國內(nèi)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究現(xiàn)狀的可視化分析

， ，，

醫(yī)學(xué)信息學(xué)(Medical Informatics)是以信息學(xué)、信息管理和信息技術(shù)為依托，研究醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的信息現(xiàn)象和信息規(guī)律，用于醫(yī)學(xué)決策和管理的一門交叉學(xué)科[1]，于20世紀(jì)70年代作為一門正式學(xué)科被提出。隨著各國醫(yī)療行業(yè)信息化技術(shù)的不斷提高，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、軟件技術(shù)的不斷革新，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用、智慧醫(yī)療的興起，醫(yī)學(xué)信息學(xué)在過去的40多年，尤其是在近10年，研究熱點(diǎn)不斷涌現(xiàn)，新的有價(jià)值的研究成果層出不窮。醫(yī)學(xué)信息學(xué)作為一門學(xué)科日趨繁榮，學(xué)科的地位和價(jià)值也不斷提高。

2016年6月24日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《國務(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》，明確指出要強(qiáng)化醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科建設(shè)和著力培育高層次、復(fù)合型的研發(fā)人才及科研團(tuán)隊(duì)[2]。隨著新醫(yī)改的深入開展，醫(yī)學(xué)信息學(xué)愈加顯示出其在實(shí)現(xiàn)建立高效統(tǒng)一、系統(tǒng)整合、互聯(lián)互通以及信息數(shù)據(jù)共享中的支撐作用。全面了解世界各國醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展概況，對于促進(jìn)我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展具有重要的意義。

1 材料與方法

在Web of Science核心集中，被收錄的文獻(xiàn)都被賦予了至少一個(gè)學(xué)科類別，每一條記錄都有一個(gè)“Web of Science類別”字段，因此使用該字段進(jìn)行檢索可以較為完整地檢索到某一學(xué)科被SCI收錄的文獻(xiàn)。本文以Web of Science核心集數(shù)據(jù)來源，檢索方式為“Medical Informatics”學(xué)科分類檢索，檢索時(shí)間跨度為2005-2016年，得到36 873篇文獻(xiàn)。數(shù)據(jù)下載日期是2016年4月3日。借助CiteSpace軟件分析得到的文獻(xiàn)全紀(jì)錄(包括關(guān)鍵詞、作者、國別、參考文獻(xiàn)等)，繪制出醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的國際發(fā)展現(xiàn)狀的科學(xué)知識(shí)圖譜，并結(jié)合這些圖譜對國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)進(jìn)行了分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 全球醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀分析

2.1.1 文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)量分析

統(tǒng)計(jì)2005年-2016年每年的累計(jì)發(fā)文量(表1)，并分析文獻(xiàn)增長規(guī)律(圖1)。

表1 全球醫(yī)學(xué)信息學(xué)年累計(jì)發(fā)表文件量

圖1 2005-2015年醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域SCI文獻(xiàn)增長趨勢

從文獻(xiàn)增長趨勢分析可知，在2005-2015年之間醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)符合線性增長模型，F(xiàn)(t)=3448.4t+400(以2005年為初始時(shí)刻：t0=0，Multiple R=0.994742，R Square=0.989512)。線性增長模型表明醫(yī)學(xué)信息學(xué)處于一個(gè)平穩(wěn)增長的時(shí)期，學(xué)科不斷發(fā)展壯大，成果不斷涌現(xiàn)(2016年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)尚不完整，故文獻(xiàn)增長模型不包含2016年)。

2.1.2 機(jī)構(gòu)和國家研究實(shí)力分析

將下載的數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件中，選擇合適的參數(shù)，分別把節(jié)點(diǎn)類型設(shè)定為國家(Country)和機(jī)構(gòu)(Institution)，運(yùn)行CiteSpace軟件后得到國家之間和機(jī)構(gòu)之間合作網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖2、圖3)。表2和表3分別展示了排名靠前的國家和機(jī)構(gòu)研究實(shí)力的具體數(shù)據(jù)。

圖2 國家合作網(wǎng)絡(luò)

圖3 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)

