苗 豆，祝雅如，齊文娟，吳雅琴

（內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)計(jì)算機(jī)信息學(xué)院1，人文學(xué)院2，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010110）

隨著醫(yī)療信息技術(shù)的發(fā)展，越來越多的醫(yī)院使用各類醫(yī)療信息系統(tǒng)（如HIS、EMR等）開展醫(yī)療服務(wù)[1]。由此在醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)生了海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并且健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)正在從理論和概念逐步走向應(yīng)用和實(shí)踐[2]。知識(shí)圖譜是以科學(xué)知識(shí)為對(duì)象，顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形。借助知識(shí)圖譜，人們可以洞察人類知識(shí)體系的各個(gè)領(lǐng)域和結(jié)構(gòu)，構(gòu)建復(fù)雜的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)學(xué)科和知識(shí)前沿的發(fā)展趨勢(shì)與研究熱點(diǎn)。知識(shí)圖譜作為符號(hào)主義發(fā)展的產(chǎn)物，是人工智能技術(shù)和系統(tǒng)中的重要組成部分，其在百科知識(shí)、生物信息、社交網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用[3，4]。本文使用CiteSpace，VOSviewer對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)進(jìn)行計(jì)量學(xué)分析，并利用軟件繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，以期為醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI)期刊數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，檢索主題詞為“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”和“medical big data”，檢索時(shí)間限定為2015年～2019年，具體日期為2019年12月29日，共得到3537篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。納入符合主題的期刊論文，剔除重復(fù)文獻(xiàn)、會(huì)議論文、報(bào)紙、輯刊等與本文主題相關(guān)性較弱的文獻(xiàn)，最終得到3123篇有效文獻(xiàn)。

1.2 方法 將CiteSpace設(shè)置時(shí)區(qū)分割年份為2015年～2019年，時(shí)間跨度分段長(zhǎng)度為1年，術(shù)語選擇為突顯術(shù)語，節(jié)點(diǎn)類型可選擇為關(guān)鍵詞、主題，其中關(guān)鍵詞共現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇Create→Create a map based on bibliographic data，在T type of analysis選擇Co-occurrence，在Unit of analysis中選擇All keyword，加載自定義的詞集，合并、替換或刪除一些因?qū)懛ú煌ㄐg(shù)語簡(jiǎn)稱、全稱的不同表達(dá)等）造成重復(fù)的關(guān)鍵詞。VOSviewer中，分析類型選擇Co-authorship→Authors，Co-occurrence→All keyword，計(jì)數(shù)方法選擇全計(jì)數(shù)（Full counting），分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究熱點(diǎn)。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 使用CiteSpace.5.6.R3和VOSviewer對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)文量及年代分布，學(xué)術(shù)研究核心學(xué)者，以及關(guān)鍵詞頻次、中心性、突現(xiàn)等進(jìn)行可視化分析，全面展示醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究的相關(guān)內(nèi)容。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)發(fā)文量 2015年～2018年有關(guān)醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)文量呈上升趨勢(shì)，2018年發(fā)文量高達(dá)660篇，2019年發(fā)文量略有回落，發(fā)文量分布見圖1。

圖1 2015年～2019年醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)文量趨勢(shì)

2.2 作者合作網(wǎng)絡(luò) 對(duì)納入分析的3123篇有效文獻(xiàn)進(jìn)行核心作者合作網(wǎng)絡(luò)制作，見圖2?？梢暬Y(jié)果展示所分析文獻(xiàn)的核心作者共分有5大類，每類中發(fā)文量突出的分別是張政波、曹德森、黎檀實(shí)、薛萬國(guó)、劉軍等人。其中，作者張政波是北京市國(guó)際科技合作基地負(fù)責(zé)人，在創(chuàng)新型醫(yī)療器械和裝備研發(fā)、電子健康檔案的二次分析利用等領(lǐng)域有較大貢獻(xiàn)；作者曹德森曾與張政波、薛萬國(guó)、黎檀實(shí)共同研究發(fā)表過急救大數(shù)據(jù)與Datathon活動(dòng)等有關(guān)醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的論文；作者黎檀實(shí)在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域有較大影響力，他主要在醫(yī)療大數(shù)據(jù)和醫(yī)療器械等領(lǐng)域展開研究；作者薛萬國(guó)在醫(yī)療建設(shè)領(lǐng)域有獨(dú)到的見解，從1988年開始從事醫(yī)院信息化方面的研究開發(fā)與推廣應(yīng)用工作，他提出在做好病歷共享的同時(shí)，還要注意病人隱私保護(hù)的問題；作者劉軍在醫(yī)學(xué)外科方面較為擅長(zhǎng)，曾發(fā)表過腫瘤學(xué)以及外科學(xué)的相關(guān)學(xué)術(shù)論文。

