藏族人民在长期的生产及各种实践的过程中,形成了藏医药学,它对藏族人民的生产、生活和健康起着重要的作用。藏医药学有着系统的理论知识、独特的处方及特殊的临床诊疗效果。因此,越来越多的人开始注重藏医药学的进步和科学的发展。目前,将数据挖掘技术与藏医诊疗决策相结合是传承藏医知识、提高藏医诊疗水平的关键。首先,本文以藏医临床数据为基础,将集成学习算法应用于高原常见病(慢性萎缩性胃炎)中进行症型的分类和预测研究。其次,利用数据挖掘中的关联规则算法,寻找慢性萎缩性胃炎临床诊疗中典型的伴随症状,症状-症状及症状-症型之间隐藏的关联关系,挖掘临床数据中潜藏的价值。最后,设计并实现藏医辅助诊疗系统,藏医辅助诊疗系统主要包含四个功能模块,症型预测和关联规则挖掘是其中的两个模块,另外两个模块分别是患者病历信息的可视化、患者常见症状及常用药物的频数统计和词云生成。通过以上研究,为医生的诊疗和决策进行辅助和提供参考,避免医生因为主观原因对患者的诊疗等出现误判,极大程度提高了藏医诊疗的科学性和规范性,为患者的健康提供有效的保障,同时也促进了藏医药学的发展和传承。