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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：1.文献调研和数据收集：已完成；2.数据清洗和预处理：2021年10月-2021年12月；3.数据探索性分析和特征提取：2022年1月-20

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