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基于数据挖掘的郭立中教授从扶阳论治癌病病案的

回顾性研究的开题报告

开题报告：基于数据挖掘的扶阳论治癌病病案回顾性研究

一、研究背景

癌症是人类健康面临的重大挑战，目前我国每年新发癌症病例数已

近400万，其中肺癌、乳腺癌、胃癌等高发病种对人类健康造成了巨大

威胁。传统中医治疗作为中医药防控癌症的一种重要手段之一，在临床

实践中已被广泛采用。扶阳论治是中医经典治疗疾病的一种方法，但其

应用到癌症的治疗中的效果和作用机制仍存在争议。

数据挖掘是一种通过发掘和分析数据中的规律、模式和趋势，从而

获取实用知识和信息的技术。借助数据挖掘方法，可以对大量的临床数

据进行分析，以期发现有助于提高治疗效果的临床应用规律和治疗机制，

为中医治疗癌症提供科学依据。

二、研究目的和意义

本文旨在利用数据挖掘技术对扶阳论治癌病的临床病案进行回顾性

研究，以探讨扶阳论治在癌症治疗中的临床应用规律和作用机制。具体

目标包括：

1.分析扶阳论治在癌症治疗中的应用情况，总结不同癌症类型、不

同阶段患者的治疗效果和不良反应。

2.探究扶阳论治癌症的作用机制，建立相关模型，以期帮助深入理

解其临床应用规律。

3.提供科学依据，为中医药防控癌症提供理论和实践指导。

三、研究方法与步骤

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本研究将采用数据挖掘方法，对扶阳论治癌病的临床病案进行回顾

性研究。具体步骤如下：

1.收集扶阳论治癌病的临床病案数据。（数据库：CNKI、Wanfang、

CBMdisc、VIP、MEDLINE、Embase等）

2.进行数据清洗和预处理。包括数据去重、补充、标准化、异常值

处理等操作。

3.进行数据的探索性分析和特征提取。采用多维度的统计方法，包

括卡方检验、皮尔逊相关系数、基尼系数等，分析病者的基本情况、临

床表现、诊断治疗方法、用药频度等特征，提取与治疗有效性相关的因

素。

4.建立预测模型，探究扶阳论治癌症的作用机制。将数据集分为训

练集和测试集，在训练集上选取合适的机器学习算法，建立预测模型。

对测试集进行验证和评价，分析模型的预测能力、特征重要性等。

5.呈现研究结果。将研究结果进行可视化呈现，包括统计图表、分

类器的可视化模型等，从而方便临床实践和科学研究的应用。

四、研究预期结果

通过上述研究方法，我们预期获得以下结果：

1.描述扶阳论治癌病的应用情况，总结不同癌症类型、不同阶段患

者的治疗效果和不良反应。

2.建立与扶阳论治癌症疗效相关的预测模型和机器学习算法，探究

其作用机制和治疗效果。

3.提供科学依据，为中医药防控癌症提供理论和实践指导。

五、研究进度安排

目前，本研究已经完成了一定的文献调研和数据收集工作。随着后

续研究进展，我们将逐步展开数据的清洗、探索性分析、模型建立等工

作，并在2022年年底左右完成论文的撰写。具体时间节点如下：

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1.文献调研和数据收集：已完成；

2.数据清