關于大數(shù)據(jù)時代的中醫(yī)藥臨床研究的思考＊

胡 文，侯政昆，劉鳳斌，陳新林

（1. 廣州中醫(yī)藥大學第一臨床醫(yī)學院 廣州 510006 ；2. 廣州中醫(yī)藥大學第一附屬醫(yī)院 廣州 510405；3. 廣州中醫(yī)藥大學基礎醫(yī)學院衛(wèi)生統(tǒng)計教研室 廣州 510006）

1 前言

1.1 大數(shù)據(jù)技術應用于中醫(yī)藥臨床的優(yōu)勢

在現(xiàn)今時代，數(shù)據(jù)是材料，分析計算是生產(chǎn)。信息時代促使醫(yī)療行業(yè)的諸多業(yè)務開始走向信息化、數(shù)字化和智能化。現(xiàn)階段醫(yī)療活動也開始以信息技術、網(wǎng)絡技術等多種形式展開，整個醫(yī)療行業(yè)朝著智能化方向推進。大數(shù)據(jù)其名是JohnR.Masey 于1998 年在USENIX 贊助的計算機系統(tǒng)實驗座談會上首次提出，在《Big Data and the Next Wave of Infrastress》提出這一概念[1]。大數(shù)據(jù)只是一門市場語言，代表的是一種理念、一種問題解決賽思路、一系列技術的集合。“大數(shù)據(jù)”泛指巨量的數(shù)據(jù)集，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是互聯(lián)網(wǎng)公司在日常用運營中生成、積累的行為數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的價值是運用方法和工具之后，將存放在服務器中平淡無奇的數(shù)據(jù)變成具有超高價值的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)是平臺運行后最基本的產(chǎn)物，亦是最基本的再生資料。大數(shù)據(jù)具有體量大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)處理速度快和數(shù)據(jù)價值密度低等特點。數(shù)據(jù)把握事實的真相，中醫(yī)臨床診斷治療疾病主要靠臨床醫(yī)師個人對疾病的經(jīng)驗性抽象認識，缺少臨床診療過程直觀證據(jù)。中醫(yī)理論及在治療疾病時對信息的處理方法和“大數(shù)據(jù)”處理方式很相似，即是對整體的把握、模糊信息的提取和對相關性信息的探討[2]。臨床醫(yī)師經(jīng)驗積累的過程是人腦對數(shù)據(jù)樣本不斷提取、推斷和總結(jié)的過程，樣本量的積累和對疾病的認識、中醫(yī)理論的理解和及中醫(yī)藥方面的創(chuàng)新呈正相關。大數(shù)據(jù)能盡可能多的收集具有多樣性、多范圍、多空間等特性的樣本，并快速對信息進行提取、推斷和總結(jié)，其高效性、正確率遠遠超過傳統(tǒng)的臨床經(jīng)驗積累。

1.2 中醫(yī)藥臨床醫(yī)療發(fā)展大數(shù)據(jù)的必要性

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)主要分為設備數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)兩類，具體為位置數(shù)據(jù)、上網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶興趣數(shù)據(jù)、通信數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)、身份證信息數(shù)據(jù)、用戶金融數(shù)據(jù)等[3]。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集是在互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)平臺對數(shù)據(jù)進行采集，其中包括Web 端和APP 手機客戶端兩大系統(tǒng)，分別在各個系統(tǒng)中埋點規(guī)范或標準化來滿足通用瀏覽、點擊、特殊交互等多種業(yè)務場景，建立一套高性能、高可靠性的數(shù)據(jù)傳輸體系，完成數(shù)據(jù)從生產(chǎn)業(yè)務端到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的傳輸。大數(shù)據(jù)的大、快、多樣性只是它的表象，大數(shù)據(jù)真正的價值在于生命性和生態(tài)性。不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是活數(shù)據(jù)，活數(shù)據(jù)是全本記錄、實時驅(qū)動決策和迭代，其價值是使用場景和方式呈動態(tài)變化。在中醫(yī)藥臨床研究中大量的活數(shù)據(jù)可進行量化、衡量、對比和評估，其對于中醫(yī)藥臨床的研究價值不可估量。

