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第69章 品牌塑造（第3页）

从传播效果、品牌知名度、美誉度、忠诚度等多个维度对国际传播与品牌塑造工作进行评估。

例如，通过社交媒体数据分析传播内容的点击量、分享量、评论量等，了解传播效果；通过市场调查评估品牌在不同国家和地区的知名度、美誉度和忠诚度的变化情况。

定期收集反馈信息。

通过在线问卷、电话访谈、实地调研等方式，收集国际受众对传统医药传播内容和品牌形象的意见和建议。

根据评估结果和反馈信息，及时调整传播策略和品牌塑造方案。

例如，如果发现某个国家的受众对某种传播方式不感兴趣，及时更换传播渠道或调整传播内容的形式，以提高传播效果和品牌影响力。

（三十八）传统医药应对突发公共卫生事件的大数据应用与智慧决策支持

1.

大数据在传统医药中的应用拓展

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疫情监测与预测

利用大数据技术整合全球疫情监测数据，包括病例信息、传播路径、疫情发展趋势等，结合传统医药相关数据，如中药材产地疫情情况、传统医药诊疗病例数据等，构建更全面的疫情监测模型。

通过对这些数据的实时分析，不仅能够准确掌握疫情的传播态势，还能预测疫情对传统医药产业链各环节的影响。

例如，根据疫情在中药材主产区的传播情况，预测中药材产量变化，提前做好应对措施。

运用机器学习算法对历史疫情数据和传统医药防治数据进行深度挖掘，建立疫情预测模型。

该模型可以预测疫情的爆发时间、规模、传播范围以及可能对传统医药需求产生的影响。

例如，通过分析过去几十年间流感疫情数据与传统医药防治流感的用药情况、治疗效果等数据，预测未来流感疫情的发展趋势以及传统医药的需求变化，为传统医药应急物资储备和调配提供科学依据。

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药物研发与筛选

在传统医药药物研发方面，大数据为药物活性成分筛选提供了新的途径。

整合传统医药古籍文献、现代药理研究数据、临床实验数据等，构建庞大的药物数据库。

利用大数据分析技术，挖掘具有潜在药用价值的成分和方剂。

例如，通过对海量古籍文献的文本分析，找出针对特定疾病的高频使用方剂，再结合现代药理研究数据，筛选出具有明确活性成分和作用机制的方剂进行深入研究和开发。

借助大数据技术模拟药物在体内的作用过程，提高药物研发效率。

通过建立药物

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靶点

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疾病相互作用的大数据模型，预测药物的疗效和安全性。

例如，在研发新型抗传染病中药时，利用大数据模拟药物成分与病毒靶点的结合情况，以及对人体免疫系统的影响，提前评估药物的有效性和潜在风险，减少临床试验的盲目性，缩短研发周期。

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医疗服务优化

收集和分析传统医药临床诊疗大数据，包括患者基本信息、症状、诊断、治疗方案、治疗效果等。

通过大数据分析，总结不同疾病的最佳治疗方案和用药规律，为临床医生提供决策支持。

例如，分析大量感冒患者的中医诊疗数据，得出针对不同体质、不同症状类型感冒的最优中药方剂和针灸穴位组合，帮助医生更准确地制定个性化治疗方案。

利用大数据实现远程医疗服务的优化。