线工程实训类教学及学习的仪器，具备综合布线工程中基本技能实训和部分工程实训功能，同时能够检验综合布线系统工程中线缆端接与打线的连接情况，并以彩色图形的方式形象的展示双绞线线缆中常见的各种接线故障。 【仪器特点】 1.由双绞线打线实训、双绞线跳线制作实训、双绞线端接测试实训和双绞线端接故障演示实训等装置组成，物理上与实训室中心设备间（CD）用5E类双绞线相连。 2.能满足2-6人同时进行双绞线端接实训，双面操作，每个学生独立操作区域宽度不小于500毫米，彼此之间不会干扰；； 二、产品型号和技术规格：   序  类别  技术规格   1  产品型号  GCT-WPMX04   2  外型尺寸  高1.7米，宽1.7米，长2.7米   3  模型规格  三层，每层7间     三、产品特点： 1、全透明、大比例、微缩建筑模型，全面展示综合布线工程结构。 2、集成桥架、管槽、吊顶、地埋、隔墙暗埋等多种布线形式。 3、综合布线各个子系统对应灯光闪烁，易懂易记，轻松教学。 4、特制微缩交换机和配线架，全面展示网络结构。 5、特制透明底盒，展示模块端接。 6、微缩模型与实物结合，展示综合布线系统工程 7、模块化组合，体积庞大，美观漂亮，突出亮点。   四、产品功能： 1、综合布线工程原理认识平台功能。 2、综合布线工程结构演示平台功能。 3、综合布线工程教学实训平台功能。 4、综合布线工程项目设计平台功能。 5、综合布线工程测试考核平台功能。 3.可进行双绞线端接测试及故障演示实训，测试及演示的双绞线端接常见的故障现象包括开路、短路、交叉线对、反向线对和串对等。测试结果可以回放显示。 4.打线训练模组采用斜口专利技术、模块化设计，更换便，支持学生无限次重复压接线实训，无使用寿命限制。 5.实训操作机架可维护性强，各个训练功能和测试功能模组全部采用结构化设计，当其中一部分因磨损需要更换时可以采用最小化的方式，只需对单一模组进行更换，节约维护成本和教学成本。 【规格参数】 GCT-T06F：长1.8米，宽0.86米，高1.48米，开放式机架。配3组双面开放式机架1套，操作台1套，双绞线端接测试及故障演示装置GCT-MTP 1台，实训模组4套，24口网络配线架4个，理线环4个，双口地弹信息插座1个，地弹电源插座1个，零件盒2个，24口光纤配线架2个，可供6名学生同时操作（双面操作，互不干涉）。    

产品详细介绍    柜体采用优质镁铝合金喷塑，外型尺寸为1250×350×2000mm（长×宽×高）,上半部分为对开玻璃门设计，特别设计的滑轨可配合挂钩自由调整材料位置。下层设玻璃隔板，可放置展示工具。下半部分材料柜推拉门，可放置各种布线消耗材料，上下门体均带锁具。   展品采用钢板固定、牢固美观。玻璃柜内安装钢板，在钢板上固定和展示各种材料/工具/设备等。   灵活布展，可经常调整展示内容和方式。   华育GCST综合布线产品展示柜根据用户需要分为铜缆器材展示柜、光缆器材和工程实例展示柜、网络工程常用工具展示柜和网络工程常用配件展示柜等四种。    

XM-915牙齿病变综合病理分解模型显示牙齿病变综合病理形态，包括龋齿破坏缺损、用合金材料充填修补、化脓性牙髓炎、牙髓坏死、牙根脓肿、根尖脓肿、牙周炎、牙槽化脓等病变结构，共有7个部位指示。 尺寸：放大，11×6×4cm 材质：进口PVC材料 相关产品： 口腔牙齿护理保健模型 牙齿病变模型 牙齿病变系列模型 牙齿病变系列模型 牙齿病理系列模型 本文中所有关于牙齿病变综合病理分解模型http://www.xinman8.com/396.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

产品详细介绍         学生个人数据报告：让家长和教师轻松掌握学生学习过程情况，包含认知程度、情感表现、技能表现等维度。为学生个性化学习提供依据。         校级/区域数据报告：让校长和教育管理者全面了解所管辖校/区的教学情况，包含教师“教”的情况和学生“学”的情况。为管理者科学管理决策提供依据。 减轻家长、教师、学校的负担！

XM/ACLS160高级多功能婴儿综合急救训练模拟人 （ACLS高级生命支持、嵌入式系统）   执行标准：美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准。 XM/ACLS160高级多功能婴儿综合急救训练模拟人根据婴儿解剖特征和生理特点而设计，适用于各大医院、医学院、卫校急救模拟操作，系统包括模拟病人、CPR显示器、心电发生器等，可进行心肺复苏、气管插管、除颤起搏、心电图学习与考核等一系列急救手段训练，为急救医师提供简易实用的ACLS培训工具。 一、主要功能： ■ 生命体征模拟：双侧瞳孔散大与正常直观对比，股动脉与颈动脉博动。 ■ 气道管理：可以练习经口气管插管、吸痰。 ■ 静脉输液/穿刺：手臂静脉、股静脉、足背静脉。 ■ 骨髓穿刺：胫骨穿刺，明显的体表标志，有模拟骨髓流出。 ■ 插胃管：可进行洗胃，胃肠减压操作，支持腹部听诊检测插管位置，插管成功后可抽吸出胃液。 ■ CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式，自动判断人工呼吸与胸外按压的比例，实时条码指示灯显示。 ■ 心肺听诊：可以配合模拟人听诊及识别百余种音源，包括：正常和异常的心音、呼吸音、肠鸣音及血管杂音。 ■ 心电监护：可进行心电监护功能。 ■ 真实除颤起搏：与真实除颤起搏器配套使用，可进行真实除颤起搏（选配）。 ■ 无创血压测量。   二、标准配置： ■ 高智能ACLS婴儿模拟人 ■ XM-S7血压测量训练仪 ■ 心肺听诊模拟套件 ■ 心电发生器 ■ 除颤转换器 ■ CPR显示器 ■ 简易呼吸机、听诊器、咽镜、气管套管、输液套装 ■ 说明书、保修卡合格证