圖2 核心作者合作網(wǎng)絡(luò)

2.3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 利用VOSviewer進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，所有關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)圍繞“大數(shù)據(jù)”節(jié)點(diǎn)呈放射狀展開，其中較為突出的節(jié)點(diǎn)有“醫(yī)療”“大數(shù)據(jù)時(shí)代”“智慧醫(yī)療”“人工智能”“數(shù)據(jù)挖掘”“云計(jì)算”等，見圖3。

圖3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

2.4 高頻關(guān)鍵詞聚類 利用CiteSpace進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析，醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類共聚為10類，分別是“大數(shù)據(jù)”“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”“大數(shù)據(jù)應(yīng)用”“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)”“數(shù)據(jù)共享”“大數(shù)據(jù)時(shí)代”“數(shù)據(jù)挖掘”“移動(dòng)醫(yī)療”和“信息資源共享”，見圖4；每一聚類所包括的聚類標(biāo)簽見表1。

圖4 關(guān)鍵詞聚類分析可視化網(wǎng)絡(luò)

表1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類分布

2.5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析 使用CiteSpace得到醫(yī)療大數(shù)據(jù)突現(xiàn)關(guān)鍵詞，主要包括精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資源、移動(dòng)醫(yī)療等，見圖5。

圖5 2015年～2019年醫(yī)療大數(shù)據(jù)突現(xiàn)關(guān)鍵詞

3 討論

3.1 發(fā)文量分析 從刊載文獻(xiàn)發(fā)文量來看，2015年～2018年發(fā)文量呈上升趨勢(shì)，2019年略有回落，分析其中原因之一是本文所用數(shù)據(jù)的檢索時(shí)間為2019年12月29日，很多期刊2019年所發(fā)表文獻(xiàn)還未能在CNKI檢索，故分析數(shù)據(jù)中2019年文獻(xiàn)數(shù)量有所下降。2016年，國(guó)家出臺(tái)《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》，文件指出：健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展將帶來健康醫(yī)療模式的深刻變化，有利于激發(fā)深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的動(dòng)力和活力，提升健康醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量，擴(kuò)大資源供給，不斷滿足人民群眾多層次、多樣化的健康需求，有利于培育新的業(yè)態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。相關(guān)文件的出臺(tái)也在一定程度上推動(dòng)了醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究、應(yīng)用的進(jìn)一步增長(zhǎng)。

3.2 作者分析 在作者合作網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一位作者，節(jié)點(diǎn)的大小代表作者發(fā)文量，節(jié)點(diǎn)的顏色代表按照默認(rèn)的聚類方法得到的作者所屬類群，網(wǎng)絡(luò)中的連線代表了作者合作關(guān)系，線寬代表合作強(qiáng)度。作者合作網(wǎng)絡(luò)表明，雖然形成了一些合作作者群，但深入分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，合作作者大多來自同一個(gè)科研機(jī)構(gòu)，覆蓋面相對(duì)比較小，國(guó)內(nèi)還未形成較大范圍的醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究作者群。為進(jìn)一步促進(jìn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用向縱深發(fā)展，今后亟待加強(qiáng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)更廣范圍的合作。

3.3 研究熱點(diǎn)分析 關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)分析的重要組成部分，它高度精煉了文章的內(nèi)容，通過分析關(guān)鍵詞可以獲知某領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。根據(jù)關(guān)鍵詞聚類結(jié)果，可將我國(guó)醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究熱點(diǎn)分為以下4個(gè)方面：

