探索中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文的文獻特征和研究主題

袁曉園+華薇娜

〔摘要〕基于Web of Science數(shù)據(jù)庫，對中國醫(yī)學信息學國際文獻進行收集，采用TDA50軟件清洗數(shù)據(jù)，從不同角度進行定量分析，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)合文獻分析和網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖探討五大研究主題。

〔關(guān)鍵詞〕醫(yī)學信息學；文獻計量學；定量分析；社會網(wǎng)絡(luò)分析；UCINET；共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

1987年美國國立衛(wèi)生研究院、國家醫(yī)學信息中心第一次對醫(yī)學信息學（Medical Informatics）[1]進行定義，此后30年，醫(yī)學信息學得到高速發(fā)展。

從信息科學的角度，Ackerman等[2]提出病人、數(shù)據(jù)提供商和保健站點間，實現(xiàn)醫(yī)療信息數(shù)據(jù)標準化。1986年美國國家醫(yī)學圖書館集結(jié)多個學科團隊，研發(fā)了統(tǒng)一醫(yī)學語言系統(tǒng)（United Medical Language System），它對信息學的整體研究提供了巨大的幫助[3]。2006年Dolin[4]研究臨床文檔架構(gòu)（Clinical Document Architecture，CDA），詳細描述從HL7發(fā)展到CDA的過程，并相繼推出了CDA-R1和CDA-R2。2009年DeShazo[5]采用文獻計量學方法，分析過去20年間醫(yī)學信息學國際出版物的科研產(chǎn)出和研究領(lǐng)域。在中國，一些學者也從不同層面對它開展了研究[6-22]。

本文選擇文獻計量學的定量分析法。文獻計量學是采用數(shù)學和統(tǒng)計學的方法，定量分析一切知識載體的交叉科學[23]。經(jīng)過40多年發(fā)展，它已經(jīng)漸居核心地位，是與科學傳播及基礎(chǔ)理論關(guān)系密切的學術(shù)環(huán)節(jié)?，F(xiàn)在全世界每年發(fā)表的文獻計量學學術(shù)論文約為400～500篇[24]。由于中國醫(yī)學信息學的發(fā)展越來越走向?qū)I(yè)化，作者認為很有必要對它的文獻發(fā)展進行定量分析，從而掌握該領(lǐng)域的發(fā)展脈搏和研究熱點。

1數(shù)據(jù)來源及方法

11數(shù)據(jù)來源

選擇Web of Science數(shù)據(jù)庫（簡稱WOS），它是美國湯姆森科技信息集團基于WEB開發(fā)的產(chǎn)品，是大型綜合性、多學科、核心期刊引文索引數(shù)據(jù)庫。本研究選擇WOS數(shù)據(jù)庫下3個子庫SCIE（科學引文索引擴展板——1900-至今）、SSCI（社會科學引文索引——1900-至今）和A&HCI（人文藝術(shù)科學引文索引——1975-至今）。

從該數(shù)據(jù)庫收集中國大陸、臺灣、香港發(fā)表的醫(yī)學信息學的研究文獻，檢索式采用研究方向（Research Area）作為檢索策略，檢索式設(shè)計為（（SU=Medical Informatics）AND CU=（China OR Taiwan OR Hong Kong）），檢索年限為所有年限（排除2013年）進行檢索，共收集1 448篇，文獻類型選擇論文（Article）、會議論文（Proceeding Paper）和綜述（Review）進行精煉，收集到1 388篇。檢索時間2013-12-01。

12研究方法

本研究采用定量分析法揭示中國醫(yī)學信息學領(lǐng)域國際發(fā)文的文獻特征，然后采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，對高頻關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，借助UCINET60軟件可視化，以了解中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文的研究主題。

21年代文獻量分析

科學文獻量是衡量科學知識量的重要尺度之一，因此某領(lǐng)域年代論文量的變化可以直觀反映該領(lǐng)域內(nèi)學科發(fā)展態(tài)勢。圖1將中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文1 388篇文獻按照出版年進行匯總。

