数据挖掘作为一门在海量数据中获取知识的技术,已被越来越多地扩展到不同领域的应用中,在中医药领域应用数据挖掘技术是一个有着广阔前景而又充满挑战性的研究方向。但是,截至目前,对名老中医的学术思想和临证经验的研究,尚停留于整理、归纳阶段,带有一定的主观成份。本课题的主要目的是依据数据挖掘技术,通过收集治疗典型病例的众多医案,从大量有噪声、不完整甚至是不一致的数据中,挖掘出典型病例的用药规律,为中医临床治疗、中医药教学及中成药的研制提供参考。本文的主要研究工作如下:1、深入分析和探讨了一些典型的关联规则挖掘算法,如AIS算法、Apriori算法、FP-Growth算法、DLG算法等。同时,提出了Apriori算法的一种改进算法——基于数组的挖掘关联规则的DRA算法,并将该算法与经典的Apriori算法的运行效率进行了分析比较,该算法只需要扫描数据库一遍,不需要产生候选集,运行效率有了较大提高。2、在Windows XP平台上Visual BASIC6.0的环境下,采用Apriori算法和DRA算法,开发了基于数据挖掘的中医医案分析系统。3、基于原始数据的可靠性、准确性和完整性方面的考虑,本研究以自2004年7月-2005年10月在山东中医药大学附属医院心血管门诊收集丁书文教授医案2262份为医案来源,以高血压病和冠心病为例,采用Apriori算法和DRA算法进行频繁项集的搜索,所得医案模型几乎完全符合丁教授在治疗高血压病时常用的钩藤方和在治疗冠心病时常用的黄芪方。本课题借助于数据挖掘技术对名老中医的用药规律进行了系统、客观地分析,突破了以往单纯应用整理、归纳方法总结名老中医经验的传统思路,开创了应用计算机辅助分析名老中医经验的新方法,对于通过现代科学技术对中医药科学内涵进行证明和阐述、带动中医药学术水平的提高、拓展中医药的生存空间将会产生积极的促进作用。