您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 医学/心理学 > 药学 > 中医药传统知识保护的困境及出路
中医药传统知识保护的困境及出路作者:陈朝晖,裴立宁作者单位:广州中医药大学,广州,510405刊名:中国医药技术经济与管理英文刊名:CHINESEJOURNALOFPHARMACENTICALTECHNOLOGYECONOMICS&MANAGEMENT年,卷(期):2009,3(8)引用次数:0次参考文献(11条)1.薛清录,中国中医古籍总目.上海:上海世纪出版股份有限公司辞书出版社.2008.2.国家中医药管理局《中华本草》编委会(2005).中华本草.上海:上海科技出版社.3.徐铮奎,西方麻黄素事件无碍我国植物药出口,医药经济报,2007/3/1.4.USPTOpatentdatabase.5.世界知识产权组织,2008,WIPO/GRTKF/IC/12/7.6.TRIPS协议22条.7.EuropeanCommission,(2003),WhyDoGeographicalIndicationsMattertoUs?中国医药保健品进出口商会,2008,=200813011292378.9.LiX&LiW,InadequacyofPatentRegimeonTraditionalMedicinalknowledge,[J]TheJournalofWorldIntellectualProperty,2007,10(2):129.10.GuoQ&LiuL,TheProtectionoftheAppellationofOriginontheChineseDaodiHerbs,[J]ResearchandInformationonTraditionalChineseMedicine,2002,4(7):15.11.我国地理标志注册名录,相似文献(10条)1.会议论文王凤兰.刘更生基于传统的中医学2005一直以来,对传统的认识存在相当的误区,有些人认为传统就是过去的、陈旧的、落后历史上曾因此而出现一度要废除中医的事件.2004年12月作为国家中医药管理局中医药传统知识保持研究课题主要研究人员参加了该项工作.首先从传统、传统知识角度对中医学进行了考察研究.传统是相对于现代而言的,所谓传统,是指其存在依赖于特定的社区,是在特定社区得以保持、发展并传递着;传递依赖于专门的或者习惯的方法,在世代之间相传;某些社区将其视为其文化和精神特征的一部分.实际上,传统的东西与社区之间密切不可分割,正由于此而构成了传统的特性.一些国际组织研究认为:传统的并非因为它的古老,许多传统知识并非古老的或守旧的,而是许多社区当今生活中一个有活力的、动态的组成部分.本文研究基于传统的中医学,一、中医学具有基于传统的特性,二、具有民族地域性的特性,三、具有不断创造、持续发展的特性.2.期刊论文张华敏.唐丹丽.高红杰印度传统知识保护现状及其启示-中国医药导报2008,5(32)印度是世界四大文明古国之一,地域广阔,物产丰富,长达4000余年的文明史为这个国家创造出独特的传统文化.然而,以往由于对传统产品的专利保护不够重视,一些传统产品被其他国家仿制或引进,给印度的经济和文化带来难以估量的损失.尤其是近年来,发达国家不断利用其完善的知识产权制度对发展中国家进行打压,使发展中国家拥有的宝贵的遗传资源和传统知识被不断窃取、盗用或以低廉的价格被利用.面对这砦情况,如何在充分保护民族利益的前提下,促进传统文化完整传承与现代科技的迅速发展,成为很多发展中国家亟待解决的问题.3.会议论文柳长华中医药传统知识及其保护的定义2005在国际上,传统知识保护已成为新一轮知识产权谈判、生物与文化多样性、遗传资源等领域讨论的热点问题,在我国,这依然是一个新话题.2004年11月,国家中医药管理局敏锐的抓住了这个问题,立项对中医药传统知识保护进行研究.