（1）萌芽階段（1976-1995）：1995年以前，中國醫(yī)學信息學研究的發(fā)文量增長緩慢，每年論文量不超過15篇，有些年份甚至出現(xiàn)空缺，這段時期是中國醫(yī)學信息學研究成果走向國際的開始階段。1976年，中國香港大學的Wing，Hj[25]作為第一作者首次在國際期刊“計算機和生物醫(yī)學研究”上發(fā)表了“計算機程序?qū)π∧X——丘腦皮層信號的分析”一文。

（2）平穩(wěn)發(fā)展階段（1996-1999）：1996年以后，中國醫(yī)學信息學研究進入平穩(wěn)發(fā)展的階段，每年文獻量基本維持在20～30篇。由于計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，中國的研究機構(gòu)開始重視發(fā)展醫(yī)學信息學的研究。

（3）快速發(fā)展階段（2000-至今）：2000年以后，中國醫(yī)學信息學研究的發(fā)文量迅猛增長，每年文獻量均在40篇以上，2008年以后，每年的發(fā)文量平均超過100篇，2012年達到歷史的最高峰，預測2012年后，發(fā)文量還會持續(xù)地增長。

22來源期刊分析

中國醫(yī)學信息學領(lǐng)域的國際文獻共涉及來源期刊32種，平均每種期刊載文量=文獻總量/期刊種數(shù)=1388/32=4338，將期刊按照載文量進行排序，具體的統(tǒng)計情況如表1所示。

從表1顯示結(jié)果可以看出，影響因子最高的期刊是醫(yī)學互聯(lián)網(wǎng)研究雜志，IF=3768，載文12篇，占文獻總量的086%；其次是美國醫(yī)學信息學會志，IF=3571，載文20篇，占文獻總量的23%；影響因子不低于3的期刊共有2種，即上述兩個。影響因子不小于2的期刊有6種，如醫(yī)學統(tǒng)計、IEEE醫(yī)學和生物工程雜志等；另有13種期刊的影響因子在1左右；其余11種刊物沒有查到影響因子。在這32種期刊中，能查到影響因子的16種期刊出版國分別是英國5個、美國5個、荷蘭2個、愛爾蘭1個、加拿大1個、德國3個。

23重要發(fā)文機構(gòu)分析

在WOS數(shù)據(jù)庫中，對研究者名字進行區(qū)分比較復雜，特別是中國的研究者，存在中文名同音但不同字，但是英文中的表達卻相同的現(xiàn)象。為了降低研究誤差，本文不對研究者做具體分析，而是將發(fā)文機構(gòu)作為研究對象， 對科研機構(gòu)總發(fā)文量進行分析，選擇發(fā)文量在20篇以上的21所機構(gòu)，如表2列出，除了來自澳大利亞的悉尼大學，其余均來自臺灣、香港、中國大陸的研究機構(gòu)。其中臺灣地區(qū)的研究機構(gòu)有11所，文獻量占3977%； 香港地區(qū)的研究機構(gòu)5所，文獻量占1981%；中國大陸的研究機構(gòu)5所，文獻量占1491%。在此研究范圍內(nèi)，可以看出目前臺灣地區(qū)的科研成果成為中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文量的重要來源。澳大利亞的悉尼大學是重要的合作機構(gòu)，所以可以放在里面，即臺灣、香港、中國大陸和悉尼大學合作的文章數(shù)較多。表2重要發(fā)文機構(gòu)的統(tǒng)計表（文獻量>=20）endprint

序號機構(gòu)文獻量百分比（%）1臺灣大學（臺灣）1369802臺灣成功大學（臺灣）926633香港中文大學（香港）896414陽明大學（臺灣）705045香港大學（香港）694976香港理工大學（香港）553967中國科學院（中國大陸）533828上海交通大學（中國大陸）503609清華大學（中國大陸）463319臺北醫(yī)科大學（臺灣）4431710香港城市大學（香港）3928111臺灣大學附屬醫(yī)院（臺灣）3928112浙江大學（中國大陸）3726713中正大學（臺灣）3625914長庚大學（臺灣）3424515交通大學（臺灣）3323816中央大學（臺灣）2618717悉尼大學（澳大利亞）2518018香港浸會大學（香港）2316619臺北榮民總醫(yī)院（臺灣）2215920復旦大學（中國大陸）2115121清華大學（臺灣）201443合作國家分析

