我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及其可視化分析

楊林朋 董一超 趙祖桉 崔雪寧 劉新奎

[摘要] 目的 該文旨在通過信息可視化方法直觀展現(xiàn)和分析醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域熱點及前沿趨勢，梳理該學(xué)科發(fā)展脈絡(luò)和學(xué)科的演化歷程，提出醫(yī)學(xué)信息發(fā)展建議。方法 以CNKI《中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫》所載文獻(xiàn)為統(tǒng)計源，運用文獻(xiàn)計量學(xué)的詞頻統(tǒng)計和共詞分析及聚類分析方法，借助SATI2.3、Ucinet、Netdraw和SPSS 21.0統(tǒng)計學(xué)軟件，對我國2014—2018年醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究論文進(jìn)行計量分析。結(jié)果 揭示2014—2018年醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究論文的研究熱點和趨勢，提出了醫(yī)學(xué)信息5個熱點研究方向。結(jié)論 國內(nèi)研究雖然呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢，但是就整體而言，國內(nèi)科研論文的數(shù)量和質(zhì)量仍有待提高。

[關(guān)鍵詞] 醫(yī)學(xué)信息學(xué);文獻(xiàn)計量法;共詞分析;可視化分析

[中圖分類號] R-05 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1672-5654（2019）08（a）-0160-05

Research Status and Visual Analysis of Medical Information Science in China

YANG Lin-peng， DONG Yi-chao， ZHAO Zu-an， CUI Xue-ning， LIU Xin-kui

The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University， Zhengzhou， Henan Province， 450052 China

[Abstract] Objective This paper aims to visualize and analyze the hotspots and frontier trends in the field of medical informatics through information visualization methods， sort out the development of the subject and the evolution of the discipline， and propose medical information development. Methods The CNKI "Chinese Academic Journal Full-text Database" was used as the statistical source， using the word frequency statistics and co-word analysis and cluster analysis methods of bibliometrics， with the help of SATI2.3， Ucinet， Netdraw and SPSS 21.0 statistical software. A quantitative analysis of medical informatics research papers in 2014-2018. Results The research hotspots and trends of medical informatics research papers from 2014 to 2018 were revealed， and 5 hot research directions of medical information were proposed. Conclusion Although domestic research shows a good development trend， on the whole， the quantity and quality of domestic research papers still need to be improved.

[Key words] Medical informatics; Bibliometrics; Co-word analysis; Visual analysis

醫(yī)學(xué)信息學(xué)是一門由醫(yī)學(xué)、信息學(xué)等交叉而來的新興學(xué)科[1]。隨著醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域的范圍增大，醫(yī)院信息化的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)信息海量增加，醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究成為醫(yī)學(xué)界和信息學(xué)界共同關(guān)注的一大熱點[2]。該文通過對2014—2018年醫(yī)學(xué)信息、醫(yī)學(xué)圖書情報論文的計量分析，明晰該領(lǐng)域的關(guān)注熱點，全面了解我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展概況，為以后的相關(guān)領(lǐng)域研究提供參考，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? 數(shù)據(jù)來源與分析方法

以CNKI《中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫》作為數(shù)據(jù)庫來源，檢索式TI=（信息+信息學(xué)+情報+圖書）*醫(yī)學(xué)-聲明-稿約-啟事OR KY=（信息+信息學(xué)+情報+圖書）*醫(yī)學(xué)，限定時間為2014—2018年，得到文獻(xiàn)1 623篇，經(jīng)過篩選、去重后共得到有效文獻(xiàn)1 207篇，其年度分布，見表1。由表1可知，2014—2018年我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量逐年增長，但增長幅度較小，總體上呈現(xiàn)平穩(wěn)上升的態(tài)勢。利用文獻(xiàn)計量分析軟件SATI3.2、社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET、可視化軟件NETDRAW以及SPSS 21.0統(tǒng)計學(xué)軟件分析樣該文獻(xiàn)的全記錄信息，繪制相關(guān)圖譜，從而探討2014—2018年我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究的發(fā)展趨勢。

2? 研究結(jié)果分析

2.1? 樣本論文作者合著情況及高產(chǎn)作者群分析

該次研究共得到有效樣本論文1 207篇，涉及作者3 221位，平均一篇論文有2.67位作者，其中合著論文共計809篇，占論文總數(shù)的67.03%;參與合著的學(xué)者共計2 823人，占作者總?cè)藬?shù)的87.64%。樣本論文作者合著情況結(jié)果詳見表2。由表2可知，合著論文數(shù)和作者間的合作率均在60%以上，2～5人合作最為普遍，也存在更多人合著的情況，最高一篇文章作者數(shù)量為12人。由此可知，我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究具有一定的合作基礎(chǔ)，但合作能力和合作意識仍需進(jìn)一步提升。

