大數據背景下的地域性中醫學術流派研究＊

郜 巒，王振國，張豐聰

（1.山東中醫藥大學中醫文獻研究所 濟南 250355；2.安徽中醫藥大學中醫臨床學院 合肥 230038）

近年來，隨著“大數據時代”的來臨，大數據的理念與技術應用于中醫藥領域的研究逐步開展。在中國，海量的中醫藥領域數據日益劇增[1]，大數據技術的逐漸成熟也為中醫藥領域的數據分析帶來了新的思路，如何充分利用好積累的數據和信息，并把數據和信息的分析提升到前所未有的高度，是大數據時代的重大挑戰。

中醫學術流派是中醫學術發展與理論創新的重要形式，是中醫學發展史上的一個鮮明特色。不同的地域形成了不同的學術流派，其間的相互爭鳴與滲透，又進一步促進了中醫學術的發展，最終形成了中醫學“一源多流”的發展格局。

當前，中醫學術流派數據具有異構性、廣分布、多樣性、海量性等特點。本文在既往研究的基礎上，以地域性中醫流派為切入點，探討在大數據背景下地域性中醫學術流派研究的思路和方法。

1 大數據時代為中醫藥發展提供了新的機遇和挑戰

在信息日益普遍化的今天，正在興起的大數據技術革命為中醫藥走向現代化提供了有效的技術手段[2,3]。大數據，即通過高速捕捉、發現或分析，從大容量數據中獲取價值的一種新的技術架構，具有大量（volume）、高速（velocity）、多樣（variety）、價值（value）等“4V”特點[4]。大數據技術革命給中醫的現代化帶來了前所未有的機遇，中醫藥信息具有模糊性和經驗性的特點，有了大數據技術，中醫藥信息的數據化和現代化就有了走向現實的可能性[5]。如何從凌亂、無模式和復雜的大數據中挖掘出有用的知識，需要使用到多種方法來實現數據的挖掘和處理，包括：機器學習與數據挖掘算法（關聯規則、決策樹、模糊理論、粗糙集、人工神經網絡及遺傳算法等）、預測性分析、可視化分析、語義引擎、知識計算等[6-10]。

大數據時代技術的逐漸成熟也為中醫藥領域的數據分析帶來了新的思路，已經廣泛運用到中醫藥文獻數據、中醫診斷客觀化數據、中藥及復方數據、中醫臨床數據等領域的相關研究。

中醫學在其歷史悠久的發展過程中，積累了海量的中醫藥文獻資源。如何有效提取非結構化文本中的模式知識，是當前中醫藥文獻數據中需要處理的重要問題。如有研究建立的古今名醫辨治數據庫，將文獻分為古代、近現代、現代三個部分，古代和近現代部分為固態數據庫，現代研究進展部分借鑒云數據庫，建立動態數據庫，實現數據庫的開放式優化[11]。而在中醫診治過程中，一方面依靠傳統的望、聞、問、切等手段來獲取疾病資料，同時隨著各種新興觸感器，如舌診議、脈診儀、可穿戴設備等出現和應用，以及醫院信息系統的普及，極大豐富了中醫診療數據，如有學者[12]利用人神經網絡構建了中醫舌診知識庫等。中藥及復方數據，更是紛繁復雜，通過分析靈活運用這些龐大、多類別的數據，可以進一步完善中藥藥性理論、指導中藥復方開發[13]。中醫臨床數據研究中，有學者正在展開對名老中醫經驗或相關地域流派的數據挖掘，獲得其臨床診療及用藥規律。如有學者對“吳門醫派”的相關數據挖掘，對其相關文獻、辨治特色、臨床經驗等方面做了詳細的研究[14]。

2 地域性中醫學術流派研究蓬勃發展

在幾千年源遠流長的歷史發展進程中，中醫學界涌現出了眾多的醫學名家和學術流派[15]。不同中醫學術流派之間各種醫學學說的爭鳴與交融，不斷地補充和深化中醫藥學的理論體系，也不斷地完善和提高中醫藥學術水平和臨床療效，極大地促進了中醫藥學術的進步和發展[16-20]。國家對中醫學術流派的研究高度重視，自2006年起，國家中醫藥管理局設立“中醫學術流派研究”科技專項，2008年設立了“中醫學術流派研究室”，開展了一系列的研究，2012年12月又從全國500多家單位中遴選公布了第一批64個全國中醫學術流派傳承工作室，開啟了從國家層面上集中人力和物力對代表性中醫學術流派進行規范化建設，并對其進行研究、保護和傳承的新階段。

自20世紀七十年代至今，整理、發掘、研究地域性學術流派的趨勢已經逐步趨向一個新的高潮[19]。目前對地域性學術流派的整理研究，主要涉及新安醫派、齊魯醫派、海派醫派、錢塘醫派、孟河醫派、嶺南醫派、永嘉醫派、湖湘醫派、閩臺醫派、吳中醫派、旴江醫派、御醫學派等[25]。而自稱流派者，達500多家。近年來每個流派都對自身的發展歷程進行了梳理，從形成因素、名醫名著、學術特色、臨床經驗等不同角度展開了論述，發表了一系列的論文，出版了一系列的著作。