中國醫(yī)學信息學研究的3 429位論文作者來自于36個國家，與其他國家合作的總發(fā)文量為555篇，占40%，具有鮮明的國際合作化的表現(xiàn)。表3顯示與中國研究者合作、發(fā)文量在10篇以上的研究者國籍的詳細信息。其中與中國合作最多的是來自美國的研究者，合作發(fā)文量為241篇；其次是澳大利亞的研究者，合作發(fā)文量為70篇。其他如英國、加拿大、新加坡，合作發(fā)文量分別為53篇、31篇和29篇。

41關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析

采用TDA軟件處理1 388篇文獻，除去沒有關(guān)鍵詞的203篇，得到1 185篇。對關(guān)鍵詞詞頻進行統(tǒng)計，表4列出詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，可以看出研究集中在支持向量機、電子醫(yī)學記錄、數(shù)據(jù)挖掘、心電圖、功能選擇、圖像分割、遠程醫(yī)療、分類、隨機效應(yīng)、中國傳統(tǒng)醫(yī)學、RFID、網(wǎng)絡(luò)等；同時注重醫(yī)院信息系統(tǒng)、計算機模擬、病人安全、隱私、自然語言處理、電子健康記錄和本體等；有些還涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物力學、芯片等領(lǐng)域。

42關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

選擇詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，對其做共現(xiàn)矩陣，采用Ucinet60軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)果如圖2示，刪除了3個孤立節(jié)點。圖2中的節(jié)點表示關(guān)鍵詞，連線表示其兩端的兩個關(guān)鍵詞節(jié)點在同一篇文章中存在共現(xiàn)，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞的點度中心度，即關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻次，連線粗細表示關(guān)鍵詞的共現(xiàn)次數(shù)，連線越粗，即關(guān)鍵詞共現(xiàn)越多，反之越少。

利用UCINET分析圖2中高頻關(guān)鍵詞的點度中心度、接近中心度和中間中心度，支持向量機、數(shù)據(jù)挖掘、功能選擇、遺傳算法等關(guān)鍵詞的點度中心度較高。RFID、安全、隱私、病人安全、電子醫(yī)學記錄；數(shù)據(jù)挖掘、決策樹；文本挖掘、自然語言處理、中國傳統(tǒng)醫(yī)學；支持向量機、功能選擇、數(shù)據(jù)挖掘、決策樹、分類、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖2高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

功能選擇、心電圖、乳腺癌、特征提取等各組關(guān)鍵詞間的連線較粗，即表明它們在一篇文章中共現(xiàn)次數(shù)較高，當高頻關(guān)鍵詞在同一文章中共同出現(xiàn)的次數(shù)多，則可以初步反映該領(lǐng)域的研究熱點。結(jié)合文獻分析和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，可以推出中國醫(yī)學信息學的五大研究主題：（1）電子醫(yī)學記錄的安全管理。（2）計算機自然語言處理和文本挖掘在中國傳統(tǒng)醫(yī)學診斷中的運用。（3）計算機和網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)院信息系統(tǒng)、護理系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用。（4）統(tǒng)計方法和計算機技術(shù)在臨床檢查、疾病診斷和 治療、臨床決策中的運用。（5）統(tǒng)計方法和計算機處理對臨床醫(yī)學、研究型數(shù)據(jù)的分析和系統(tǒng)構(gòu)建。

5結(jié)語

本文采用文獻計量學方法，從年代發(fā)文量、來源期刊、重要發(fā)文機構(gòu)、合作國家和相關(guān)學科等進行分析，得出中國醫(yī)學信息學領(lǐng)域的研究經(jīng)歷了3個階段：萌芽階段、平穩(wěn)發(fā)展階段、快速發(fā)展階段。2008年以后，每年發(fā)文量平均超過100篇，2012年達到歷史最高峰。根據(jù)來源期刊分析，中國醫(yī)學信息學期刊分布主要集中在載文量為55篇以上的前9種期刊。發(fā)文量在20篇以上的21所機構(gòu)中，臺灣地區(qū)研究機構(gòu)成為中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文的重要來源。從合作來看，中國醫(yī)學信息學研究具有鮮明的國際化合作趨勢，與中國合作最多的是美國、澳大利亞和英國的研究者。采用Ucinet60繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)合文獻得到五大研究主題。