圖2顯示，國家合作網(wǎng)絡(luò)中78個(gè)節(jié)點(diǎn)代表不同的國家，每個(gè)節(jié)點(diǎn)以同心圓環(huán)表示，圓環(huán)的大小與所代表的國家的研究成果數(shù)量正相關(guān)，每一個(gè)同心圓環(huán)厚度代與不同年代的發(fā)文量正相關(guān)；節(jié)點(diǎn)之間的連線代表國與國之間的合作關(guān)系，連線越粗則表示合作的強(qiáng)度越大。圖2中的節(jié)點(diǎn)間的連線有496條，呈現(xiàn)出世界范圍內(nèi)的合作態(tài)勢 。

表2 各國醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)表文獻(xiàn)量

從圖2和表2中可知，在國家合作網(wǎng)絡(luò)中，美國和英國以其0.24和0.21的中心度，形成了兩個(gè)合作中心。美、英兩國中心地位明顯，尤其是美國科研實(shí)力雄厚，成為了世界各國爭相合作的對象。另外，從表2還可看出，澳大利亞、德國以及法國的中心度大致相等(平均在0.12)，形成了以美、英為首的大合作網(wǎng)絡(luò)下的3個(gè)小合作網(wǎng)絡(luò)。從圖2還可看出，國家合作網(wǎng)絡(luò)中，中國雖然在論文絕對數(shù)量上居于第二位，但在網(wǎng)絡(luò)中的中心度卻僅有0.01，在國際上還缺乏影響力，所以該領(lǐng)域內(nèi)的研究實(shí)力還有待提高。

圖3顯示，機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖中共有117節(jié)點(diǎn)，代表了來自全世界的117家研究機(jī)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)之間的連線有148條。在發(fā)文量前10位的機(jī)構(gòu)中(表3)，美國哈佛大學(xué)居于首位，并與另外的7所大學(xué)(包括哥倫比亞大學(xué)、華盛頓大學(xué)、范德堡大學(xué)等)形成了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的科研集群優(yōu)勢，奠定了美國在此領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)勢地位。加拿大的多倫多大學(xué)和荷蘭的阿姆斯特丹大學(xué)分別位居第4位和第6位，具有不俗的科研能力。網(wǎng)絡(luò)中僅有美國的華盛頓大學(xué)、哈佛大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)及杜克大學(xué)的中心度大于0.1，而且圖3中117個(gè)機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系僅有148個(gè)，說明在世界范圍內(nèi)機(jī)構(gòu)間的合作非常有限，存在著一定的學(xué)術(shù)壁壘問題。

表3 醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域機(jī)構(gòu)分布

2.1.3 學(xué)科分布分析

借助CiteSpace軟件，選擇合適的參數(shù)，以學(xué)科(Category)為節(jié)點(diǎn)類型，運(yùn)行后可得醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科分布圖譜(圖4)。從圖4可看出，該學(xué)科分布的科學(xué)知識(shí)圖譜中有節(jié)點(diǎn)31個(gè)，分別代表31個(gè)學(xué)科類型，節(jié)點(diǎn)之間的連線72條。

圖4 醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域?qū)W科分布的科學(xué)知識(shí)圖譜

結(jié)合醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域?qū)W科分布(表4)，除醫(yī)學(xué)信息學(xué)(Medical Informatics)外，發(fā)文量處于前3位的學(xué)科分別是計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer Science )、保健科學(xué)(Health Care Sciences & Services)、工程學(xué)(Engineering)。

根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論，中心度在一定程度上代表了各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，并顯示了該節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位，同時(shí)它衡量了網(wǎng)絡(luò)中的某一個(gè)節(jié)點(diǎn)對經(jīng)過該節(jié)點(diǎn)并彼此互相連接的其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的控制能力[3]。CiteSpace軟件中同樣用中心性(Centrality)指標(biāo)衡量所得的科學(xué)知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。因此中心度的大小在一定程度上代表了各學(xué)科之間聯(lián)系的緊密程度。結(jié)合圖4和表4，與醫(yī)學(xué)信息學(xué)密切相關(guān)的學(xué)科中，計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer Science )、放射學(xué)(Radiology)、數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué)(Mathematical & Computational Biology )、醫(yī)學(xué)(Medicine)、保健科學(xué)(Health Care Sciences & Services)、通訊(Telecommunications)、工程學(xué)(Engineering)、數(shù)學(xué)(Mathematics)、統(tǒng)計(jì)與概率(Statistics & Probability學(xué)科的中心度分別為0.31、0.30、0.27、0.16、0.14、0.12、0.11、0.11、0.11。這些學(xué)科構(gòu)成了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域?qū)W科之間相互交流合作的紐帶和橋梁，同時(shí)也體現(xiàn)出醫(yī)學(xué)信息學(xué)多學(xué)科交叉的學(xué)科特征。

