但由于对亚健康状态概念的认识模糊，很难将其与正常状态和疾病状态进行界定。此外，其表现证候的多样性、复杂性和不确定性，也给亚健康状态的临床研究带来了困难。近年来，数据挖掘技术在中医诊断和临床研究中得到广泛应用。其目的是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的数据中提取隐藏的、未知的、未知的数据。潜在有用的信息和知识，并预测未来的趋势和行为。理论上认为，只要证候客观存在，就会出现同样的内在聚集。虽然证候的复杂性和多维度性导致临床数据表现出证候之间交叉、重复、多维等复杂关系，但具体证候与其临床表现之间必然存在很强的相关性，因此就会有规律可循遵循数据，可以采用数据挖掘方法进行处理和分析。目前，数据挖掘技术在亚健康状态研究中的应用主要是通过临床流行病学调查获取大量的宏观特征数据。在此基础上，运用传统统计方法对亚健康状态的人口学特征和亚健康状态进行分析。开展健康人群分类、证候特征、亚健康状态不同证候特征、影响因素和危险因素、亚健康定量评估等研究。面对亚健康状态研究中的诸多问题，如：针对大量患者，王利民，女，博士生#通讯作者：陈家旭，男，教授，博士生导师，主要研究方向：中医病证的病理生理基础与标准化，E-mail：ehenjiaxu@hohnail。驰。国家高技术研究发展计划（863计划）项目（编号：2008AA022406）
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