榮光 謝晴宇 孟慶剛

摘要：目的 探討中醫(yī)結(jié)構(gòu)化電子病歷國(guó)內(nèi)研究的新興趨勢(shì)和創(chuàng)新性。方法 計(jì)算機(jī)檢索中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)（CNKI）2000年1月-2015年12月中醫(yī)電子病歷研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)該領(lǐng)域研究者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析，采用可視化軟件CiteSpace構(gòu)建共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果 發(fā)文量前3位的研究者為劉保延（13篇）、張潤(rùn)順（8篇）、謝琪（7篇）和周雪忠（7篇）；合作緊密的研究機(jī)構(gòu)有中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院、湖北中醫(yī)藥大學(xué)信息工程學(xué)院、河南中醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院等；關(guān)鍵詞主要聚類有中醫(yī)診斷（#0）、中國(guó)中醫(yī)藥信息（#1）、人工智能（#2）、病歷管理（#3）、醫(yī)技科室（#4）等；主要關(guān)鍵詞有電子病歷、中醫(yī)醫(yī)院、數(shù)據(jù)挖掘、遠(yuǎn)程醫(yī)療、人工智能等。結(jié)論 目前，中醫(yī)電子病歷領(lǐng)域的研究者、研究機(jī)構(gòu)間合作不夠緊密，未形成研究熱點(diǎn)，創(chuàng)新性不顯著，原因可能與我國(guó)中醫(yī)藥信息化建設(shè)的整體水平密切相關(guān)。

關(guān)鍵詞：電子病歷；關(guān)鍵詞聚類；研究者合作；研究機(jī)構(gòu)合作；知識(shí)圖譜

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.01.024

中圖分類號(hào)：R2-05 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-5304（2017）01-0099-06

Electronic Medical Record in TCM Field—An Analysis Based on Scientific Knowledge Visualization RONG Guang1， XIE Qing-yu2， MENG Qing-gang1 （1. Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China； 2. Institute of Basic Research in Clinical Medicine， China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100700， China）

Abstract： Objective To assess Chinas newly evolved hot spots and novelty of structural electronic medical record in TCM field. Methods Articles about electronic medical record in TCM field were retrieved from CNKI from January 2000 to December 2015， focusing on researchers， research institutes， and key words for bibliometric analysis. Then visualization software CiteSpace was used to establish co-occurrence network. Results The top 3 productive authors were LIU Bao-yan （13 articles）， ZHANG Run-shun （8 articles）， XIE Qi （7 articles）， and ZHOU Xue-zhong （7 articles）. Institutes highly cooperated with others included China Academy of Chinese Medical Sciences， Information Engineering College of Hubei University of Chinese Medicine and The First Affiliated Hospital of Henan University of Chinese Medicine. The major clusters were TCM diagnosis （#0）， Chinas TCM information （#1）， artificial intelligence （#2）， medical record management （#3）， and medical laboratory department （#4）. The representative keywords involved electronic medical record， TCM hospital， data mining， telemedicine， and artificial intelligence. Conclusion In the field of TCM electronic medical record， cooperation is not sufficiently facilitated among researchers and institutes. Research hot spots are not formed and novelty is not obvious， which is probably because of the overall status quo for Chinas TCM information construction.

Key words： TCM electronic medical record； keyword cluster； co-author； co-institute； knowledge graph

2015年12月，烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院正式運(yùn)營(yíng)，連接全國(guó)范圍內(nèi)的醫(yī)院、醫(yī)生、患者、藥品和醫(yī)保體系，建立起一個(gè)新型的智慧健康醫(yī)療服務(wù)平臺(tái)，是“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”模式的突破性探索。該示范模式預(yù)示著，

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃（2013BAI02B10）；國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（81473800、81273876）

通訊作者：孟慶剛，E-mail：mqgangzy@126.com

將不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)產(chǎn)生和積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，遠(yuǎn)程訪問(wèn)，是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的重要需求。其中，中醫(yī)電子病歷數(shù)據(jù)作為患者醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要載體，是醫(yī)療數(shù)字化的重要組成部分，也是醫(yī)療機(jī)構(gòu)間開展臨床診療、科研所必須的臨床信息資源。中醫(yī)電子病歷研究歷時(shí)15年之久，領(lǐng)域論文數(shù)量逐年遞增，繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，能從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)角度詮釋該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀，為今后互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療數(shù)據(jù)的集成提供依據(jù)。