本研究選擇中國醫(yī)學信息學的國際發(fā)文為研究樣本，因樣本量和選擇范圍較小，如果采用被引頻次作為分析指標，不具備較強的代表性和典型性，容易產(chǎn)生抽樣誤差，當樣本量擴大至國際范圍，在較大范圍內(nèi)進行研究可以縮小誤差變異。因此擴大樣本量和研究范圍，試評價重要學者的學術(shù)影響力，以及分析國際合作、測度它對其他學科的影響力和滲透性，都有待進一步研究。

參考文獻

[1]http：∥www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/？term=Medical+Informatics[EB].

[2]Ackerman，MJ.et al.STANDARDS FOR MEDICAL IDENTIFIERS，CODES，AND MESSAGES NEEDED TO CREATE AN EFFICIENT COMPUTER-STORED MEDICAL RECORD[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1994，（1）：1-7.

[3]Humphreys，BL.，Lindberg，DAB.，Schoolman，HM.& Barnett，GO.The Unified Medical Language System：An informatics research collaboration[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1998，（5）：1-11.

[4]Dolin，RH.et al.HL7 Clinical Document Architecture，Release 2[J].Journal of the American Medical Informatics Association，2006，（13）：30-39.

[5]DeShazo J P，LaVallie D L，Wolf F M.Publication trends in the medical informatics literature：20 years of[J].BMC medical informatics and decision making，2009，9（1）：7.

[6]董建成.醫(yī)學信息學的現(xiàn)狀與未來[J].中華醫(yī)院管理雜志，2004，20（4）：232-235.

[7]胡兆芹，張士靖.美國醫(yī)學信息學教育現(xiàn)狀分析及啟示[J].中國高等醫(yī)學教育，2005，（3）：37-40.endprint

序號機構(gòu)文獻量百分比（%）1臺灣大學（臺灣）1369802臺灣成功大學（臺灣）926633香港中文大學（香港）896414陽明大學（臺灣）705045香港大學（香港）694976香港理工大學（香港）553967中國科學院（中國大陸）533828上海交通大學（中國大陸）503609清華大學（中國大陸）463319臺北醫(yī)科大學（臺灣）4431710香港城市大學（香港）3928111臺灣大學附屬醫(yī)院（臺灣）3928112浙江大學（中國大陸）3726713中正大學（臺灣）3625914長庚大學（臺灣）3424515交通大學（臺灣）3323816中央大學（臺灣）2618717悉尼大學（澳大利亞）2518018香港浸會大學（香港）2316619臺北榮民總醫(yī)院（臺灣）2215920復旦大學（中國大陸）2115121清華大學（臺灣）201443合作國家分析

中國醫(yī)學信息學研究的3 429位論文作者來自于36個國家，與其他國家合作的總發(fā)文量為555篇，占40%，具有鮮明的國際合作化的表現(xiàn)。表3顯示與中國研究者合作、發(fā)文量在10篇以上的研究者國籍的詳細信息。其中與中國合作最多的是來自美國的研究者，合作發(fā)文量為241篇；其次是澳大利亞的研究者，合作發(fā)文量為70篇。其他如英國、加拿大、新加坡，合作發(fā)文量分別為53篇、31篇和29篇。

41關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析

采用TDA軟件處理1 388篇文獻，除去沒有關(guān)鍵詞的203篇，得到1 185篇。對關(guān)鍵詞詞頻進行統(tǒng)計，表4列出詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，可以看出研究集中在支持向量機、電子醫(yī)學記錄、數(shù)據(jù)挖掘、心電圖、功能選擇、圖像分割、遠程醫(yī)療、分類、隨機效應(yīng)、中國傳統(tǒng)醫(yī)學、RFID、網(wǎng)絡(luò)等；同時注重醫(yī)院信息系統(tǒng)、計算機模擬、病人安全、隱私、自然語言處理、電子健康記錄和本體等；有些還涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物力學、芯片等領(lǐng)域。