①基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用及模型設(shè)計(jì)：在經(jīng)過多年的醫(yī)療信息化建設(shè)后，各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)院信息系統(tǒng)存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)，從規(guī)模上來講形成了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)，但在應(yīng)用層面上，這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)很多處于“沉睡”狀態(tài)?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來越依賴于具體數(shù)據(jù)的采集和判斷[5]，如何借助于技術(shù)使這些沉睡的數(shù)據(jù)真正服務(wù)于醫(yī)療，服務(wù)于患者，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量成為研究者關(guān)注的熱點(diǎn)之一。②健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資源共享及數(shù)據(jù)安全研究：大量的健康醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在醫(yī)療機(jī)構(gòu)不同的系統(tǒng)中，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，為研究者提供符合研究要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并且高效共享健康醫(yī)療數(shù)據(jù)也是近些年研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。③健康醫(yī)療領(lǐng)域的技術(shù)探究：健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用離不開相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，如何將在其它領(lǐng)域應(yīng)用成熟的技術(shù)使之在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，同樣也受到研究者的關(guān)注。④移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用：2015年，移動(dòng)醫(yī)療借助“互聯(lián)網(wǎng)+”東風(fēng)，在醫(yī)療行業(yè)大放異彩。從概念到產(chǎn)品落地，再到如何切實(shí)有效的服務(wù)于患者，使患者在就醫(yī)、問診、復(fù)診、轉(zhuǎn)診等各個(gè)環(huán)節(jié)真正體會(huì)到移動(dòng)醫(yī)療的好處，也使得移動(dòng)醫(yī)療成為近幾年研究者關(guān)注的熱點(diǎn)之一。

3.4 研究前沿分析 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析可以了解研究領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)。“突現(xiàn)”是指一個(gè)變量的值在短期內(nèi)有非常大的波動(dòng)。突現(xiàn)關(guān)鍵詞分析有助于鑒定出某一段時(shí)期內(nèi)最突出的文獻(xiàn)知識(shí)，即文獻(xiàn)信息的挖掘與文獻(xiàn)知識(shí)擴(kuò)散、文獻(xiàn)知識(shí)吸收和文獻(xiàn)知識(shí)掃描的發(fā)展進(jìn)程[6]。在本研究所設(shè)定的時(shí)間范圍內(nèi)，從時(shí)間序列上來看，2015年～2016年的突現(xiàn)詞為“精準(zhǔn)”“移動(dòng)醫(yī)療”“數(shù)據(jù)資源”“衛(wèi)生醫(yī)療”和“現(xiàn)代醫(yī)學(xué)”，表明在這個(gè)時(shí)期，該領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)與之相關(guān)的研究?jī)?nèi)容關(guān)注度較高?！按髷?shù)據(jù)中心”和“分級(jí)診療”的有關(guān)內(nèi)容在本研究時(shí)間段內(nèi)，則集中出現(xiàn)在2018年和2019年。分級(jí)診療制度的建立是實(shí)現(xiàn)我國(guó)合理配置醫(yī)療資源、促進(jìn)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化的重要舉措。推進(jìn)分級(jí)診療制度建設(shè)是我國(guó)深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的工作重點(diǎn)。國(guó)家計(jì)劃到2020年完成分級(jí)診療的核心目標(biāo),即基本建立符合我國(guó)國(guó)情的分級(jí)診療制度[7]。為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)，加快“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展，完善國(guó)家級(jí)全民健康信息平臺(tái)也就同樣成為了工作重點(diǎn)，由此醫(yī)療機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)也在近幾年成為學(xué)者關(guān)注和研究的重點(diǎn)之一。

綜上所述，近幾年醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)在基礎(chǔ)研究、臨床應(yīng)用等方面發(fā)揮了不可替代的作用?？傮w上看，我國(guó)已在醫(yī)療大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用上取得很大進(jìn)展，在該領(lǐng)域研究中處于重要地位。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)成為當(dāng)前該領(lǐng)域?qū)W者研究的一個(gè)重要熱點(diǎn)，這為后續(xù)學(xué)者研究和實(shí)驗(yàn)提供了參考。