换一批针灸研究中的多模态与数据驱动方法:方法、应用与挑战
Multimodal and data-driven approaches in acupuncture research:methods,applications,and challenges
摘要随着针灸研究的不断深入,研究数据呈现出异质性强、来源多样和多模态融合等特点,传统分析方法在处理此类复杂数据时面临一定局限.文章以针灸研究中的干预数据、疗效反应数据和背景情境数据为基本框架,系统梳理数据驱动方法在针灸研究中的应用进展,重点介绍因果推断、人工智能、文本挖掘及多源数据整合分析等方法,并探讨其在疗效评价、结局预测、作用机制阐释和临床决策支持中的应用价值.数据驱动方法有助于揭示针灸疗效的个体差异和潜在作用机制,推动针灸研究由关注群体平均效应逐步转向支持个体化临床决策.然而,当前相关研究仍存在数据标准化不足、外部验证不充分和模型可解释性有限等问题.未来,随着高质量多模态数据的积累和分析方法的不断完善,数据驱动方法有望为开展更加严谨、精准和个体化的针灸研究提供重要支撑.
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关键词
针灸数据驱动因果推断机器学习深度学习多模态数据临床决策支持机制研究AcupunctureCausal inferenceClinical decision supportData-drivenDeep learningMachine learningMechanistic studiesMultimodal data
栏目名称
DOI
10.1097/HM9.0000000000000198
发布时间
2026-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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