基于CiteSpace的“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域研究熱點及前沿分析

李向榮，趙 霞，孫立輝

(河北經(jīng)貿(mào)大學信息技術學院，河北 石家莊 050061)

0 引言

區(qū)塊鏈作為國家大力發(fā)展的“新基建”之一，在技術革新和產(chǎn)業(yè)變革中發(fā)揮著重要作用，區(qū)塊鏈技術的應用領域也逐漸廣泛[1]。關于醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，中共中央印發(fā)的《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》提出要提供優(yōu)質高效的醫(yī)療服務，加強健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全保障和患者隱私保護[2]等要求。當前，在醫(yī)療領域信息化和數(shù)字化的應用已經(jīng)比較完善，配備著完備的醫(yī)療數(shù)字信息系統(tǒng)，很大程度上提高了工作效率。但是，這些醫(yī)療信息系統(tǒng)都是互相獨立的，存在醫(yī)療信息安全性低、醫(yī)療數(shù)據(jù)不共享的問題[3]。為解決以上醫(yī)療行業(yè)的問題，基于區(qū)塊鏈技術建立分布式醫(yī)療綜合信息平臺，系統(tǒng)化管理醫(yī)療信息資源以優(yōu)化臨床試驗，對提高醫(yī)院工作效率、保證數(shù)據(jù)安全和可靠性等方面有重要意義[4]。

本文通過中國知網(wǎng)收錄的以“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”為主題的文獻為數(shù)據(jù)來源，使用科學計量學分析軟件CiteSpace對文獻年發(fā)行量、作者合作關系、關鍵詞共現(xiàn)、文獻聚類、時間脈絡發(fā)展、關鍵詞突現(xiàn)等內容進行分析。了解“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，探尋區(qū)塊鏈在醫(yī)療領域的研究熱點和發(fā)展趨勢，以期為研究者提供參考。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來源于CNKI數(shù)據(jù)庫，對國內區(qū)塊鏈在醫(yī)療領域的文獻進行分析研究。為表現(xiàn)研究領域內容的充分性，時間選擇2016—2021年，以“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”“區(qū)塊鏈+健康”“區(qū)塊鏈+藥”為檢索主題的核心學術期刊和學位論文，并將主題內容相似度低的文獻進行人工剔除篩選，最終檢索到文獻共175篇，將文獻數(shù)據(jù)以txt文本格式導出使用。

1.2 研究方法

CiteSpace是一款在科學計量學、數(shù)據(jù)可視化背景下逐漸發(fā)展起來的引文可視化分析軟件[5]。本文通過使用文獻計量學方法和可視化視圖從多個角度對區(qū)塊鏈在醫(yī)療領域的相關研究進行整理和分析，客觀地展現(xiàn)出當前該領域的研究現(xiàn)狀、熱點問題和發(fā)展趨勢。此次研究主要運用CiteSpace.5.8.R1和其他文獻計量軟件，分析采集到的“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”文獻數(shù)據(jù)的年度發(fā)文量、作者合作網(wǎng)絡分析領域發(fā)展的趨勢，根據(jù)關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡、聚類網(wǎng)絡等以探究該領域的研究熱點，根據(jù)時間線發(fā)展和關鍵詞突現(xiàn)情況更好地預測該領域的發(fā)展趨勢。

2 基于CNKI的“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域研究分析

2.1 年度發(fā)文量

通過對2016—2021年期間發(fā)表的175篇“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的相關文獻進行年度發(fā)文量統(tǒng)計分析，可以發(fā)現(xiàn)，近五年來關于區(qū)塊鏈在醫(yī)療領域應用的發(fā)文量逐年增多的趨勢，如圖1所示。

2016—2018年，發(fā)文數(shù)量均小于15，呈現(xiàn)一個緩慢增長的趨勢，說明該領域研究受到的關注度較低，處于初始階段中。2019年10月24日，中央政治局第十八次集體學習時強調，區(qū)塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產(chǎn)業(yè)變革中起著重要作用。此次會議確定了區(qū)塊鏈的作用與地位，極大地推動了區(qū)塊鏈技術的發(fā)展。受國家政策的影響，從2019年起“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域研究關注度越來越高，2019—2020年，相關發(fā)文量快速增長。雖然2021年數(shù)據(jù)并不完全，但是目前的發(fā)文量已經(jīng)不低于2020年，總的來說，從2018年起，該領域的發(fā)文量逐年增多且增長速度較快，說明有更多的研究者關注于該領域的研究，“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域處于一個快速發(fā)展的階段。