42關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

選擇詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，對其做共現(xiàn)矩陣，采用Ucinet60軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)果如圖2示，刪除了3個孤立節(jié)點。圖2中的節(jié)點表示關(guān)鍵詞，連線表示其兩端的兩個關(guān)鍵詞節(jié)點在同一篇文章中存在共現(xiàn)，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞的點度中心度，即關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻次，連線粗細表示關(guān)鍵詞的共現(xiàn)次數(shù)，連線越粗，即關(guān)鍵詞共現(xiàn)越多，反之越少。

利用UCINET分析圖2中高頻關(guān)鍵詞的點度中心度、接近中心度和中間中心度，支持向量機、數(shù)據(jù)挖掘、功能選擇、遺傳算法等關(guān)鍵詞的點度中心度較高。RFID、安全、隱私、病人安全、電子醫(yī)學記錄；數(shù)據(jù)挖掘、決策樹；文本挖掘、自然語言處理、中國傳統(tǒng)醫(yī)學；支持向量機、功能選擇、數(shù)據(jù)挖掘、決策樹、分類、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖2高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

功能選擇、心電圖、乳腺癌、特征提取等各組關(guān)鍵詞間的連線較粗，即表明它們在一篇文章中共現(xiàn)次數(shù)較高，當高頻關(guān)鍵詞在同一文章中共同出現(xiàn)的次數(shù)多，則可以初步反映該領(lǐng)域的研究熱點。結(jié)合文獻分析和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，可以推出中國醫(yī)學信息學的五大研究主題：（1）電子醫(yī)學記錄的安全管理。（2）計算機自然語言處理和文本挖掘在中國傳統(tǒng)醫(yī)學診斷中的運用。（3）計算機和網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)院信息系統(tǒng)、護理系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用。（4）統(tǒng)計方法和計算機技術(shù)在臨床檢查、疾病診斷和 治療、臨床決策中的運用。（5）統(tǒng)計方法和計算機處理對臨床醫(yī)學、研究型數(shù)據(jù)的分析和系統(tǒng)構(gòu)建。

5結(jié)語

本文采用文獻計量學方法，從年代發(fā)文量、來源期刊、重要發(fā)文機構(gòu)、合作國家和相關(guān)學科等進行分析，得出中國醫(yī)學信息學領(lǐng)域的研究經(jīng)歷了3個階段：萌芽階段、平穩(wěn)發(fā)展階段、快速發(fā)展階段。2008年以后，每年發(fā)文量平均超過100篇，2012年達到歷史最高峰。根據(jù)來源期刊分析，中國醫(yī)學信息學期刊分布主要集中在載文量為55篇以上的前9種期刊。發(fā)文量在20篇以上的21所機構(gòu)中，臺灣地區(qū)研究機構(gòu)成為中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文的重要來源。從合作來看，中國醫(yī)學信息學研究具有鮮明的國際化合作趨勢，與中國合作最多的是美國、澳大利亞和英國的研究者。采用Ucinet60繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)合文獻得到五大研究主題。

本研究選擇中國醫(yī)學信息學的國際發(fā)文為研究樣本，因樣本量和選擇范圍較小，如果采用被引頻次作為分析指標，不具備較強的代表性和典型性，容易產(chǎn)生抽樣誤差，當樣本量擴大至國際范圍，在較大范圍內(nèi)進行研究可以縮小誤差變異。因此擴大樣本量和研究范圍，試評價重要學者的學術(shù)影響力，以及分析國際合作、測度它對其他學科的影響力和滲透性，都有待進一步研究。

參考文獻

[1]http：∥www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/？term=Medical+Informatics[EB].

