智慧化中医药循证医学证据获取模式探索——以冠心病证候研究的系统综述为范例

车前子; 曾庆阳; 宋填; 陈琳; 万静; 史楠楠

doi:10.13288/j.11-2166/r.2025.15.014

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智慧化中医药循证医学证据获取模式探索——以冠心病证候研究的系统综述为范例

文献研究 | 更新时间：2025-07-31

- 智慧化中医药循证医学证据获取模式探索——以冠心病证候研究的系统综述为范例
- Exploration of an Intelligent Evidence Achieve Mode of Evidence-Based Chinese Medicine：Take Systematic Review of Coronary Heart Disease Syndrome Research as an Example
- 中医杂志 2025年66卷第15期页码：1597-1603
- 作者机构：
  
  1.中国中医科学院中医临床基础医学研究所，北京市东城区东直门内南小街16号，100700
  2.北京化工大学
- 作者简介：
  
  13811839164@vip.126.com
- 基金信息：
  
  北京市自然科学基金(7244507);国家自然科学基金(82405243);中国中医科学院科技创新工程(CI2022C004-01)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2025.15.014
  中图分类号：
- 收稿：2025-01-10，
  
  修回：2025-06-23，
  
  纸质出版：2025-08-02
- 稿件说明：
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车前子,曾庆阳,宋填等.智慧化中医药循证医学证据获取模式探索——以冠心病证候研究的系统综述为范例[J].中医杂志,2025,66(15):1597-1603.

CHE Qianzi,ZENG Qingyang,SONG Tian,et al.Exploration of an Intelligent Evidence Achieve Mode of Evidence-Based Chinese Medicine：Take Systematic Review of Coronary Heart Disease Syndrome Research as an Example[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(15):1597-1603.
车前子,曾庆阳,宋填等.智慧化中医药循证医学证据获取模式探索——以冠心病证候研究的系统综述为范例[J].中医杂志,2025,66(15):1597-1603. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.15.014.

CHE Qianzi,ZENG Qingyang,SONG Tian,et al.Exploration of an Intelligent Evidence Achieve Mode of Evidence-Based Chinese Medicine：Take Systematic Review of Coronary Heart Disease Syndrome Research as an Example[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(15):1597-1603. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.15.014.

摘要

目的

以冠心病证候研究的系统综述为范例，探索智慧化文献筛选、获取和信息提取模式，以提高中医循证医学研究效率。

方法

基于中国知网（CNKI）、维普中文科技期刊数据库（VIP）、万方数据资源系统，检索2000年1月1日至2023年12月31日发表的冠心病证候研究相关文献，采用自动化工具批量获取文献元数据。通过分析标题和摘要，利用文本相似度算法对文献进行合并、去重和初步筛选。进一步采用目标检测和图像处理技术，根据全文和统计表格进行复筛。最后运用自然语言处理技术和预训练模型进行文献信息提取。

结果

初步检索冠心病证候研究相关文献56 255篇，通过人工智能辅助的自动化初筛和复筛将人工核查范围缩小至1075篇，经人工全文筛选最终纳入冠心病证候研究文献646篇。经核查，证候与证素的语义识别与拆分过程的准确性均在90%以上，实现了文献基本信息及38种证素统计结果的自动化提取和标准化处理。

结论

通过引入自然语言处理、预训练模型、人工智能图像处理等技术，实现了对中医研究文献的高效检索、筛选和标准化数据提取。

Abstract

Objective

To construct an intelligent model for literature screening， retrieval， and data extraction with a systematic review of coronary heart disease syndromes as an example， so as to improve the efficiency of evidence-based Chinese medicine research.

Methods

Based on China National Knowledge Infrastructure （CNKI）， VIP and Wanfang Data Resource System， the articles related to coronary heart disease syndrome research published from January 1， 2000 to December 31， 2023 were retrieved. Automated tools were used to batch retrieve paper metadata. Using text similarity algorithms， papers were merged， deduplicated， and subjected to preliminary screening based on titles and abstracts. Further screening was performed using object detection and image processing technologies on the full texts and statistical tables. Natural language processing （NLP） techniques and pre-trained models were applied to extract information.

Results

The initial search retrieved 56 255 coronary heart disease syndrome-related articles. By artificial intelligence-assisted preliminary and secondary screening， the manual verification scope was narrowed to 1075 articles. Ultimately， 646 coronary heart disease syndrome related studies were included manually. With accuracy verification showing over 90% consistency in semantic recognition and element decomposition processes， we achieved data extraction and standardization processing for both basic literature information and 38 syndrome element statistics.

Conclusion

By incorporating natural language processing， pre-trained models， artificial intelligence image processing and other technologies， this study enabled efficient retrieval， screening and standardized data extraction of Chinese medicine research literature.

关键词

Keywords

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