2.2 研究機構排名

圖1 年度發(fā)文量分析圖

表1 國內“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域研究機構發(fā)文量排名表

從表1可以看出，排名前五的研究機構依次為:南京郵電大學，其發(fā)文量占比為4.00%；鄭州大學，其發(fā)文量占比為3.42%；華東交通大學和上海交通大學，發(fā)文量占比均為2.85%；中國科學院大學，發(fā)文量占比為2.28%。

同時，通過分析研究機構所發(fā)論文的參考文獻引用關系發(fā)現(xiàn)，有些機構間引用參考文獻是相關聯(lián)的，例如，南京郵電大學與華東交通大學、上海交通大學之間，陜西師范大學與西安科技大學之間有引用相關文獻關系。說明這些機構研究方向有相近之處，有利于加強機構間合作，推動領域研究快速發(fā)展。

2.3 作者合作網(wǎng)絡

用CiteSpace軟件對統(tǒng)計的文獻作者合作關系進行分析，構建作者合作網(wǎng)絡。研究離不開知識的共享，學者之間的知識交流更有助于領域研究的進一步發(fā)展。通過構建作者合作網(wǎng)絡，可以了解該領域研究學者之間的合作關系，緊密穩(wěn)定的作者合作關系有助于研究效率的提高，提高研究質量。根據(jù)檢索到的“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的175篇文獻數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，按照作者發(fā)文數(shù)量從高到低進行排序，發(fā)文量前10的作者及發(fā)文量信息如表2所示。

從表2可以看到，發(fā)文數(shù)量在4篇以上的作者共有10人。其中，任君玉、呂英澤、孫雪峰發(fā)文數(shù)量都是6篇。可以看出區(qū)塊鏈技術在醫(yī)療領域的應用得到了研究學者的重視，并取得一定的成果。其中，任君玉主要研究數(shù)據(jù)安全，采用區(qū)塊鏈確保數(shù)據(jù)的安全存儲，并對區(qū)塊鏈系統(tǒng)的時延問題進行研究與仿真[6]。呂英澤主要研究隱私數(shù)據(jù)保護，提出了結合區(qū)塊鏈的重大疫情患者隱私數(shù)據(jù)保護方案[7]。李健思、孫雪峰等主要研究基于區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)關于醫(yī)療健康的數(shù)據(jù)整合，形成多維度和持續(xù)性健康數(shù)據(jù)，為疾病的預測和防控提供科學輔助依據(jù)[8]。

表2 “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”作者發(fā)文量表

將文獻文本數(shù)據(jù)導入CiteSpace中，時間跨度選擇2016—2021年，時間切片為1，節(jié)點類型選擇Author，點擊運行進行數(shù)據(jù)分析，閾值設為2，其余設為默認選項，得到關于作者合作關系的網(wǎng)絡圖譜，如圖2所示。

從圖2中可以看到不同作者間的合作關系,其中，龐帥所在合作關系有邢立瑩、楊佐森、孫雪峰、李健思等，這些作者的發(fā)文量都比較高，構建了這樣一個作者合作群有助于各學者間交流經(jīng)驗。佘維、彭宇飛、劉煒、李陽、田釗等學者也構建了合作群，所在群學者人數(shù)也較多。從圖2中可見共有12個作者合作群，有學者數(shù)量較大的合作群，也有合作群關系中僅有2人，還有一些學者是進行單獨研究并沒有合作群。雖然作者合作群數(shù)量不小，但是各個合作群之間并沒有聯(lián)系，是相對獨立的，大部分研究者也是獨立研究的狀態(tài)，這種情況很難實現(xiàn)跨領域、深度的研究探索。研究者之間應該增強交流溝通，建立良好的合作關系，有助于“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的健康持續(xù)發(fā)展。

圖2 作者合作網(wǎng)絡圖

2.4 研究熱點分析

2.4.1 關鍵詞共現(xiàn)熱點呈現(xiàn)分析

（3）氣體法：取等濃度二種溶液各少許，分別逐滴加入鹽酸，立即產(chǎn)生氣泡的是N aH CO3，一段時間后才產(chǎn)生氣泡的是N a2CO3；（第一步反應為：CO32-+H+=H CO3-，第二步反應為：H CO3-+H+=CO2↑+H2O）

將文獻文本數(shù)據(jù)導入CiteSpace中，時間跨度選擇2016—2021年，時間切片為1，節(jié)點類型選擇Keyword，點擊運行進行數(shù)據(jù)分析,得到關于關鍵詞的共現(xiàn)圖譜，如圖3所示。選取頻次大于10的高頻關鍵詞進行統(tǒng)計，共22條，形成“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域高頻關鍵詞表，關于該關鍵詞的內容、詞頻和中介中心性等屬性，如表3 所示。詞頻指關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，中介中心性是測量一個點在多大程度上位于圖中其他“點對”的“中間”，中介中心性越高，表明該關鍵詞的“中介”作用越強。從表3可以發(fā)現(xiàn)，詞頻越高，中介中心性不一定越高。關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多不一定是研究熱點，所以需要結合關鍵詞的中介中心性來分析研究熱點。