對數(shù)據(jù)進行分析計算是產(chǎn)出過程，數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的非平凡過程。機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具，其專門研究計算機是怎么模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)，使之不斷的改善自身性能，主要流程是對數(shù)據(jù)進行特征提取、特征選擇、推理、預測或者識別。在機器學習中深度學習（Deep Learning）算法是人工智能最熱門的算法，其目的在于建立、模擬人腦進行分析和學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，由于模型的層次多、參數(shù)多、容量大，因此有能力處理龐大、復雜和多維的數(shù)據(jù)。中醫(yī)診斷治療疾病的過程在基于客觀事實的基礎上偏向主觀經(jīng)驗，大數(shù)據(jù)善于挖掘較微小數(shù)據(jù)、容易被忽視的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和挖掘這些細小數(shù)據(jù)的價值，中醫(yī)經(jīng)驗性的抽象操作很大可能與這些微小的信息數(shù)據(jù)有關，大數(shù)據(jù)的應用為中醫(yī)藥的發(fā)展提供了更多的可能[4]。

中醫(yī)藥臨床大數(shù)據(jù)技術的處理和運用主要操作步驟分別為“數(shù)據(jù)儲存和預處理”、“從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)”、“電腦錄入信息”、“數(shù)據(jù)分析”、“數(shù)據(jù)可視化、預測和決策”五個部分。中醫(yī)藥臨床數(shù)據(jù)的采集主要為住院病歷系統(tǒng)和門診病歷系統(tǒng)，規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化和統(tǒng)一的病例標準減輕了數(shù)據(jù)采集的難度，然而臨床單位病例數(shù)據(jù)庫為局域網(wǎng)受保護數(shù)據(jù)，單個醫(yī)院病源數(shù)量有限，患者流動情況、復診情況及其它因素造成數(shù)據(jù)采集不全面，導致患者資料庫進展緩慢和數(shù)據(jù)不全。臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)不能共享造成巨大的醫(yī)療資源浪費，同時阻撓了對患者信息資料全面采集、觀察和數(shù)據(jù)提取。現(xiàn)階段已經(jīng)出現(xiàn)了區(qū)域性和全國性病歷資料統(tǒng)一管理平臺，具體有醫(yī)院聯(lián)合創(chuàng)建的區(qū)域性的病歷庫、單病種互聯(lián)網(wǎng)病歷庫等多種形式的數(shù)據(jù)資料整合，像中國中醫(yī)科學院的聯(lián)合病例系統(tǒng)、不良反應哨點計劃和國家局首頁監(jiān)測等，作為平臺對中醫(yī)藥臨床進行數(shù)據(jù)采集、管理和臨床治療質(zhì)量進行監(jiān)控。

大樣本量的大數(shù)據(jù)平臺下，抽樣的傳統(tǒng)臨床評估方法可以克服樣本量小的缺陷和不足，同時臨床科研變得更加的方便、容易和多樣化。Zhang Junhua[5]認為在大數(shù)據(jù)時代下醫(yī)學研究目標從“因果關系推斷”轉(zhuǎn)向“相關性分析”，有助于評估個體疾病走向，然中醫(yī)藥臨床數(shù)據(jù)復雜、種類繁多、區(qū)域差異等特點，需求具有中醫(yī)藥特色的數(shù)據(jù)錄入存儲方式、數(shù)據(jù)標準化方法和數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的價值越來越被認可，大量的適用于中醫(yī)藥特色的數(shù)據(jù)錄入、挖掘、分析系統(tǒng)開始投入研發(fā)和使用[6-8]，使其更好的服務于臨床研究。同時大數(shù)據(jù)在中醫(yī)藥臨床研究中的應用發(fā)展呈現(xiàn)多樣性，適用于中醫(yī)理論、診斷方法學、組方規(guī)律等多個方面的研究。Li juan C[9]通過對收集慢性乙型肝炎患者的中醫(yī)辨證診斷信息，通過數(shù)據(jù)分析研制出慢性乙肝的中醫(yī)診斷量表。Zhang XP[10]采用收集和分析艾滋病患者中醫(yī)癥候和處方數(shù)據(jù)，確認艾滋病的中醫(yī)診斷、辨證和治療方法。You Xin[11]對多個數(shù)據(jù)庫進行中藥補腎藥方進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，認為中藥補腎法治療骨髓抑制的規(guī)律是健脾補腎。

