日前，中国中医研究院信息所副所长崔蒙收到了美国加州大学伯克利分校公共卫生学院学者MichaelMcC ulloch等人的一封信，信中称他们在权威主流医学期刊---《美国公共卫生杂志》2002年92卷第10期发 表了有关《中草药与干扰素治疗乙型肝炎随机对照试验的Meta分析》的文章，文章通过循证医学研究方法，肯定了中药治疗乙型肝炎的积极作用。这篇文章共检索出587篇相关文献，其中583篇来自中国中医药文献数据库。McCul loch及其同事认为，在查询中医临床研究信息方面，中国中医药文献数据库比世界上其它主要医学文
献数据库发挥了更为显著和重要的作用，为他们提供了方便、快捷的信息查询途径。他们认为，应当将中国中医药数据库作为循证医学研究的重要检索工具和信息资源。
其实，这封信正反映了我国中医界利用先进信息技术加强中医药科技信息数据库的建设，进行中医药信息的全球传播、共享和利用取得的成果。据崔蒙介绍，作为中医药研究的国家队，中国中医研究院已经建成了国内规模最大的中医药专业数据库，研制了中医药数据库的建库标准及标引程序，初步建成了中医药数据库共享平台及中药关联统计分析数据库平台。组织了全国中医药信息单位协作网，对国内、外中医药古代文献的现存状况进行了调研，建立了中国中医药信息网站。更多有识之士指出，实现“数字中医药”，建设中医药科技信息数据库是基础。
积少成多文献资源数据库渐成规模
目前，中医药科技文献资源数据库建设(非结构型、单表格数据库)进行得较快，这些数据库均开始以光盘版及Internet网络版的形式提供服务。
中药方剂类数据库中，已在国内外用户中产生较大影响的中国中药数据库共收录数据8500条、中国藏药数据库收录数据500余条、现代方剂数据库收集现代方剂7000余条、中国医药产品数据库收录7000余条、中国医药科技成果数据库收录1979年以来中国医药科研成果4033条、中国中药保护品种数据库收录了受国家保护的中药1463种。中医药文献数据库中，中医药期刊文献数据库已收录近40万条，中药本草古籍数据库已完成150种本草古籍的建库任务。其他相关数据库中，临床医学数据库收录了疾病4000余种，中国医药企业数据库收录医药产品7000余种。
联合攻关科技基础数据库浮出水面
伴随着信息技术的发展，中医药科技基础数据库建设(结构型数据库)开始进行，中国中医研究院中医药信息研究所通过国际互联网，与福建中医学院、上海中医药大学、南京中医药大学、成都中医药大学、广州中医药大学、辽宁中医学院、湖北中医学院、黑龙江中医药大学、北京中医药大学、上海市中医文献所、河南省中医药研究院、陕西省中医药研究院文献信息研究所、江西省中医药研究所等国内近30家中医药科研单位一起，开始了科学基础数据数据库和科学实验数据数据库的建设。正在进行的中药科学基础数据数据库包括中药药理数据库、中药毒理数据库、中药临床药理数据库、中药鉴定数据库、中药化学数据库、中药方剂数据库、中药化学数据库等。他们还与浙江大学计算机学院合作，初步完成了中医药数据库共享平台的建设。目前已初步研制成功异质异构、分布式、联邦型多库融合共享平台，实现了全国不同地域、不同数据类型的数据库资源的共享。
统一标准实现数据库真正共享
建立规范化的中医药学语言系统，是真正实现数据资源共享的必备条件。目前，中国中医研究院中医药信息研究所正联合以上单位，在建立数据库的同时，研制建立了各种数据库的标准和数据库规范结构，编辑出版了《中国中医药学主题词表》及与之配套的标引手册，为美国国立医学图书馆编制的《医学主题词表》提供了相应的中医药主题词，使之成为全球范围内医学界进行中医文献标引的依据。
此外，他们还在研究建立中医药学语言系统，收集中医药学领域中有关名词术语及其概念，并以词义组织起中医药学名词术语信息大型电脑数据库。集合中医药学领域内不同的可控语言词表中的词语和概念、中医药学分类中使用的名词术语和概念、医药学词典中以及其他有关书籍中的词汇，并将这些词汇以词的概念为主线相互连接在一起。最终为实现中医药数据库共享奠定基础。目前，已经完成16大类的一级分类体系，完成中医药语义类型108类，中医药语义关联关系58种，收词60余万条，加工10万条，可以进行语义网络浏览、同义词检索、初步关联关系检索等内容。
深入挖掘建立数据仓库和分析平台
建立中医药数据库的最终目的，是为了更快地将有效信息转化为知识，促进中医药学向前发展。崔蒙介绍，他们将充分利用已有的大量实验数据，建设中药数据库群，如采集中药资源、中药炮制、中药药理、中药化学、中药制剂等有关数值型数据、图形图像数据及文献型数据，形成相互关联的整体数据库群，并利用计算机与信息技术实现中药古文献中的知识数字化，在现有基础上，进一步完善中医药数据库共享平台，增加共享数据库的数量，扩大共享程度，完善中药数据库群的数据统计分析功能，为建立中医药数据挖掘平台奠定基础。日前，他们已与浙江大学联合尝试利用现有数据和计算智能技术、知识处理技术进行方剂配伍规律的研究。