由普賴斯定律，選取高產(chǎn)核心作者，即以該領(lǐng)域最高產(chǎn)作者發(fā)表論文數(shù)的平方根的 0.749倍為界，該文中最高產(chǎn)作者發(fā)文11篇，則核心作者中最低產(chǎn)作者論文數(shù)應(yīng)為 2.247篇，取最大整數(shù)為3篇，高于此發(fā)文量的作者即為該領(lǐng)域的核心作者。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，發(fā)文4 篇及以上的作者共15人，則這15位作者構(gòu)成了醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域核心作者群。由此可知，目前我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域核心作者群已經(jīng)形成，具有離散性，核心作者還較為薄弱。

2.2? 樣本論文高頻關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計分析

利用SATI3.2軟件對1 207篇樣本論文的題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，抽取關(guān)鍵詞并進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，合并、去除含義相同或無意義的關(guān)鍵詞，得到頻次≥8的關(guān)鍵詞40個，按出現(xiàn)頻次降序排列，如表3所示。分析排名前40位的高頻關(guān)鍵詞可知，目前我國醫(yī)院信息學(xué)的研究主要集中在信息素養(yǎng)、信息服務(wù)、醫(yī)學(xué)圖書館建設(shè)、衛(wèi)生信息化、生物信息學(xué)、大數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)信息檢索以及信息系統(tǒng)等方面;同時，注重醫(yī)學(xué)教育、醫(yī)學(xué)情報、電子病歷、醫(yī)學(xué)院信息管理、數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)學(xué)信息技術(shù)以及醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)等方面的研究;有些還涉及信息工程、云計算、知識圖譜、信息索引等計算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域。

2.3? 文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

利用SATI3.2軟件構(gòu)建41×41的高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣，由于篇幅限制，該文僅列舉頻次排名前10的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，見表4所示。以共現(xiàn)頻次≥5的關(guān)鍵詞為切入點，發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生信息化與醫(yī)學(xué)信息學(xué)、醫(yī)學(xué)生與信息素養(yǎng)、知識圖譜與醫(yī)學(xué)信息、信息技術(shù)與醫(yī)學(xué)教育以及循證醫(yī)學(xué)與信息服務(wù)等組合出現(xiàn)的頻率較高。為了更加直觀形象地展示近5年來我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域研究主題分布情況，將高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入Ucinet軟件中，利用可視化軟件NETDRAW繪制高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，詳見圖1、圖2。圖1中每個節(jié)點代表關(guān)鍵詞，節(jié)點的大小代表關(guān)鍵詞在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的中心度，節(jié)點越大，說明其位于整個網(wǎng)絡(luò)的中心位置，越具影響力，節(jié)點位置越分散，節(jié)點越小，說明其位于整個網(wǎng)絡(luò)的外圍，影響力越小。而圖2中節(jié)點間的連線表示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)強(qiáng)度，線條越粗表示兩者共現(xiàn)強(qiáng)度越高，節(jié)點之間的距離即節(jié)點之間連線的長短可以說明關(guān)鍵詞之間的密切程度。結(jié)合圖1和圖2可知，醫(yī)學(xué)信息學(xué)、信息技術(shù)、醫(yī)學(xué)圖書館、信息素養(yǎng)教育、衛(wèi)生信息化以及醫(yī)學(xué)信息服務(wù)等關(guān)鍵詞節(jié)點較大，位于整個關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的中心位置，是近5年我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)樣本論文的核心關(guān)鍵詞，其中醫(yī)學(xué)信息學(xué)與衛(wèi)生信息化，醫(yī)學(xué)信息學(xué)與信息技術(shù)，醫(yī)學(xué)生與信息素養(yǎng)，醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)據(jù)庫與電子病歷等共現(xiàn)強(qiáng)度較高，聯(lián)系較為密切。

2.4? 樣本論文高頻關(guān)鍵詞聚類分析

該文中的聚類分析法通過計算關(guān)鍵詞之間的距離，將距離較近即聯(lián)系較為密切的關(guān)鍵詞聚集起來，形成不同的類別，使得屬于同一類別的關(guān)鍵詞之間相似度盡可能大，而不同類別的關(guān)鍵詞之間的相似度盡可能小[3]。由于關(guān)鍵詞數(shù)量過多，通過進(jìn)一步過濾刪減，限定為頻次排名前35的關(guān)鍵詞，并生成35×35的高頻關(guān)鍵詞共詞相異矩陣，再將高頻關(guān)鍵詞共詞相異矩陣導(dǎo)入SPSS 21.0統(tǒng)計學(xué)軟件中進(jìn)行層次聚類分析，在“聚類方法”中選擇“Ward法”，在“標(biāo)準(zhǔn)化”菜單中選中“Z得分”，最后得到聚類樹狀圖，見圖3所示。