圖3 “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”關鍵詞共現(xiàn)圖譜

表3 “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”高頻關鍵詞表

運用CiteSpace對檢索到的文獻數(shù)據(jù)的關鍵詞分析，旨在了解近年來“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域研究的熱點話題。上面對關鍵詞操作得到了高頻關鍵詞表，同時得到“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域關鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖3所示。共現(xiàn)圖譜中共得到175個節(jié)點，469條連線，其中在圖譜中的關鍵詞字體越大表明該關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多，學術貢獻越大。 結合高頻關鍵詞表和共現(xiàn)圖譜，將“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究熱點主要分為三個大方向：

(1) 醫(yī)療領域實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。傳統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“孤島”式存儲，數(shù)據(jù)不能共享，給實際醫(yī)療工作帶來了極大的不便。利用區(qū)塊鏈的分布式存儲技術以及去中心化思想，建立分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)庫，醫(yī)護人員將醫(yī)療數(shù)據(jù)上傳到分布式數(shù)據(jù)庫中，通過共享模型實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享。林孟晨等人[9]提出一種基于聯(lián)盟鏈的電子醫(yī)療記錄安全共享模型，實現(xiàn)用戶之間在完全匿名和不需要群管理員的情況下，對數(shù)據(jù)進行查詢處理。翟社平等人[10]通過構建私有鏈和聯(lián)盟鏈，分別存儲用戶加密的電子病歷和安全索引記錄，提出分布式密鑰生成技術設計數(shù)據(jù)共享協(xié)議，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享。實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享為構建醫(yī)療電子病歷、醫(yī)療圖像共享與認證等應用提供了技術基礎，對提高醫(yī)療服務質量，降低消耗成本等方面具有重要意義。

(2) 醫(yī)療數(shù)據(jù)在使用過程中的隱私保護問題。醫(yī)療數(shù)據(jù)具有來源廣泛，數(shù)據(jù)量龐大等特點，在使用醫(yī)療數(shù)據(jù)的過程中一旦發(fā)生信息泄露將會在醫(yī)療行業(yè)中造成醫(yī)患關系緊張、信任度下降等不良影響。醫(yī)療數(shù)據(jù)在使用過程中的隱私保護問題一直存在，不僅涉及到患者信息安全還涉及到行業(yè)信息甚至國家安全等方面。區(qū)塊鏈技術的去中心化、不可篡改特征保證了醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫后不能更改；區(qū)塊鏈加密技術阻止了區(qū)塊節(jié)點的隨意加入，保證了數(shù)據(jù)的隱私性。關于醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護研究，劉格昌等人[11]提出一種基于可搜索加密的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)隱私保護機制的方法，運用該方法增強了區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)隱私保護能力。徐文玉等人[12]將同態(tài)加密和以太坊的智能合約技術相結合，實現(xiàn)對用戶數(shù)據(jù)的隱私保護。加強醫(yī)療數(shù)據(jù)在使用中的隱私保護問題，為改善醫(yī)患關系、加強行業(yè)信任度和保障行業(yè)數(shù)據(jù)安全等方面具有重要意義。

(3) 提高數(shù)據(jù)安全性。傳統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲在各地數(shù)據(jù)庫中，信息化系統(tǒng)功能并不完善，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等情況將會對醫(yī)療工作產(chǎn)生很大的影響。利用區(qū)塊鏈技術的去中心化、不可篡改性等特性提高數(shù)據(jù)安全性，呂琦[13]利用區(qū)塊鏈的公鑰、私鑰的訪問功能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全訪問，利用區(qū)塊鏈在信息保護上的優(yōu)勢，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)更加安全可靠。區(qū)塊鏈技術提高了醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性，為實現(xiàn)藥品溯源，加強藥品信息監(jiān)管等應用方面有重要意義，有利于醫(yī)療領域健康持續(xù)發(fā)展[14]。