表4 醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域?qū)W科分布

2.1.4 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)分析

將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到CiteSpace軟件中，選擇合適的參數(shù)，把節(jié)點(diǎn)分析類型設(shè)置為文獻(xiàn)共被引(Cited

Reference),得到文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖5)。

文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)中共有176個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間有509條連線，節(jié)點(diǎn)的大小與文獻(xiàn)被引用的頻次正相關(guān)。選取被引頻次≥10的文獻(xiàn)為高被引文獻(xiàn)，節(jié)點(diǎn)的中心度顯示出節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性程度。在圖5中，節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽按照中心度來進(jìn)行標(biāo)注，其中中心度>0.01的節(jié)點(diǎn)有6個(gè)，它們代表的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)均為高被引文獻(xiàn)。在這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)中，Basit C等人在2006年的研究中系統(tǒng)回顧了健康信息技術(shù)對醫(yī)療保健質(zhì)量、效率以及醫(yī)療費(fèi)用的影響，證實(shí)健康信息技術(shù)在提高醫(yī)療保健的質(zhì)量和效率方面的有效性[4]。在2007年，Kuperman G J等研究發(fā)現(xiàn)臨床決策支持(CDS)可提高患者的安全性和降低藥物相關(guān)的費(fèi)用[5]。美國學(xué)者Blumenthal D和Tavenner M探討了電子病歷的合理有效利用[6]，Dolin RH等和Black A D等分別在HL7標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展和臨床運(yùn)用方面和eHealth技術(shù)的開發(fā)和使用方面取得了有價(jià)值的研究成果[7-8]。在2010年發(fā)表的名為“Mayo clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System (cTAKES): architecture, component evaluation and applications”的文章中，Savova G K等人建立和評估了一個(gè)可以從電子病歷中提取可用信息的開源自然語言處理系統(tǒng)[9]。這些文獻(xiàn)構(gòu)成了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)文獻(xiàn)或奠基性文獻(xiàn)，受到了研究者的普遍認(rèn)可和關(guān)注。

圖5 文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)

2.2 國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究熱點(diǎn)分析

爆發(fā)詞(Bursts Word)具有在短時(shí)間內(nèi)迅速增長或者使用頻次突然增高的特點(diǎn)，因此，我們通過借助爆發(fā)詞可以對科學(xué)研究趨勢和熱點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測和挖掘[10]。CiteSpace軟件提供的Bursts檢測功能可以直觀展示某個(gè)研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，同時(shí)也可以在時(shí)間維度上展示出研究熱點(diǎn)的變化。圖6是醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的借助關(guān)鍵詞顯示出的領(lǐng)域內(nèi)研究熱點(diǎn)的變化情況。

