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

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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:49
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.
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