본 연구에서는 한의학 전문가들의 분석 과정을 대신하여 빅데이터나 실시간으로 데이터가 축적되는 임상 빅데이터 등에 적용이 가능한 유의성 있는 증상 조합을 분석할 수 있는 방법을 찾고자 하였다. 귀무가설을 이용한 수학적 방법으로 상대적 다빈도 증상-치법 조합을 찾은 후 이를 전문가의 증상-치법 조합 유의성 분석 결과와 비교해보니, 상대적 다빈도 조합은 전문가의 조합 유의성 분석 결과와 어느정도 일치하여, 목적에 따라 상대적 다빈도 조합을 유의한 조합으로 판단하고 활용할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 문자로 구성된 조합의 상대적 다빈도 조합을 구하는데 있어 귀무가설을 이용한 수학적 방법은 적절하다고 판단하였다. 본 연구 방법을 ??東醫寶鑑? ?에서 痛症의 치료와 관련된 처방에 적용한 결과, 유의성 있는 증상-증상, 증상→조건, 조건→증상 조합 39개를 얻을 수 있었다. 본 연구가 痛症 관련 처방의 정보에 국한하여 진행된 것이라는 한계가 있으나, 이는 연구 대상 데이터의 영역을 확대하는 것으로 극복할 수 있다. 다만 “특정 연구 대상에서 등장 횟수가 상대적으로 많은 조합이 그렇지 않은 조합보다 유의할 가능성이 높다”는 가정에서 벗어난 조합은 찾을 수 없으며, 등장 횟수가 상대적으로 많진 않으나 유의한 조합 역시 찾을 수 없다는 한계가 있어 가정을 검증하는 연구나 가정 외의 조합도 찾을 수 있는 연구가 지속되어야 한다.
이 연구에서는 한의학 전문가들의 분석 과정을 대신해 빅데이터나 실시간으로 데이터가 축적되는 임상 빅데이터 등에 적용이 가능한 유의성 있는 증상 조합을 분석할 수 있는 방법을 찾고자 했다.