通过这项研究,大家认识到中医药传统知识保护的核心问题不是现有知识产权所谓保护的理念,即防止第三者未经授权使用,传统知识保护所关系到的是对中医药学的尊重、承认价值、公平和持续发展的大问题.那么,什么是传统知识?什么是中医药传统知识及其保护?尚是一个具有宣传与普及意义的问题.本文对次进行讨论.4.学位论文李园白中医妇科常见病医案数据挖掘方法研究20061研究背景:目前,已经有许多研究人员应用数据挖掘中的关联分析技术对中医药数据进行处理。如成都中医药大学与四川大学合作对脾胃病方的数据挖掘,中国中医研究院中医药信息所与浙江大学合作对中国方剂数据库、中医药临床文献题录库和现代生物医学文献库的数据挖掘以及西南交通大学对乙肝医案的数据挖掘,加上一些小型的零散研究,研究数目共计十一项,涉及研究单位十二家。但中医药领域的数据挖掘研究是近四、五年来才逐步开展起来,应用尚属初级阶段,其局限性不可避免,概括如下:首先原始资料基本局限于医案或方剂,内容大多是药对的提取,导致挖掘结果只限于方剂的配伍方面;其次无论是利用已有数据库还是自行建立的数据库,都缺乏对数据规范深入系统的研究,从而影响了数据挖掘效果;最后关于结果的分析,以往研究大都停留在验证已有理论,而对于传统知识中未包含的新鲜知识,未能进一步分析,使得数据挖掘结果的含义很难解读,直接影响挖掘结果的利用。2研究内容:本课题以四种妇科常见疾病为例,利用数据挖掘技术对医案数据进行处理分析。本课题的研究过程主要包括确定研究目标、数据采集、数据预处理、数据处理、结果分析五部分。2.1确定研究目标采用关联分析技术对妇科四种常见病医案从中药、证型、症状三个方面进行数据挖掘。2.2数据采集为了获得可靠的结果,对所收录医案的病种、数量、医家、时间、内容等进行了严格控制。2.2.1病种通过检索中医药期刊文献数据库(中医药信息研究所研制),调查了1984年以来十四种妇科常见疾病相关论文发表情况,本课题选择了文献量最多的四种疾病——崩漏、闭经、不孕、痛经进行研究。2.2.2医家为了保证数据质量,医案全部选自经验丰富的中医专家医案,医家的出生年代限制在二十世纪二、三十年代。为了避免医家医案数量选择的不均衡导致挖掘结果的偏差,数据库中单个医家的医案控制在一百例以内,绝大部分医家为10例以内。2.2.3时间全部为现代医案,鉴于此阶段医案记录时间跨度较小,用词较接近,统一规范相对容易,适合本课题研究进度要求。所选医案均采集自公开发表的期刊和专著,发表时间为1972-2005年,所记录患者就诊时间为1951-2003年。2.2.4内容由于本课题旨在对医案中的中药、证型、症状三部分做数据挖掘,收集的医案必须包括中医诊断、中药处方、证型、症状这四项内容。2.2.4.1中医诊断参考了国家中医药管理局1994年颁布的《中华人民共和国中医药行业标准-中医病证诊断疗效标准》(南京大学出版社出版)。2.2.4.2中药处方所选医案全部是单纯中草药内服治疗。凡单纯或辅助使用中成药、针灸、外治、西药以及手术治疗的医案不予收录。2.2.4.3证型必须含有病性和病位两部分,如果只含有病位(如“肝脾为病”),或只含有病性(如“虚”或“实”)则不予收录。2.2.4.4症状除主症之外,必须有两个以上的次要症状。例如某闭经医案,如果只包括闭经这一个主症,而未记载其他症状,则不予收录。经过筛选,本课题所采集医案总数为2138例,其中崩漏664例、闭经408例、不孕631例、痛经435例。从文献来源统计,848例来自期刊、1290例来自专著,共涉及医家476位。2.3数据预处理按照医案中不同属性信息的不同特点,进行有针对性的数据预处理。2.3.1中药预处理中药名称不统一的主要原因是别名、错别字、省略语,本课题从这三个角度对中药名称进行规范。规范后的中药名称主要参考权威性强的中药专著,如《中华人民共和国药典2005版》、《中药大辞典》、《中华本草》等。