XM/ACLS850高级综合急救模拟人 （ACLS高级生命支持、嵌入式系统）   XM/ACLS850高级综合急救模拟人提供ACLS综合急救技能训练系统，适用于各大医院、医学院、卫校急救模拟操作训练，包括模拟人、大屏幕液晶电脑显示屏、血压测量仪等，可进行心肺复苏、气管插管、模拟除颤、血压测量、基础护理、心电图学习与考核等一系列急救手段，为急救医师提供简易、实用的ACLS培训工具。 执行标准：美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准。   一、主要功能： ■ 双侧瞳孔正常与散大对比，模拟瞳孔正常与缩小，并会同步改变。 ■ 模拟颈动脉搏动：搏动较弱、搏动较强。 ■ 模拟人四肢可自由旋转。 ■ 可进行手臂静脉注射操作训练。 · 静脉分布与真实人体相同。 · 进针有明显的落空感，可加入模拟血液产生回血。 · 静脉血管和皮肤可反复进行穿刺练习。 · 皮肤和模拟血管可自由更换。 ■ 可进行股外侧肌肉注射操作训练。 · 可注入真实“药液”。 · 模块可拿出，将注入的“药液”挤出。 · 模块可反复进行穿刺，并可更换。 ■ 模拟人具有互换男女外生殖器，可进行导尿操作训练，模拟人体内有模拟膀胱，可注入模拟尿液，操作成功有模拟尿液流出。 ■ 气道管理训练： · 标准口、鼻气道插管，支持仰头、抬下颌、牙齿受压报警，操作正确错误由液晶屏直观显示。 · 可手动控制气道状态，如：堵塞左肺、堵塞右肺、双手同时堵塞、双肺开放。 ■ CPR心肺复苏训练： · 根据2015国际心肺复苏指南标准设计，可进行人工呼吸和胸外按压。 · 操作方法：单人或多人训练与考核，全程中文语言提示。 · 标准的气道开放，实时数据图形显示功能，对正确和错误的操作有语音提示，统计数据打印成绩。 · 具有自动评分系统。 · 模拟真实人体正常呼吸音。 ■ 多生命特征模拟：瞳孔变化及颈动脉的搏动、病人呼吸、呻吟、咳嗽、呕吐声音的再现，16余种心率（可接3/4导联ECG监测）单或双侧气管阻塞，喉部痉挛。 ■ 除颤起搏训练：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，可进行真实除颤起搏练习。 ■ ECG监测功能。 ■ 手臂血压测量训练。   二、标准配置： ■ 智能成人ACLS模拟人：1台 ■ ACLS液晶显示器：1台 ■ ACLS控制转换器：1台 ■ 手臂血压测量训练仪：1台 ■ 气管插管套装：1套 ■ 电源线：2条 ■ 数据连接线：1条 ■ 电源适配器：1个 ■ 听诊器：1副 ■ 呼吸面膜：1盒 ■ 可更换肺囊装置：4个 ■ 说明书：1本 ■ 保修卡合格证：1张

XM-FKA高级妇科综合检查训练模型   一、功能特点： ■ XM-FKA高级妇科综合检查训练模型可进行宫腔镜检查训练，观察子宫、附件和圆韧带等结构。 ■ 可进行妊娠与产后子宫模型触诊检查。 ■ 宫内节育器放置与取出过程训练。 ■ 模型的阴道内可放置女用避孕套，可进行避孕海绵塞和宫颈帽等避孕工具的放置与取出。 ■ 宫颈和子宫附后件均可更换。   二、组成部件： ■ 正常与异常子宫和附件以及供双合诊和三合诊检查的部件： · 正常子宫和附件（子宫前壁透明可进行宫内节育器放置与取出） · 子宫肌瘤 · 子宫伴有右侧输卵管炎 · 子宫伴有左侧输卵管卵巢积水 · 子宫伴有明显前倾、前屈 · 子宫伴有畸形和右侧输卵管炎 · 子宫伴有左侧卵巢囊肿   ■ 正常宫颈： · 慢性宫颈炎 · 宫颈撕裂 · 宫颈息肉 · 宫颈炎症纳博特囊肿 · 急性宫颈炎 · 宫颈腺癌   ■ 正常与异常子宫宫腔镜检查（供宫颈镜检查部件）： · 正常子宫 · 子宫内膜息肉 · 子宫内膜增生 · 子宫肌瘤 · 子宫体癌早期 · 子宫体癌晚期 · 子宫底癌 · 妊娠与产后子宫模型 · 早孕子宫6-8周 · 早孕子宫10-12周 · 妊娠子宫20周 · 产后48小时子宫模拟   三、标准配置： ■ 高级妇科综合检查训练模型：1台 ■ 正常宫颈：1套 ■ 异常宫颈：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图