科學(xué)知識(shí)圖譜是以知識(shí)域（knowledge domain）為對(duì)象，顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程和結(jié)構(gòu)關(guān)系的圖像[1]，具有“圖”和“譜”的雙重特性：既是可視化知識(shí)圖形，又是序列化的知識(shí)譜系。顯示了知識(shí)單元或知識(shí)群之間網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動(dòng)、交叉、演化或衍生等諸多隱含的復(fù)雜關(guān)系，而這些復(fù)雜的知識(shí)關(guān)系正孕育著新的知識(shí)。CiteSpace是應(yīng)用Java語(yǔ)言開發(fā)的一款信息可視化軟件，基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，對(duì)特定領(lǐng)域文獻(xiàn)（聚合）進(jìn)行計(jì)算，以探尋出學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑和知識(shí)節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)一系列可視化圖譜的繪制來(lái)形成對(duì)學(xué)科演化潛在動(dòng)力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前言的探測(cè)[2]。這種多元、分時(shí)、動(dòng)態(tài)的文獻(xiàn)分析可視化技術(shù)所繪制的知識(shí)圖譜，能夠?qū)⒁粋€(gè)知識(shí)領(lǐng)域的來(lái)龍去脈的演進(jìn)歷程集中體現(xiàn)在一幅網(wǎng)絡(luò)圖譜上。鑒于科學(xué)知識(shí)圖譜方法學(xué)研究的優(yōu)勢(shì)，本研究運(yùn)用CiteSpace軟件繪制中醫(yī)電子病歷科學(xué)知識(shí)圖譜，探討該領(lǐng)域的研究者、研究機(jī)構(gòu)合作情況、研究熱點(diǎn)及創(chuàng)新性。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

計(jì)算機(jī)檢索中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)（CNKI）2000年1月-2015年12月中醫(yī)電子病歷研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)。檢索式：SU=‘中醫(yī)電子病歷。檢索日期：2016年3月23日。閱讀文獻(xiàn)題目和摘要，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行初篩，排除明顯不相關(guān)者。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：中醫(yī)藥領(lǐng)域電子病歷的期刊論文。排除標(biāo)準(zhǔn)：①未將中醫(yī)藥作為主要探討對(duì)象者；②未將電子病歷做為主要探討對(duì)象者；③研究設(shè)計(jì)存在缺陷，結(jié)果不可信者；④學(xué)位論文、會(huì)議論文等非標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)格式者。采用雙人交叉閱讀文獻(xiàn)全文的方式進(jìn)行納入排除。意見不一致時(shí)討論解決，不能達(dá)成一致者由第3名研究者決定。

1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

采用CiteSpace數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能，對(duì)所下載數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，以供分析。轉(zhuǎn)換的字段包括關(guān)鍵詞、作者、發(fā)表年份等。

1.4 圖譜生成與評(píng)價(jià)指標(biāo)

科學(xué)知識(shí)圖譜包括：作者合作網(wǎng)絡(luò)、機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)和關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)。度量指標(biāo)包括：節(jié)點(diǎn)頻次、節(jié)點(diǎn)中心度、節(jié)點(diǎn)突變性、sigma值、模塊度、輪廓值、3種代表性類標(biāo)簽提取算法（tf*idf、LLR、MI）。其中“節(jié)點(diǎn)頻次”“節(jié)點(diǎn)中心度”得到的結(jié)果各是一組有權(quán)重次序的關(guān)鍵詞，用以梳理領(lǐng)域發(fā)展脈絡(luò)，綜合2種測(cè)度方法結(jié)果進(jìn)行分析；“節(jié)點(diǎn)突變性”得到的結(jié)果是一組有權(quán)重次序的關(guān)鍵詞，用以發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域熱點(diǎn)，參考前人研究[3-5]，本文設(shè)定節(jié)點(diǎn)突變性>10為有意義涌現(xiàn)；“sigma值”用以評(píng)估領(lǐng)域創(chuàng)新性，sigma值高的節(jié)點(diǎn)落在某一類的數(shù)量越多，代表這一類具有創(chuàng)新性；“模塊度”“輪廓值”得到的結(jié)果分別是0～1和-1～1的數(shù)值，用以評(píng)價(jià)聚類效果，前者越接近1說(shuō)明聚類效果越好，后者越接近1說(shuō)明對(duì)聚類結(jié)論越有把握。當(dāng)模塊度>0.3、輪廓值>0.6時(shí)，認(rèn)為聚類效果較好且有把握[6]；“類標(biāo)簽提取算法”得到的結(jié)果是各聚類的代表性標(biāo)簽，用以分析類別特征。3種算法的前提假設(shè)不同，會(huì)提供3組不同的類標(biāo)簽，結(jié)合3組結(jié)果分析效果較好。3位作者按照各圖譜及度量指標(biāo)的指向與約束，對(duì)中醫(yī)電子病歷領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估、探討，最后做出總結(jié)意見。