中药炮制方法主要分为净制、切制、炮炙,由于净制、切制对于药物的性味、归经影响较小,故凡药名中含有“片”、“末”、“粉”、“嫩”、“净”等净制或切制的标志用语,均予以去除;炮炙法对中药的性味、归经等有较大影响,在规范后的中药名称后面特别标明。2.3.2证型预处理首先从结构上进行规范,把证型名称规范为主谓词组,主语部分是病位,谓语部分是病性。如规范后证型血瘀,其中血是主语—病位,瘀是谓语—病性。其次遇到复合证型,涉及两个脏器的,尽量予以拆分;几乎所有的妇科医案证型都涉及冲任失调,进行数据挖掘则会成为一个强干扰项,故将医案中冲任失调用语予以剔除;另外,界于证型和症状之间的描述性用语亦予去除,如迫血妄行、血不循经等。规范后的证型选词,一方面参考了《中国中医药主题词表》、《中医诊断学》、《中华人民共和国中医药行业标准-中医病证诊断疗效标准》等书籍;另一方面对医案中使用的证型同义词进行归类后作频数统计,选用使用频次最高的词作为规范证型。例如:“血瘀”,在医案辨证中有多种表述方法:血瘀、瘀血、血滞等等,其中血瘀的使用频次最高,则选血瘀为规范后证型。2.3.3症状预处理在本课题的症状规范中,首先同证型一样,将症状规范为主谓词组,主语部分是病位,谓语部分是病状,如规范后的症状腹痛,腹(主语-病位),痛(谓语-病状)。其次把一些复杂症状拆分为多个简单症状,并去除主观性强的程度副词,如微、稍等。规范后的症状选词,一方面参考了《中国中医药主题词表》、《中医诊断学》、《简明中医辞典》等书籍;另一方面对医案中使用的症状同义词进行归类后做频数统计,选用使用频次最高的词作为规范症状。规范后数据库概况所建数据库共收集妇科医案2138例,每个医案均包含四个字段:症状、证型、中药组成(处方)、中医诊断,其中:症状共涉及605个,证型63个,中药(含炮制)754个。2.4数据挖掘本课题选用了中国中医研究院周雪忠等人开发的WEKA软件。该软件基于新西兰维克多大学研发的智能平台WEKA,使用了Apriori算法(即Agrawal研究提出的算法),进行药物、症状、药症和药证等关联规则的知识发现。与以往课题不同的是,不仅对中药、症状、证型分别进行数据挖掘处理,而且将这三部分合并起来处理。数据挖掘结果不仅仅包含按以往方法处理得出的“药物+药物”、“症状+症状”、“证型+证型”三种高频集,而且包括了“药物+症状”、“药物+证型”、“症状+证型”的高频集。此种模式进行数据挖掘,不仅在症状、中药、证型内找到高频集,而且在三者之间找到高频集,从而获得更多的关联关系结果。2.5数据挖掘结果分析经过数据处理后,共得到15张结果表,包括高频中药组5张、高频“中药+症状”组5张、高频“中药+证型”组5张。本课题对15张结果表做了与传统知识比对、新鲜知识分析以及传统方法的比对这三方面研究。与传统知识比对过程中,主要参照经典中医药理论:高频中药组参考药对和中药配伍书籍,高频“中药+症状”组、高频“中药+证型”组参考中药功效书籍。比对情况的统计结果如下:高频中药组传统知识符合率约为70﹪,高频“中药+症状,,组传统知识直接符合率约为39﹪,间接符合率约为61﹪,高频“中药+证型”组传统知识符合率则为100﹪,结果证明大部分数据挖掘结果在传统经典理论中都已经有所论述。对一部分传统理论中未查到的挖掘结果,本研究又进一步从临床应用角度予以分析,发现了一些已经应用于临床,但尚未被使用者提炼的新鲜知识,同时探讨了影响新鲜知识分析的因素。此外本课题把数据挖掘与传统频次统计进行方法学比较。具体方法是分别把四个疾病的高频药物组结果与单味药频次统计结果进行比较,从结果可以看出,数据挖掘表面上看与频数统计相似,但进一步分析得知它们的最大区别在于数据挖掘是获取一种关系,并且定量地表述这种关系,其在分析关系方面的意义远远超出频数统计。3结论3.1有效结果本课题数据挖掘结果与传统理论有相当大的
本文标题:中医药传统知识保护的困境及出路
链接地址:https://www.777doc.com/doc-347561 .html