[2]Ackerman，MJ.et al.STANDARDS FOR MEDICAL IDENTIFIERS，CODES，AND MESSAGES NEEDED TO CREATE AN EFFICIENT COMPUTER-STORED MEDICAL RECORD[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1994，（1）：1-7.

[3]Humphreys，BL.，Lindberg，DAB.，Schoolman，HM.& Barnett，GO.The Unified Medical Language System：An informatics research collaboration[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1998，（5）：1-11.

[4]Dolin，RH.et al.HL7 Clinical Document Architecture，Release 2[J].Journal of the American Medical Informatics Association，2006，（13）：30-39.

[5]DeShazo J P，LaVallie D L，Wolf F M.Publication trends in the medical informatics literature：20 years of[J].BMC medical informatics and decision making，2009，9（1）：7.

[6]董建成.醫(yī)學信息學的現(xiàn)狀與未來[J].中華醫(yī)院管理雜志，2004，20（4）：232-235.

[7]胡兆芹，張士靖.美國醫(yī)學信息學教育現(xiàn)狀分析及啟示[J].中國高等醫(yī)學教育，2005，（3）：37-40.endprint

序號機構(gòu)文獻量百分比（%）1臺灣大學（臺灣）1369802臺灣成功大學（臺灣）926633香港中文大學（香港）896414陽明大學（臺灣）705045香港大學（香港）694976香港理工大學（香港）553967中國科學院（中國大陸）533828上海交通大學（中國大陸）503609清華大學（中國大陸）463319臺北醫(yī)科大學（臺灣）4431710香港城市大學（香港）3928111臺灣大學附屬醫(yī)院（臺灣）3928112浙江大學（中國大陸）3726713中正大學（臺灣）3625914長庚大學（臺灣）3424515交通大學（臺灣）3323816中央大學（臺灣）2618717悉尼大學（澳大利亞）2518018香港浸會大學（香港）2316619臺北榮民總醫(yī)院（臺灣）2215920復旦大學（中國大陸）2115121清華大學（臺灣）201443合作國家分析

中國醫(yī)學信息學研究的3 429位論文作者來自于36個國家，與其他國家合作的總發(fā)文量為555篇，占40%，具有鮮明的國際合作化的表現(xiàn)。表3顯示與中國研究者合作、發(fā)文量在10篇以上的研究者國籍的詳細信息。其中與中國合作最多的是來自美國的研究者，合作發(fā)文量為241篇；其次是澳大利亞的研究者，合作發(fā)文量為70篇。其他如英國、加拿大、新加坡，合作發(fā)文量分別為53篇、31篇和29篇。

41關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析

采用TDA軟件處理1 388篇文獻，除去沒有關(guān)鍵詞的203篇，得到1 185篇。對關(guān)鍵詞詞頻進行統(tǒng)計，表4列出詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，可以看出研究集中在支持向量機、電子醫(yī)學記錄、數(shù)據(jù)挖掘、心電圖、功能選擇、圖像分割、遠程醫(yī)療、分類、隨機效應(yīng)、中國傳統(tǒng)醫(yī)學、RFID、網(wǎng)絡(luò)等；同時注重醫(yī)院信息系統(tǒng)、計算機模擬、病人安全、隱私、自然語言處理、電子健康記錄和本體等；有些還涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生物力學、芯片等領(lǐng)域。

42關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

選擇詞頻不低于8的39個關(guān)鍵詞，對其做共現(xiàn)矩陣，采用Ucinet60軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)果如圖2示，刪除了3個孤立節(jié)點。圖2中的節(jié)點表示關(guān)鍵詞，連線表示其兩端的兩個關(guān)鍵詞節(jié)點在同一篇文章中存在共現(xiàn)，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞的點度中心度，即關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總頻次，連線粗細表示關(guān)鍵詞的共現(xiàn)次數(shù)，連線越粗，即關(guān)鍵詞共現(xiàn)越多，反之越少。