對圖6進(jìn)一步解讀發(fā)現(xiàn)，在2005年，“系統(tǒng)”、“電子健康檔案”、“模型”、“臨床試驗(yàn)”、“保健”、“肺癌”等成為爆發(fā)詞，說明疾病模型的建立、信息系統(tǒng)和電子健康檔案成為研究者關(guān)注對象；到了2006年，爆發(fā)詞進(jìn)一步發(fā)展為“臨床實(shí)踐”和“信息技術(shù)”，表明醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的研究逐步關(guān)注臨床實(shí)踐和對信息技術(shù)的研究；2007年，爆發(fā)詞變?yōu)椤跋到y(tǒng)”和“分級(jí)”，說明此時(shí)對信息系統(tǒng)的分級(jí)評估成為了一個(gè)新的研究熱點(diǎn)；2008-2009年，“管理”和“衛(wèi)生技術(shù)評估”成為爆發(fā)詞，說明2007年的研究熱點(diǎn)有了進(jìn)一步的發(fā)展；在2010年-2014年的5年間，爆發(fā)詞分別為“初級(jí)保健”、“質(zhì)量”、“患者安全”及“健康”，說明在這段時(shí)間內(nèi)患者以及人群的初級(jí)保健成為了研究的熱點(diǎn)。值得關(guān)注的是，繼2005年研究者對電子健康檔案開始關(guān)注以來，“電子健康檔案”在2015年成為了爆發(fā)詞，說明隨著醫(yī)療行業(yè)信息化的不斷提高以及信息技術(shù)的不斷提高，電子健康檔案的重要性再一次被研究者認(rèn)識(shí)和關(guān)注并成為新的研究熱點(diǎn)。進(jìn)入2016年，“模型”、“疾病”、“設(shè)計(jì)”及“實(shí)施”成為了爆發(fā)詞，結(jié)合2015年的電子健康檔案，說明疾病模型的設(shè)計(jì)與實(shí)施以及對電子健康檔案的研究將成為今年研究熱點(diǎn)及未來幾年的發(fā)展趨勢。

圖6 醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域關(guān)鍵詞時(shí)間分布

3 結(jié)論

本文通過檢索近12年Web of Science數(shù)據(jù)庫中“Medical Informatics”學(xué)科類別的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，借助可視化的科學(xué)計(jì)量學(xué)的研究工具CiteSpace從多個(gè)角度對其進(jìn)行了深入分析，得出以下結(jié)論。

一是通過對文獻(xiàn)隨時(shí)間的積累變化可知在這12年中醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)增長呈現(xiàn)出線性增長特點(diǎn)，說明了醫(yī)學(xué)信息學(xué)是一門高速發(fā)展、成長中的、具有活力的學(xué)科。

二是醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究在地域上呈現(xiàn)出以美國和英國為大中心，澳大利亞、德國以及法國為小中心的世界合作態(tài)勢。我國在醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的研究內(nèi)的研究成果數(shù)量眾多，但是在世界范圍內(nèi)的影響力較弱。美國以其醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域內(nèi)高等學(xué)府聚集的優(yōu)勢奠定了其優(yōu)勢地位。在機(jī)構(gòu)合作的研究中發(fā)現(xiàn)世界范圍內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)之間的合作非常有限，存在著學(xué)術(shù)壁壘。

三是通過文獻(xiàn)共被引分析，展示出了醫(yī)學(xué)信息學(xué)產(chǎn)生、發(fā)展過程中的經(jīng)典文獻(xiàn)。跟蹤受到學(xué)者們普遍認(rèn)可和關(guān)注的經(jīng)典文獻(xiàn)有助于了解學(xué)科的發(fā)展脈絡(luò)和領(lǐng)域內(nèi)的最新動(dòng)態(tài)。

四是從學(xué)科分析中可直觀顯現(xiàn)出醫(yī)學(xué)信息學(xué)以醫(yī)學(xué)(Medicine )、放射學(xué)(Radiology)、計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer Science )、數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué)(Mathematical & Computational Biology )、數(shù)學(xué)(Mathematics)、統(tǒng)計(jì)與概率(Statistics & Probability)等多學(xué)科交叉為特征的學(xué)科特性。

五是借助bursts檢測發(fā)現(xiàn)研究者的關(guān)注點(diǎn)：2005年的疾病模型的建立、對信息系統(tǒng)和電子健康檔案的研究，2006年對臨床實(shí)踐以及信息技術(shù)的關(guān)注；2007-2009年對信息系統(tǒng)分級(jí)管理和衛(wèi)生技術(shù)評估的研究，隨后的5年患者的安全和初級(jí)保健逐漸受到關(guān)注。2015年電子健康檔案再一次被重視，并結(jié)合進(jìn)入2016年以來疾病模型的設(shè)計(jì)與實(shí)施成為新的研究熱點(diǎn)，說明疾病模型的設(shè)計(jì)與實(shí)施以及對電子健康檔案的研究將成為今年研究熱點(diǎn)及未來幾年的發(fā)展趨勢。