結(jié)合樣本論文高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)及聚類樹狀圖，可將聚類結(jié)果分為五大研究類別，分別對應(yīng)：（1）計算機(jī)信息技術(shù)在醫(yī)院中的應(yīng)用。隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和人們生活質(zhì)量的不斷提高，患者對醫(yī)療系統(tǒng)的便捷性提出了更高的要求，醫(yī)院必須順應(yīng)時代發(fā)展的要求，盡可能地滿足患者個性化需求，這就需要醫(yī)院提高信息化建設(shè)能力，運用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷提高信息化水平，增加患者的滿意度。目前，計算機(jī)技術(shù)涉及醫(yī)院信息化建設(shè)的多個方面，如醫(yī)療服務(wù)信息化，醫(yī)院通過構(gòu)建計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平臺，解決醫(yī)療資源短缺的問題，與計算機(jī)技術(shù)結(jié)合在一起，使得醫(yī)院的治療資源實現(xiàn)優(yōu)化配置;醫(yī)技人員通過網(wǎng)絡(luò)熟悉并掌握有關(guān)醫(yī)療器械的相關(guān)法律法規(guī)，有利于提高設(shè)備管理工作的效益;病歷書寫及統(tǒng)計管理信息化，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用使得醫(yī)院病案的保管更加有序、安全，其自動生成的統(tǒng)計功能使得醫(yī)院日常活動的統(tǒng)計變得更加準(zhǔn)確[4-5]。

（2）對臨床醫(yī)學(xué)和研究型數(shù)據(jù)等醫(yī)學(xué)信息資源的開發(fā)利用。研究發(fā)現(xiàn)，近5年來利用計算機(jī)自然語言和文本挖掘技術(shù)對醫(yī)院電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、病理參數(shù)和化驗結(jié)果進(jìn)行研究是我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的關(guān)注熱點。大數(shù)據(jù)、知識圖譜、云計算以及數(shù)據(jù)挖掘等關(guān)鍵詞的頻繁應(yīng)用，表明國內(nèi)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究方法的不斷豐富，從單純的文獻(xiàn)計量法到機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法[6-7] 。

（3）教育與信息素養(yǎng)。開設(shè)與醫(yī)學(xué)信息相關(guān)的課程，適合我國高等教育的國情。醫(yī)學(xué)信息課程種類較多，其中文獻(xiàn)檢索課是我國目前實施信息素養(yǎng)相關(guān)教育活動的一種最普遍、最豐要的形式，對學(xué)生信息意識和信息能力的提高有一定的作用。目前也有學(xué)者認(rèn)為要樹立新型信息素養(yǎng)教育觀念，對文獻(xiàn)檢索課程體系進(jìn)行全面革新。此外，對信息的分析和利用也是信息素養(yǎng)的一個重要體現(xiàn)方面[8]。

（4）醫(yī)學(xué)圖書與循證。首先，文獻(xiàn)信息資源的深度利用，包括從文獻(xiàn)信息服務(wù)轉(zhuǎn)化到知識服務(wù)，其次，是探索網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息個性化服務(wù)以及很多圖書館都在實施的學(xué)科館員制度;另外，循證醫(yī)學(xué)也是醫(yī)學(xué)圖書館的信息服務(wù)很重要的一部分[9]。

（5）以電子病歷為代表的信息管理。目前，學(xué)者們對以電子病歷為首的醫(yī)院資源安全管理方面的研究主要集中在以下2個方面：①電子病歷安全隱患。包括電子病歷系統(tǒng)書寫存在的安全隱患、電子病歷運行中存在的安全隱患以及電子病歷醫(yī)療信息準(zhǔn)確性和真是性無法保障等;②提出電子病歷安全管理策略。如，建立醫(yī)院電子病歷安全保障機(jī)構(gòu)，確立醫(yī)院電子病歷風(fēng)險管理體系以及嚴(yán)格制定執(zhí)行醫(yī)院安全管理制度等[10]。

3? 結(jié)語

該文對近5年來我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的國內(nèi)發(fā)文進(jìn)行共詞分析，利用聚類分析對相關(guān)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行主題分類，借助UCINET構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)聚類分析的樹狀圖歸納出我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域國內(nèi)研究成果的五大類別。通過以上對我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究熱點的透視，提出新的發(fā)展思路，目前我國在醫(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[11]，科研人員應(yīng)該增強(qiáng)自身的科研能力以及吸收他人科研成果的能力，與國際同步;另外，在以后研究中，可以結(jié)合該領(lǐng)域?qū)嵺`性的調(diào)查研究方法，使研究內(nèi)容更加豐富，對五大類熱點研究內(nèi)容也可進(jìn)一步的拓展分析。

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