利用UCINET分析圖2中高頻關(guān)鍵詞的點度中心度、接近中心度和中間中心度，支持向量機、數(shù)據(jù)挖掘、功能選擇、遺傳算法等關(guān)鍵詞的點度中心度較高。RFID、安全、隱私、病人安全、電子醫(yī)學記錄；數(shù)據(jù)挖掘、決策樹；文本挖掘、自然語言處理、中國傳統(tǒng)醫(yī)學；支持向量機、功能選擇、數(shù)據(jù)挖掘、決策樹、分類、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖2高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

功能選擇、心電圖、乳腺癌、特征提取等各組關(guān)鍵詞間的連線較粗，即表明它們在一篇文章中共現(xiàn)次數(shù)較高，當高頻關(guān)鍵詞在同一文章中共同出現(xiàn)的次數(shù)多，則可以初步反映該領(lǐng)域的研究熱點。結(jié)合文獻分析和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，可以推出中國醫(yī)學信息學的五大研究主題：（1）電子醫(yī)學記錄的安全管理。（2）計算機自然語言處理和文本挖掘在中國傳統(tǒng)醫(yī)學診斷中的運用。（3）計算機和網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)院信息系統(tǒng)、護理系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用。（4）統(tǒng)計方法和計算機技術(shù)在臨床檢查、疾病診斷和 治療、臨床決策中的運用。（5）統(tǒng)計方法和計算機處理對臨床醫(yī)學、研究型數(shù)據(jù)的分析和系統(tǒng)構(gòu)建。

5結(jié)語

本文采用文獻計量學方法，從年代發(fā)文量、來源期刊、重要發(fā)文機構(gòu)、合作國家和相關(guān)學科等進行分析，得出中國醫(yī)學信息學領(lǐng)域的研究經(jīng)歷了3個階段：萌芽階段、平穩(wěn)發(fā)展階段、快速發(fā)展階段。2008年以后，每年發(fā)文量平均超過100篇，2012年達到歷史最高峰。根據(jù)來源期刊分析，中國醫(yī)學信息學期刊分布主要集中在載文量為55篇以上的前9種期刊。發(fā)文量在20篇以上的21所機構(gòu)中，臺灣地區(qū)研究機構(gòu)成為中國醫(yī)學信息學國際發(fā)文的重要來源。從合作來看，中國醫(yī)學信息學研究具有鮮明的國際化合作趨勢，與中國合作最多的是美國、澳大利亞和英國的研究者。采用Ucinet60繪制高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，結(jié)合文獻得到五大研究主題。

本研究選擇中國醫(yī)學信息學的國際發(fā)文為研究樣本，因樣本量和選擇范圍較小，如果采用被引頻次作為分析指標，不具備較強的代表性和典型性，容易產(chǎn)生抽樣誤差，當樣本量擴大至國際范圍，在較大范圍內(nèi)進行研究可以縮小誤差變異。因此擴大樣本量和研究范圍，試評價重要學者的學術(shù)影響力，以及分析國際合作、測度它對其他學科的影響力和滲透性，都有待進一步研究。

參考文獻

[1]http：∥www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/？term=Medical+Informatics[EB].

[2]Ackerman，MJ.et al.STANDARDS FOR MEDICAL IDENTIFIERS，CODES，AND MESSAGES NEEDED TO CREATE AN EFFICIENT COMPUTER-STORED MEDICAL RECORD[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1994，（1）：1-7.

[3]Humphreys，BL.，Lindberg，DAB.，Schoolman，HM.& Barnett，GO.The Unified Medical Language System：An informatics research collaboration[J].Journal of the American Medical Informatics Association，1998，（5）：1-11.

[4]Dolin，RH.et al.HL7 Clinical Document Architecture，Release 2[J].Journal of the American Medical Informatics Association，2006，（13）：30-39.

[5]DeShazo J P，LaVallie D L，Wolf F M.Publication trends in the medical informatics literature：20 years of[J].BMC medical informatics and decision making，2009，9（1）：7.

[6]董建成.醫(yī)學信息學的現(xiàn)狀與未來[J].中華醫(yī)院管理雜志，2004，20（4）：232-235.

[7]胡兆芹，張士靖.美國醫(yī)學信息學教育現(xiàn)狀分析及啟示[J].中國高等醫(yī)學教育，2005，（3）：37-40.endprint