大数据挖掘与分析是一种利用先进的数据分析技术从大量数据中提取有用信息和模式的方法。它广泛应用于网络安全、医疗健康、药物研发等领域,帮助提高决策效率和精准度。
网络安全威胁分析
- 网络安全挑战:随着互联网发展,网络安全威胁增加,对个体隐私和国家网络防御体系构成挑战。1
- 大数据应用:通过大数据技术,可以深入分析网络威胁,制定有效防范措施,提升网络防御能力。1
医疗健康领域应用
- 耳穴疗法:数据挖掘技术用于分析耳穴疗法治疗高血压伴失眠的选穴规律,发现常用穴位组合和核心处方。2
- 针刺治疗:数据挖掘技术揭示了针刺治疗紧张性头痛的取穴规律,为临床治疗提供参考。3
药物研发与分析
- 古方用药规律:数据挖掘方法被用于探讨古方治疗乳腺癌的用药规律,为现代临床实践提供参考。4
- 中药治疗:分析中药酸甘药物治疗溃疡性结肠炎的用药规律,确定主要药物组合。5
临床治疗规律总结
- 胆囊切除术后综合征:数据挖掘方法研究了中医药治疗胆囊切除术后综合征的用药规律。6
- 慢性肾脏病合并脑卒中:探讨中医药治疗CKD合并CS的临床用药规律,得出核心药物组合。9
疾病治疗与疗效分析
- 糖尿病肾病:数据挖掘分析孙伟教授治疗DKD的方药配伍规律,揭示高频药物和关联规则。10
- 克罗恩病:分析沈洪教授治疗克罗恩病的用药规律,形成核心处方,并分析其临床疗效。12
基因与疾病关联分析
- KEAP1基因:生物信息学技术用于分析KEAP1基因在肺癌中的表达情况,为治疗和预后提供依据。11
中医药治疗规律
- 儿童腺样体肥大:数据挖掘分析邵征洋治疗儿童腺样体肥大的用药规律,提供中医药治疗参考。13
- 妊娠恶阻:挖掘穴位贴敷治疗妊娠恶阻的文献,总结临床用药规律。14
反流性食道炎治疗
- 中医药组方用药:基于数据挖掘分析中医药治疗反流性食道炎的组方用药规律。15
大数据挖掘与分析在不同领域的应用显示了其强大的信息提取能力和决策支持潜力。通过这些技术,可以更深入地理解复杂现象,优化治疗方案,提高研究和治疗效果。