2 中醫(yī)藥臨床數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀

2.1 檢索策略

采用精確檢索的方法對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進行檢索，檢索式為（TI = 數(shù)據(jù)OR TI = 信息OR TI = 智能化）AND（TI = 挖掘OR TI = 分析OR TI = 統(tǒng)計）AND（AB = 經(jīng)驗OR AB = 治療OR AB = 臨床），學科領域為中醫(yī)學、中藥學、中西醫(yī)結(jié)合，末次檢索時間為2018年12月3日。

2.2 數(shù)據(jù)管理和提取

文獻納入標準，需同時滿足：①中醫(yī)藥領域的數(shù)據(jù)研究；②對數(shù)據(jù)庫進行挖掘；③采用計算等方法對獲得的數(shù)據(jù)進行分析；④有明確的研究結(jié)果

文獻排除標準，滿足以下任一標準即被排除：①挖掘?qū)ο鬄楣糯?jīng)典著作；②臨床實驗對照性研究；③數(shù)據(jù)來源不明；④單一中藥化學成分的研究；⑤理論探討研究；⑥涉及西醫(yī)細胞、分子等機理研究。⑦重復發(fā)表或數(shù)據(jù)庫間重復的文獻；⑧無法獲得全文者。

數(shù)據(jù)管理措施：①由2 名研究者獨立搜索并追溯相關參考文獻，獲取信息后依據(jù)統(tǒng)一的納入和排除標準進行篩選，選出相關文獻；若2名研究者的結(jié)果不一致，交由第三方（侯政昆）評價，取得一致意見后交由下一步研究；②在獲取納入文獻后，由2名研究者獨立提取文獻資料，制作表格，交由第三方評價，對表格不同的地方進行重新追蹤文獻，避免及減少偏倚。

2.3 主要結(jié)果

（1）一般結(jié)果依據(jù)預制檢索式，共獲得2,086 條記錄，其中受國家自然科學基金支持的文獻有285 篇。依據(jù)統(tǒng)一的納入和排除標準，最終確定135 篇文獻納入分析。2014 年以前僅有文獻10 篇，2015 年至2016年有文獻37 篇。2017 年至2018 年12 月3 日有文獻88篇。

（2）西醫(yī)病種類研究77 種，具體設計病種情況見圖1。中醫(yī)病種及證型研究14 種，中藥類研究14 種，經(jīng)絡穴位針刺類研究8 種，分別為針刺、埋線、穴位注射、推拿、頭皮針、耳穴、灸法、敷貼。

圖1 77種西醫(yī)病種具體情況雷達圖

（3）疾病方藥的數(shù)據(jù)研究有文獻64 篇，對疾病病理、機制、辯證及臨床應用特點等理論研究有文獻12篇，對中藥在方劑中的應用和配伍特點的數(shù)據(jù)研有15篇文獻，中藥藥物不良反應的數(shù)據(jù)研究有2 篇，針刺、推拿、敷貼等選穴數(shù)據(jù)研究有38 篇文獻，針刺手法數(shù)據(jù)研究有4篇文獻。

（4）以文獻檢索的形式進行數(shù)據(jù)據(jù)挖掘的文獻有84 篇，對圖書資源進行數(shù)據(jù)挖掘的文獻有12 篇，通過上海“大腸癌臨床多中心大樣本病歷數(shù)據(jù)庫”進行數(shù)據(jù)挖掘的文獻有1 篇，通過臨床病例收集進行數(shù)據(jù)挖掘的文獻有42 篇。其中對名中醫(yī)的用藥經(jīng)驗研究的文獻有41 篇，其中39 篇選擇臨床病例收集進行數(shù)據(jù)挖掘，2篇選用名老中醫(yī)書籍進行數(shù)據(jù)挖掘。3篇文獻對地方藥物及用藥經(jīng)驗進行挖掘分析。