2 結(jié)果與分析

2.1 檢索結(jié)果

初檢獲文獻(xiàn)248篇，人工閱讀標(biāo)題和摘要信息，排除明顯不相關(guān)文獻(xiàn)92篇，雙人交叉排除42篇，最終納入114篇。

2.2 研究者、研究機(jī)構(gòu)合作情況

構(gòu)建的研究者合作網(wǎng)絡(luò)由219個(gè)節(jié)點(diǎn)、443條連線組成，輪廓值=0.769 1，模塊度=0.595 5，模塊結(jié)構(gòu)顯著，聚類結(jié)果可信，見圖1。聚類圖共包含研究者219名，研究者間合作不夠緊密，合作規(guī)模局限于同一單位內(nèi)部。其中，發(fā)文量前3位的研究者為劉保延（13篇）、張潤(rùn)順（8篇）、謝琪（7篇）和周雪忠（7篇）。

構(gòu)建的研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)由95個(gè)節(jié)點(diǎn)、32條連線組成，輪廓值=0.887 2，模塊度=0.301 5，模塊結(jié)構(gòu)顯著，聚類結(jié)果可信，見圖2。其中，發(fā)文量由高到低的研究機(jī)構(gòu)依次為中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院（9篇）、中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所（5篇）、中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院（5篇）、中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所（4篇）、湖北中醫(yī)藥大學(xué)信息工程學(xué)院（4篇）、河南中醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院（3篇）、江西中醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院（3篇）、山東中醫(yī)藥大學(xué)（3篇）。另外，圖2也體現(xiàn)出不同研究機(jī)構(gòu)之間的合作緊密度與發(fā)文量成正比。

2.3 關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)聚類、圖譜與相關(guān)指標(biāo)

聚類后，得到13類（#0～#12），見圖3。整體聚類效果好，可信度較高（模塊度=0.625 2>0.3；平均輪廓值=0.621 3>0.6）。各類中，輪廓值>0.6者5個(gè)。詳見表1。

最大的聚類（#0）形成于2008年，包含44個(gè)關(guān)鍵詞，代表性文獻(xiàn)為《名老中醫(yī)電子病歷中病史動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)錄入規(guī)范》[7]。中醫(yī)電子病歷除具有一般電子病歷的特征外，還包括了中醫(yī)四診、辨病辨證、中醫(yī)處方、中醫(yī)診斷等體現(xiàn)中醫(yī)診療特色內(nèi)容。結(jié)構(gòu)化電子病歷，是基于信息和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)，其核心在于病史的結(jié)構(gòu)化，國(guó)內(nèi)外常用的結(jié)構(gòu)化方法有固定表單錄入、開放式結(jié)構(gòu)化錄入以及通過(guò)語(yǔ)義分析自動(dòng)結(jié)構(gòu)化。3種方法的智能程度依次增高，中醫(yī)電子病歷領(lǐng)域常用的是開放式結(jié)構(gòu)錄入，將《中醫(yī)臨床術(shù)語(yǔ)集》映射到術(shù)語(yǔ)字典，再將術(shù)語(yǔ)字典與病歷模板器銜接，形成以術(shù)語(yǔ)字典為支撐的結(jié)構(gòu)化模板[8]。隨著語(yǔ)義分析自動(dòng)結(jié)構(gòu)化方法的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)自動(dòng)結(jié)構(gòu)化程度也在不斷加強(qiáng)。

第二大聚類（#1）類成員有27個(gè)，輪廓值=0.654 0，表明該類成員內(nèi)部的同質(zhì)性較低，構(gòu)成該類的文獻(xiàn)主題不夠集中。最具影響力的事件是2014年首屆中醫(yī)藥信息大會(huì)的召開，發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，自國(guó)家中醫(yī)藥管理局將信息化建設(shè)作為中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展的重要內(nèi)容以來(lái)，全國(guó)已有82%以上中醫(yī)院建立了醫(yī)院信息系統(tǒng)，53%以上建立了電子病歷，近95%建立了藥品管理信息系統(tǒng)[9]。電子病歷系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，科研方式的質(zhì)量控制功能尚在探索和逐漸完善過(guò)程中。

