Page 167 - 中医针灸与人工智能
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第五章 肠道微生态健康与针灸干预研究
床治疗的理论依据及应用方法。数据挖掘属于计算机科学的领域，其是指在海量
数据中，运用相关的算法，对隐藏其中的关键信息进行搜索分析。在中医领域的
数据挖掘，用的技术方法有关联分析、聚类分析、贝叶斯网络和决策树、人工神
经网络、随机森林等。关联分析说明的是事物和事物之间的相关性，其评判指标
为支持度和置信度。聚类分析是将数据集中分类，利用数据的不同属性作为数据
的分类依据，将数据进行不同层面的划分。贝叶斯网络是指图案的方法及统计理
论决定性质指出变量相互的概率和因果关系，基于给定的某些先验信息，还可以
依据条件概率表定量地表示这些关系的强度的方法。
近年来，宏基因组研究的迅速兴起，现有的方法正变得越来越复杂，测序技
术正取得指数级的进步。如Illumina平台引入了更适合小基因组测序的仪器，具
有更快的运行时间和更长的读取长度，为宏基因组应用提供了更大的灵活性。牛
津纳米孔公司（Oxford Nanopore）开发的技术可以在可扩展的系统中实现长时间
读取和短时间运行，因此非常适合微生物应用。以上技术的发展，极大地简便了
获取肠道菌群测序数据的流程，推动了肠道菌群分析的发展。此外，大量的微生
物组研究项目如人类微生物组、人肠道宏基因组学（Metagenomics of the Human
Intestinal Tract，MetaHIT）相继启动，产生了大量的数据。这些数据为理解微生
物菌群与人体之间的复杂联系创造了巨大的机会，同时也带来了巨大的计算和理
论挑战，大致集中于：提取微生物数据集并进行识别分类。微生物组数据降维和
可视化。利用机器学习方法推断微生物和疾病之间的相关性。模拟微生物群落在
人体内的动态发展过程。
目前机器学习方法在肠道菌群分析领域已广泛应用，奠定了利用肠道菌群预
测疾病发生发展进程中的技术基础，有力推动了基于肠道菌群的新型诊疗手段的
发展。
三、局限性及可能的解决方法
相较于机器学习算法在模式分类和其他发展相对成熟的领域，目前采用机器
学习算法进行肠道菌群数据分析的研究还存在以下不足：
在将机器学习算法运用于肠道菌分析时仅停留在应用层面，而缺少对算法的
特异性优化和对机器学习算法本身的研究。
肠道菌群的数据表示形式单一且存在大量的冗余信息，无法为机器学习提供
足够的数据信息。
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