目的:应用多元数据统计和神经网络挖掘方法构建慢性心力衰竭(Chronic Heart Failure,CHF)患者血瘀证基于多系统理化指标信息的诊断模型,探索与慢性心力衰竭患者血瘀证相关的理化指标信息的组合模式及其生物学意义。方法:选取2010年3月至2011年8月四川省成都市中西医结合医院和浙江省杭州市中医院收治的CHF患者100例,分为观察组(血瘀证患者组)和对照组(非血瘀证患者组),其中观察组37例,对照组57例。观察组为进行临床流行病学调查,收集患者四诊信息和生物样本进行多系统理化指标的检测分析。在分析差异指标基础上,综合应用回归方法及神经网络数据挖掘方法进行数据模型建设,从而形成慢性心力衰竭血瘀证患者的多系统理化指标诊断模型。结果:本研究共纳入100例心力衰竭患者,其中血瘀证患者占37%。应用上述方法筛选出有统计学意义的多系统理化指标信息20项,按照条目的显著性顺序依次进入神经网络数据挖掘模型,显示筛选指标的建模准确率为75.4%,测试样本的准确率达到82.4%。结论:神经网络数据挖掘方法可以用于临床理化指标信息数据进行CHF患者血瘀证的建模分析,与血瘀者密切相关的多系统理化指标信息也为进一步了解心力衰竭血瘀证的病理生理机制提供了参考依据。