盡管地域性中醫學術流派的研究呈現百花齊放的繁榮局面，但仍存在以下幾個問題：①現有研究過分強調了個性，而忽略了流派之間的共性，學術流派資源需要深入整合研究；②各個流派的成果都在各個機構分散保存，未能實現資源共享和協作；③各個地域性中醫學術流派缺乏統一的評價標準；④各個流派的學術價值需要進一步挖掘提升。

3 大數據背景下的地域性中醫學術流派研究思路

3.1 總體思路

在大數據時代，應賦予流派研究以新的意義。可將大數據分析技術（機器學習與數據挖掘算法、預測性分析、可視化分析、語義引擎、知識計算、數據質量和數據管理等）與地域性中醫學術流派研究相結合，對當前散在的多類數據源載體中的海量信息和知識進行集中式管理，為中醫學術流派大數據環境提供堅實的支撐平臺，并提供高效、高精度的大數據分析與挖掘，實現地域性中醫學術流派數據的資源共享和知識發現。同時，構建“地域性中醫學術流派評價方法學體系”中的一級、二級、三級評價要素，期望形成行業內公認的標準和規范，進而推廣至地域性中醫學術流派的評價中。

3.2 研究方案

3.2.1 調查梳理

針對當前分布于各個機構、數據庫、知識庫等多類數據源載體中的有關中醫流派的信息和知識進行梳理調研。

3.2.2 平臺構建

搭建hadoop平臺和相關上層應用系統。

3.2.3 知識管理

設計開發“基于hadoop技術的地域性中醫學術流派知識庫”數據平臺，將相關數據錄入并規范統一，數據維護包括對數據的容錯處理、容災備份，保障平臺數據的完整和一致性，實現中醫學術流派數據的可視化。

3.2.4 數據分析

以組件化的形式集成多種數據計算與處理模型，其中包括mapredue經典并行計算模型，高效的數據抽取與查詢組件Hive和Spark SQL，并且可以集成內存計算模型spark，對地域性中醫學術流派大數據進行分析處理。

3.2.5 系統應用

采用模塊化形式，如關聯計算、知識計算、語義分析、數據挖掘、機器學習、預測分析以及豐富的可視化模塊，實現系統應用。提煉不同流派之間的共性規律，挖掘各個流派的特色診療技術，為臨床診療服務。

3.2.6 評價體系

研究中將遴選主要評價指標，采用專家訪談以及問卷調查的方法，擬定一級、二級、三級評價要素，構建“地域性中醫學術流派評價方法學體系”。

3.3 平臺架構

3.3.1 數據存儲層

數據存儲層是整個平臺的基礎，主要功能是通過對分布于各個流派數據庫、文獻知識庫、web站點以及各個機構中的多源數據進行抽取，并統一轉化存儲進hadoop集群中。基于hadoop的分布式文件系統hdfs，以及構建于之上的hbase分布式數據庫對數據進行統一組織，并提供高容錯和靈活的拓展性，是平臺的中樞。

3.3.2 數據處理分析層

數據的處理與分析在平臺中起著管道的作用，主要為上層的業務應用提供支撐。以組件化的形式集成多種數據計算與處理模型。其中包括mapredue經典并行計算模型，高效的數據抽取與查詢組件Hive和Spark SQL，并且可以集成內存計算模型spark。是連接數據持久層和業務應用層的紐帶,并行計算模型保障了對中醫學術流派大數據快速，高效的處理能力。

3.3.3 業務應用層

業務應用層是平臺的關鍵，采用模塊化形式包括各類應用系統，數據挖掘與機器學習引擎，以及豐富的可視化模塊，這些模塊可以根據需求靈活組織和拆分，實現中醫學術流派數據的集成和分析。

3.3.4 平臺架構圖

4 結語

大數據時代的來臨，帶來了挑戰，也帶來了機遇，為中醫藥領域的研究打開了新的視角。地域性中醫學術流派是中醫學術發展與理論創新的重要形式，是中醫學發展史上的一個鮮明特色。然而當前地域性中醫學術流派數據具有異構性、廣分布、多樣性、海量等特點。如果將大數據分析技術應用于地域性中醫學術流派研究，無疑能夠對當前分散的中醫流派數據實現資源和知識的共享，實現中醫學術流派數據的多維分析及可視化呈現。多學科方法的應用，豐富了地域性中醫學術流派研究方法學的內容。而在此基礎上構建的“地域性中醫學術流派評價方法學體系”，則可以為地域性中醫學術流派大數據環境提供一個堅實的支撐平臺，從而推動地域性中醫學術流派的傳承與發展。

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