第三大聚類（#2）類標(biāo)簽為“人工智能”，代表性文獻(xiàn)為《運(yùn)用可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言彈性結(jié)構(gòu)電子病歷的中醫(yī)科研數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法探索研究》[10]，該研究采用決策樹方法分析中藥使用情況及其與證候的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)還用統(tǒng)計(jì)圖表顯示多因素關(guān)系圖。此外，有研究者從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā)，對(duì)名老中醫(yī)處方網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)體現(xiàn)其處方思維和臨床特點(diǎn)的核心處方配伍結(jié)構(gòu)[11]。

第四大聚類（#3）類標(biāo)簽是“病歷管理”，代表性文獻(xiàn)為《試論中醫(yī)病歷電子化的作用和意義》[12]，從3個(gè)方面歸納了中醫(yī)病歷電子化的意義，即提高中醫(yī)臨床工作的效率、推進(jìn)中醫(yī)診斷的現(xiàn)代化和繼承名家經(jīng)驗(yàn)。該研究發(fā)表時(shí)間較早（2001年），具有時(shí)代局限性，隨著信息化程度的提高，未來(lái)中醫(yī)電子病歷還會(huì)出現(xiàn)更多的應(yīng)用領(lǐng)域和價(jià)值空間。

第五大聚類（#4）的代表性文獻(xiàn)為《電子病歷中醫(yī)技科室檢查數(shù)據(jù)的獲取和應(yīng)用》[13]，關(guān)注的焦點(diǎn)是院內(nèi)醫(yī)學(xué)信息資源的共享。其中，基于電子病歷系統(tǒng)開展臨床路徑的優(yōu)勢(shì)在于：執(zhí)行過(guò)程可控，效果評(píng)估便捷，節(jié)約經(jīng)濟(jì)衛(wèi)生成本。

2.4 節(jié)點(diǎn)權(quán)重測(cè)度結(jié)果與圖譜

節(jié)點(diǎn)頻次和中心度測(cè)度結(jié)果分別見圖4、圖5。得到節(jié)點(diǎn)中心度>0.1的節(jié)點(diǎn)10個(gè)，節(jié)點(diǎn)頻次>5的節(jié)點(diǎn)10個(gè)，有突現(xiàn)性的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為0，見表2（均為術(shù)語(yǔ)有效聚類者）。

詞頻和中介中心性最高的是“電子病歷”（節(jié)點(diǎn)頻次=68，節(jié)點(diǎn)中心度=1.37），屬于主題類關(guān)鍵詞；排在第二位的是“中醫(yī)醫(yī)院”（節(jié)點(diǎn)頻次=11，節(jié)點(diǎn)中心度=0.14），體現(xiàn)了電子病歷的應(yīng)用機(jī)構(gòu)；“數(shù)據(jù)挖掘”（節(jié)點(diǎn)頻次=7，節(jié)點(diǎn)中心度=0.07）屬于方法類關(guān)鍵詞，包括挖掘疾病診斷和治療規(guī)律，常用的電子病歷數(shù)據(jù)挖掘方法有基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘，基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘和可視化技術(shù)3類。針對(duì)中醫(yī)電子病歷領(lǐng)域，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法更常見，可與聚類分析聯(lián)用，挖掘?qū)＜医?jīng)驗(yàn)[14]，體現(xiàn)“癥狀-證候-治法-藥物”之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。粗糙集理論對(duì)不完備信息知識(shí)挖掘有一定的優(yōu)勢(shì)，有學(xué)者提出了基于形式概念分析的不完備電子病歷系統(tǒng)粗糙挖掘算法[15]，設(shè)計(jì)出中醫(yī)病歷方劑配伍規(guī)則挖掘?qū)＜蚁到y(tǒng)，用于識(shí)別脾胃方中醫(yī)方劑之間“方、藥、癥、因”之間的關(guān)系和方劑間的配伍規(guī)律。中醫(yī)電子病歷的可視化技術(shù)方面，目前國(guó)內(nèi)期刊還未出現(xiàn)以此為專題的報(bào)道，國(guó)外電子病歷研究領(lǐng)域有研究開發(fā)SPHERE[16]，對(duì)診斷指標(biāo)進(jìn)行可視化，加強(qiáng)患者和醫(yī)生之間的交流，輔助臨床決策。

