清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Quantitative knowledge presentation models of traditional Chinese medicine (TCM): A review

中医药 观点 计算机科学 介绍(产科) 数据科学 管理科学 医学 替代医学 放射科 艺术 病理 视觉艺术 经济
作者
Xiaoli Chu,Bingzhen Sun,Qingchun Huang,Shouping Peng,Yingyan Zhou,Yan Zhang
出处
期刊:Artificial Intelligence in Medicine [Elsevier]
卷期号:103: 101810-101810 被引量:54
标识
DOI:10.1016/j.artmed.2020.101810
摘要

Modern computer technology sheds light on new ways of innovating Traditional Chinese Medicine (TCM). One method that gets increasing attention is the quantitative research method, which makes use of data mining and artificial intelligence technology as well as the mathematical principles in the research on rationales, academic viewpoints of famous doctors of TCM, dialectical treatment by TCM, clinical technology of TCM, the patterns of TCM prescriptions, clinical curative effects of TCM and other aspects. This paper reviews the methods, means, progress and achievements of quantitative research on TCM. In the core database of the Web of Science, "Traditional Chinese Medicine", "Computational Science" and "Mathematical Computational Biology" are selected as the main retrieval fields, and the retrieval time interval from 1999 to 2019 is used to collect relevant literature. It is found that researchers from China Academy of Chinese Medical Sciences, Zhejiang University, Chinese Academy of Sciences and other institutes have opened up new methods of research on TCM since 2009, with quantitative methods and knowledge presentation models. The adopted tools mainly consist of text mining, knowledge discovery, technologies of the TCM database, data mining and drug discovery through TCM calculation, etc. In the future, research on quantitative models of TCM will focus on solving the heterogeneity and incompleteness of big data of TCM, establishing standardized treatment systems, and promoting the development of modernization and internationalization of TCM.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xuxu完成签到 ,获得积分10
4秒前
昴星引路完成签到 ,获得积分10
11秒前
大个应助zky采纳,获得10
15秒前
彩色亿先完成签到 ,获得积分10
22秒前
gaoxy8804完成签到 ,获得积分10
24秒前
25秒前
sasasi发布了新的文献求助10
32秒前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
33秒前
oyly完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
可爱沛蓝完成签到 ,获得积分10
36秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
39秒前
zky发布了新的文献求助10
39秒前
聪慧的凝海完成签到 ,获得积分0
40秒前
MS903完成签到 ,获得积分10
45秒前
小陈完成签到 ,获得积分10
55秒前
海里的鱼额完成签到 ,获得积分10
56秒前
Ava应助sasasi采纳,获得10
57秒前
平常的三问完成签到 ,获得积分10
57秒前
如果完成签到 ,获得积分10
59秒前
flysky120完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
周周周完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ding应助yangtaotao采纳,获得30
1分钟前
黑猫警长发布了新的文献求助10
1分钟前
寒山完成签到 ,获得积分10
1分钟前
黑猫警长完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
李志全完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zky完成签到,获得积分10
1分钟前
WSGQT完成签到 ,获得积分10
1分钟前
艳艳宝完成签到 ,获得积分10
2分钟前
田様应助选择空间采纳,获得50
2分钟前
沉静香氛完成签到 ,获得积分10
2分钟前
独特的忆彤完成签到 ,获得积分10
2分钟前
zzhui完成签到,获得积分10
2分钟前
11完成签到 ,获得积分10
2分钟前
波波波波波6764完成签到 ,获得积分10
2分钟前
山是山三十三完成签到 ,获得积分10
2分钟前
欢喜的文轩完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Research for Social Workers 1000
Mastering New Drug Applications: A Step-by-Step Guide (Mastering the FDA Approval Process Book 1) 800
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Streptostylie bei Dinosauriern nebst Bemerkungen über die 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5908221
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6803588
关于积分的说明 15769382
捐赠科研通 5032373
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2709504
邀请新用户注册赠送积分活动 1659171
关于科研通互助平台的介绍 1602916