（5）納入的文獻總共采用了10 種分析方法，分別是網(wǎng)狀Meta、頻次、描敘性分析、關聯(lián)法則、聚類分析、因子分析及主成分分析、互信息法、貝葉斯網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹。應用SPSS 20.0 統(tǒng)計軟件進行頻數(shù)統(tǒng)計（表1）。

表1 分析方法頻數(shù)統(tǒng)計

2.4 中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘研究分析現(xiàn)狀

本文數(shù)據(jù)只基于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的精確檢索，文獻選取有國家自然基金支持的研究，不能夠概括所有整體情況，但仍能反應數(shù)據(jù)分析技術在中醫(yī)藥研究中的應用現(xiàn)狀；①在文獻數(shù)量上，2017 年至2018 年關于數(shù)據(jù)挖掘發(fā)表的文獻比之前數(shù)年發(fā)表文獻的總和多了近兩倍，研究數(shù)據(jù)呈增長趨勢，說明數(shù)據(jù)的價值被認可，數(shù)據(jù)挖掘和計算分析作為新的技術，正在中醫(yī)藥學科迅猛的發(fā)展和推廣應用；②研究范圍廣泛，從“西醫(yī)-方藥”“中醫(yī)-方藥”“中藥-中藥”“疾病-選穴”，“疾病-病機”等多緯度、多空間、多方面對中醫(yī)藥進行研究，并均有一定的研究發(fā)現(xiàn)；③研究選用的資料來源呈現(xiàn)多樣性，包括臨床病例收集、文獻檢索、出版書籍等；④對地方性的傳統(tǒng)中醫(yī)藥進行了數(shù)據(jù)挖掘，促進了對名醫(yī)經(jīng)驗方的研究，及流派、地方性中藥研究的發(fā)展，促進了地域性中醫(yī)藥資源的保護和發(fā)掘；⑤分析技術和方法呈多樣性。

通過文獻檢索結(jié)果可知數(shù)據(jù)分析在中醫(yī)藥中的應用具有多樣性、廣泛性和有效性等特點，對中醫(yī)藥的研究有明顯的推動作用，但在存在諸多不足：①中藥質(zhì)量受產(chǎn)地、緯度、氣候和收割季節(jié)等多種因素影響，臨床研究中藥質(zhì)量難以監(jiān)控，對臨床試驗結(jié)果和可重復性研究造成影響；②進行計算和數(shù)據(jù)分析時多只集中在分類、聚類算法、關聯(lián)規(guī)則等傳統(tǒng)方法，并未涉及到現(xiàn)今比流行的推薦算法，以及熱門的深度分析，存在技術的延后問題；③病例收集的數(shù)據(jù)挖掘僅對用藥進行分析，未進行患者用藥后療效結(jié)果反饋，其研究結(jié)果存在偏倚。

3 新技術的發(fā)展對臨床大數(shù)據(jù)的積極影響

新技術的發(fā)展彌補在中醫(yī)藥臨床數(shù)據(jù)研究中的不足，促使中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的應用和發(fā)展。理論知識、分析技術、應用技術的發(fā)展為中醫(yī)藥的研究創(chuàng)新和發(fā)展提供了更多機遇，中藥上市讓中醫(yī)臨床研究中的用藥變得標準化、量化、可監(jiān)測等保障，中醫(yī)量表的臨床應該讓臨床診斷、療效、預測更為直觀和科學，真實世界理論依據(jù)為中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)應用和數(shù)據(jù)信息處理提供了理論支持。

3.1 中藥上市推動中醫(yī)藥信息標準化

隨著我國制藥技術的規(guī)范化、標準化、可監(jiān)測等多種技術的發(fā)展，使中藥便捷性、安全性及療效得到保障，促進了中醫(yī)藥的推廣和普及。中藥上市使得中藥生產(chǎn)進行了更多的嚴格把控和規(guī)范化管理，讓中藥變得安全、有效、高質(zhì)量的同時，更為中醫(yī)藥臨床研究提供了更多的便捷和支持。目前中藥上市對中藥的監(jiān)控、療效、結(jié)果反饋都在實驗階段，但隨著信息化、標準化的發(fā)展，中藥的數(shù)據(jù)監(jiān)控及臨床治療信息將是客觀的數(shù)據(jù)資料。這不僅保證了中藥的品質(zhì)，更方便了學者對中藥的研究，何偉[12]對藥品上市后的臨床試驗設計流程進行要點闡述，從設計方法，療效評價方法（如使用中醫(yī)證候量表的設計）等多個方面進行探討。趙穎[13]等對中藥上市后臨床有效性再評價技術進行規(guī)范化、標準化操作解析。王永炎[14]等基于中藥上市后規(guī)范化操作及臨床評價反饋后的信息整合及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計進行了探索。

