摘要：研究中药贮藏与养护中对抗同贮的数据挖掘。方法 首先通过门诊中药房大样本收集临床实验并加以数字化结构化处理,在处理的基础上通过模型结构设计进行数字化挖掘,发现不同性能中药同贮时的用量及时间可以防止中药发生虫、霉变质等现象关联并加以进一步研究。结果 依据多因素分析结果将中药贮藏与养护中对抗同贮的数据列线图预测模型构建起来,模型总分为各影响因素分数之和。校准曲线发现,实际观察值和模型预测值在45°标准斜线趋近贴合,说明该模型较好。运用Boostrap法内部抽样验证该模型,共1000次,将C-index计算出来,为0.871,实际观察值和模型预测值的平均绝对误差(MAE)为0.051,说明实际观察值和该列线图模型预测值的校准度较高。列线图依赖ROC曲线发现,AUC及特异度、敏感度分别为0.871、77.05%、85.71%,说明模型区分能力较好。该列线图预测模型具有较高的诊断效能、临床区分度。结论 中药贮藏与养护中对抗同贮的数据挖掘能够为中药贮藏养护提供可靠的经验。