2012年5月，衛(wèi)生部頒布的《衛(wèi)生信息共享文檔規(guī)范》在HL7 CDA R2基礎(chǔ)上，對(duì)中國(guó)衛(wèi)生數(shù)據(jù)元、基本數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行本地化約束，形成文檔格式模板，對(duì)中醫(yī)電子病歷的要求是：結(jié)合HL7 CDA文檔架構(gòu)和國(guó)家相關(guān)中醫(yī)藥臨床標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范，對(duì)中醫(yī)電子病歷的文檔結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和CDA本地化定義，以實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享。同一時(shí)間內(nèi)，中醫(yī)電子病歷信息標(biāo)準(zhǔn)體系框架的構(gòu)建、評(píng)估中醫(yī)電子病歷的信息標(biāo)準(zhǔn)是否得到有效應(yīng)用類型開始出現(xiàn)。定量化的體現(xiàn)是，表2中“聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)”“遠(yuǎn)程醫(yī)療”中介中心性數(shù)值較高，提示中醫(yī)電子病歷信息標(biāo)準(zhǔn)的推廣力度在逐步加強(qiáng)，異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享是主要推動(dòng)力。“人工智能”，體現(xiàn)了以電子病歷為基礎(chǔ)的臨床決策支持系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)涵，是智能化數(shù)字醫(yī)院建設(shè)的重要組成部分。借助人工智能技術(shù)，對(duì)知識(shí)自動(dòng)析取與管理將是未來(lái)發(fā)展方向以及研究的重點(diǎn)，并將呈現(xiàn)多樣性和豐富性。此外，“信息系統(tǒng)”“數(shù)字化醫(yī)院”等關(guān)鍵詞都是反映醫(yī)院信息系統(tǒng)建設(shè)類詞匯。

3 討論

3.1 研究局限性

由于CiteSpace軟件在中文科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的采集方面僅支持CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)記錄的下載和格式轉(zhuǎn)換，這也是本研究的局限性所在。為了探索這一局限帶來(lái)的影響，本課題組在前期研究中預(yù)檢索了CNKI、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（重慶維普）及中國(guó)學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（萬(wàn)方數(shù)據(jù)）收錄的中醫(yī)電子病歷相關(guān)文獻(xiàn)，并使用同一方法納入文獻(xiàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)CNKI未涵蓋的文獻(xiàn)僅為1篇，因此認(rèn)為相對(duì)于144條總納入文獻(xiàn)量，其對(duì)結(jié)論的影響較小。

3.2 創(chuàng)新性評(píng)估

突發(fā)性檢測(cè)結(jié)果顯示，關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有節(jié)點(diǎn)具有突發(fā)性，提示該領(lǐng)域關(guān)鍵詞沒(méi)有出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的頻次波動(dòng)，即中醫(yī)電子病歷領(lǐng)域目前還未出現(xiàn)研究活躍的學(xué)術(shù)分支。sigma值結(jié)合了中介中心性和突發(fā)性指標(biāo)來(lái)定義，是衡量創(chuàng)新性的重要指標(biāo)。中醫(yī)電子病歷關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中sigma值均為1，提示該領(lǐng)域創(chuàng)新性不顯著。

總體分析，中醫(yī)電子病歷應(yīng)用領(lǐng)域，學(xué)者和機(jī)構(gòu)間的合作不夠緊密，關(guān)注點(diǎn)集中在專家經(jīng)驗(yàn)的挖掘，但尚未形成研究熱點(diǎn)、創(chuàng)新性不顯著，其原因與我國(guó)醫(yī)療信息化整體水平密切相關(guān)。目前，中國(guó)醫(yī)療信息化發(fā)展屬于第二階段初期，部分醫(yī)院處于領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，電子病歷記錄正在累積，可直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的樣本量尚未達(dá)到大數(shù)據(jù)規(guī)模，期刊論文探討的主題集中在系統(tǒng)架構(gòu)和部署實(shí)施，因此，“信息系統(tǒng)”“信息化”“數(shù)字醫(yī)院”等描述宏觀建設(shè)的詞匯才成為該領(lǐng)域探討的高頻詞。與此同時(shí)，國(guó)際上醫(yī)療信息化發(fā)展迅速，電子病歷人口覆蓋率高，國(guó)際期刊論文探討的主題主要為電子病歷與基因組學(xué)數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用，前沿?zé)狳c(diǎn)研究領(lǐng)域有糖尿病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、不良反應(yīng)安全性信號(hào)的識(shí)別及流感爆發(fā)的預(yù)測(cè)等。值得注意的是，目前中醫(yī)電子病歷人口覆蓋率較低，對(duì)其再利用得出的結(jié)論存在選擇性偏倚，單一中心采集的表型數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)分類錯(cuò)誤問(wèn)題，多中心數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用能減少偏倚，提高準(zhǔn)確度。

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（收稿日期：2016-03-02）

（修回日期：2016-04-24；編輯：向宇雁）