3.2 中醫(yī)藥臨床測評表工具的應用

量表是指“一種收集數(shù)據(jù)的途徑并加上所有支持說明其如何使用的信息和資料，它預先清晰描述管理或回答的方法及相關說明，并包含數(shù)據(jù)收集的標準格式，良好的計分和分析方法，并說明在目標人群中結(jié)果如何解釋”[15]。臨床療效是中醫(yī)藥生存發(fā)展數(shù)千年的基石和保障，中醫(yī)臨床結(jié)局評價將中醫(yī)藥臨床療效由模糊不清的抽象認知進行量化、具體化、客觀化，實現(xiàn)中醫(yī)藥的治療療效證據(jù)更加具體。中醫(yī)在臨床診斷時有獨特的證候，臨床治療以緩解患者癥狀為治療目的，單純的以西醫(yī)的微觀指標、實驗室檢查去評價中醫(yī)療效，忽視中醫(yī)辨證施治的特點證候的療效評價是不合理的。結(jié)合中醫(yī)特點，應用量表測評工具對中醫(yī)藥人群特征、疾病診斷及療效進行測量，可直觀的、標準化的發(fā)現(xiàn)中醫(yī)臨床證候、診斷、質(zhì)量、療效評價特點[16]。開發(fā)適用于中醫(yī)證候的中醫(yī)臨床診斷量表、療效測評量表、患者結(jié)局報告量表等，并試圖對中醫(yī)、中藥等中醫(yī)治療手段進行量化、數(shù)字化處理，使中醫(yī)臨床診斷、療效結(jié)果趨向于標準化、可測化和客觀化[17]。現(xiàn)階段中醫(yī)藥臨床測評表發(fā)展迅速，僅脾胃病就有劉鳳斌教授團隊制作的《胃痞報告結(jié)局量表》、《脾胃病癥狀量化標準》、《中華健康狀況量表》等多種測評量表，并投入臨床使用和繼續(xù)研究優(yōu)化。

3.3 真實世界證據(jù)（real-world evidence，RWE）理論的應用

真實世界證據(jù)起源于實用性隨機對照試驗，于1966年被提出，1993年由Kaplan教授在其論文雷米普利治療高血壓病的前瞻性研究中正式提出后逐漸受到重視[18]，是指在常規(guī)條件下，不需要采取限定理想環(huán)境，不抹殺個體差異，不排除特殊人群，由日常臨床診斷實踐所產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)，運用流行病學的研究方法，在真實無偏倚或偏倚較少的人群中，對某種或某些干預措施的實際應用情況進行研究。Sherman 博士[19]認為，真正世界數(shù)據(jù)是指醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)數(shù)據(jù)中，除了傳統(tǒng)的臨床研究數(shù)據(jù)以外的所有數(shù)據(jù)，包括來自醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、醫(yī)療費用報銷數(shù)據(jù)，藥品或疾病的登記研究數(shù)據(jù)，或者個體醫(yī)療設備數(shù)據(jù)以及健康管理軟件數(shù)據(jù)等。相對于隨機對照試驗多種局限性，真實世界研究不僅反映真實診斷環(huán)境和實際診療過程的研究設計，還可在不影響患者治療的情況下進行研究[20]，其數(shù)據(jù)包括以特定目的開展的觀察性研究數(shù)據(jù)、基于真實醫(yī)療條件開展的干預性研究數(shù)據(jù)、非研究性數(shù)據(jù)（醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、公共衛(wèi)生調(diào)查數(shù)據(jù)等），囊括了患者社會生活條件、患者身體健康情況及心理情況，可全方位掌握病人信息，減少微小因素對試驗造成偏差的影響。真實世界研究是包含了醫(yī)院內(nèi)關于所有患者信息的數(shù)據(jù)研究，和大數(shù)據(jù)的基本思想相同，它注重微小數(shù)據(jù)對主體的影響，為大數(shù)據(jù)在中醫(yī)藥臨床的使用提供了重要理論和方法的支持。

