《表1 传统机器学习算法与深度学习算法的比较》

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《基于数据挖掘的中医药临床研究述评》

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新型深度学习算法适用于患病风险评估、用药推荐等特征提取困难并且定义和量化模糊的问题，其凭借无需人工构造特征的特性，具有更为重要的研究价值。但需要海量数据来支持模型的训练和优化。然而，一方面，中医领域数据种类繁多、结构多样并且缺乏统一的标准，如何保证数据集的质量面临巨大挑战；另一方面，相对于西医领域各机构搭建的支持深度学习研究的公共数据集，中医领域则缺乏相应工作，中医数据集获取困难并且规模十分有限。通过对传统机器学习算法与深度学习算法的比较（表1），提出中医药数据挖掘研究应守正创新，取长避短，将多种算法相结合，从临床中来到临床中去。