4 大數(shù)據(jù)在臨床應用所面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)給中醫(yī)藥臨床研究帶了研究思維的轉(zhuǎn)變，其數(shù)據(jù)全面龐大、多維復雜，可進行相關關系與因果關系的多種方式的研究，給中醫(yī)藥的研究帶來了創(chuàng)新和挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)療數(shù)據(jù)是不枯竭的寶庫，像互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一樣可大量涌現(xiàn)數(shù)據(jù)，可對患者的健康進行監(jiān)控，疾病的信號早發(fā)現(xiàn)，對疾病進行走向進行預測。

大數(shù)據(jù)應用于中醫(yī)藥臨床是科技發(fā)展的必然結(jié)果，但推動大數(shù)據(jù)進入中醫(yī)藥臨床依然面臨較多的問題：①最真實的數(shù)據(jù)產(chǎn)生最準確的結(jié)果，大數(shù)據(jù)強調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)的真實性，確保數(shù)據(jù)有可靠的科學證據(jù)、同臨床相關、產(chǎn)生過程可靠，然臨床上難以完全確保數(shù)據(jù)真實；②標準化的操作確保數(shù)據(jù)真實、完整和易于分析，數(shù)據(jù)標準化需要在數(shù)據(jù)錄入時有具體的數(shù)據(jù)元定義，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)格式清晰，數(shù)據(jù)元的收集記錄過程完整和收集時效明確，然中醫(yī)藥臨床數(shù)據(jù)復雜，對疾病的癥狀、程度、診斷依據(jù)具有抽象判斷性質(zhì)，且用詞復雜多樣，增加了標準化難度；③患者納入標準和排除標準需嚴格和完整，最大程度接近真實世界和減小偏倚，然中醫(yī)診斷量表推出但未大面積使用，仍難以控制偏倚；④在臨床藥物試驗中需要對試驗的數(shù)據(jù)嚴格監(jiān)控，大數(shù)據(jù)大樣本量下的中藥的質(zhì)量、藥效難以把控，中藥上市后標準化、可追溯的中藥將會改善這一狀況。

5 總結(jié)

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了資源資產(chǎn)，數(shù)據(jù)的處理、加工、管理、分析和產(chǎn)出有著巨大的潛力和機遇。中藥上市保證了藥品的安全性和有效性，中醫(yī)藥臨床量表讓中醫(yī)實現(xiàn)循證臨床評價，RWE理論為大數(shù)據(jù)在中醫(yī)藥臨床應用提供了理論依據(jù)，保證了大數(shù)據(jù)在中醫(yī)藥臨床應用的科學性和可靠性。而大量數(shù)據(jù)的生成、分析和研究促進了中藥上市后藥效監(jiān)測和評價，促進中醫(yī)診斷、治療、療效評價等中醫(yī)量表的研制和應用，同時也可促進真實世界理論知識和醫(yī)療器械的研發(fā)，形成良好的臨床研究反饋和循環(huán)。中醫(yī)藥自古以來都有賴于經(jīng)驗總結(jié)，大數(shù)據(jù)對微小數(shù)據(jù)的處理能力、高速計算能力、特殊的信息處理方式切合了中醫(yī)藥臨床對數(shù)據(jù)處理的要求，具有中醫(yī)藥特色中醫(yī)藥臨床大數(shù)據(jù)應用、分析計算和解析，是中醫(yī)藥人工智能化和現(xiàn)代化的必經(jīng)之路，它可推動中醫(yī)藥經(jīng)驗的傳承、助力中藥新藥研發(fā)、規(guī)范中醫(yī)藥臨床診斷治療，為中醫(yī)藥臨床診療技術發(fā)展、中醫(yī)理論的創(chuàng)新提供了更多的機遇。