2.4.2 關鍵詞聚類熱點呈現(xiàn)分析

聚類標簽的命名來源選擇K“從關鍵詞退去命名”，數(shù)據(jù)閾值選擇g-index，規(guī)模因子k=25，聚類算法選擇LLR算法，最終得到8個聚類，運行后結果如圖4所示。圖譜結點共175個，一個節(jié)點代表一個關鍵詞，連線有469條，網(wǎng)絡密度為0.030 8。聚類的模塊值Q(Modularity)值為0.498 3，大于0.3表明聚類效果好，內部聯(lián)系緊密結構明顯。平均輪廓值S(Mean Silhouette)值為0.870 3，大于0.5，表明所形成的圖譜可信度高，有較好的聚類效果[14]。關鍵詞劃分的8個聚類內容分別是：#0 中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)、#1 共識機制、#2 隱私保護、#3區(qū)塊鏈技術、#4 智能合約、#5 疾病預防控制、#6 醫(yī)療數(shù)據(jù)共享、#7 智慧醫(yī)療。 通過聚類8個內容分析得到，“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究熱點分為三個方面：

(1) 醫(yī)療領域的隱私保護。#1共識機制、#2隱私保護等聚類內容表明醫(yī)療領域的隱私保護是當前研究的熱點話題。區(qū)塊鏈的共識機制[15-16]、密鑰技術在醫(yī)療領域的應用加強了行業(yè)數(shù)據(jù)的隱私保護，保證了數(shù)據(jù)的真實性、不可篡改性。陳先來等人[17]提出了一種基于區(qū)塊鏈的患者在線交流模型，保證患者匿名與其他患者共享真實醫(yī)療數(shù)據(jù)并進行交流。

(2) 數(shù)據(jù)溯源。當醫(yī)療數(shù)據(jù)存入分布式數(shù)據(jù)庫后，根據(jù)區(qū)塊鏈技術的不可篡改特性，數(shù)據(jù)不能再次更改，保證了數(shù)據(jù)的安全性，利用時間戳和鏈式結構實現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源。在新冠疫情背景下，利用該技術輔助醫(yī)療行業(yè)查詢患者、密切接觸者行動軌跡，結合醫(yī)療數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)溯源技術實現(xiàn)傳染病風險預警與防治[18-19]。以此溯源技術實現(xiàn)藥品溯源，保證了藥品數(shù)據(jù)的真實性，防止假藥信息被加入到藥品信息系統(tǒng)中，還可以溯源到藥品生產(chǎn)中的細節(jié)信息，保證了藥品的安全性問題。

圖4 “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”關鍵詞聚類視圖

(3)數(shù)據(jù)共享。聚類#0中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)，#4智能合約，#6醫(yī)療數(shù)據(jù)共享主要聚焦于醫(yī)療數(shù)據(jù)共享。溫文媖等人[20]提出一種結合區(qū)塊鏈的可認證醫(yī)療圖像共享方案，利用區(qū)塊鏈中的智能合約和可視化共享技術對影子圖像進行認證，實現(xiàn)醫(yī)療圖像的安全性和共享性。林孟晨等人[21]提出了一種基于聯(lián)盟區(qū)塊鏈的電子醫(yī)療記錄安全共享模型，利用區(qū)塊鏈的去中心化思想，實現(xiàn)用戶的隱私保護和醫(yī)療數(shù)據(jù)共享?？梢哉f明，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享是該領域當前研究的熱點。

2.4.3 時間脈絡演進趨勢分析

文獻關鍵詞通過LLR聚類算法產(chǎn)生的9個聚類，用CiteSpace繪制熱點時間線演變圖如圖5所示，圖中橫軸代表時間變化，縱軸代表聚類名稱。從圖中分析“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域隨時間變化研究熱點內容的變化，以及其演變趨勢。圖5中每個節(jié)點所在的位置代表著該關鍵詞第一次出現(xiàn)的時間節(jié)點，隨著該關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越大，節(jié)點也就會變得越大，連線代表著該關鍵詞追溯的時間段。結合相關文獻和時間線演變視圖進行分析，可以得出：

(1)2016—2018年，熱點關鍵詞有“以太坊”“智能合約”“共識機制”“哈希鏈”等，相關文獻主要集中于研究區(qū)塊鏈技術如何在醫(yī)療領域應用的理論性探索[22-23]。

(2)2019—2020年，出現(xiàn)的關鍵詞有“區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫”“醫(yī)療保險去中心化”“公開驗證信用積分智能合約”“醫(yī)療領域數(shù)據(jù)存儲”“健康保險公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)”等，基于區(qū)塊鏈的共識機制、智能合約等實現(xiàn)醫(yī)療領域的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)透明化，并打造系統(tǒng)化醫(yī)療信息平臺是研究熱點。這些應用對醫(yī)療領域產(chǎn)生了很大的影響[24]。

(3)2020—2021年，新冠疫情爆發(fā)，進一步推動了“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的發(fā)展，研究趨勢關注于“新型冠狀肺炎突發(fā)公共衛(wèi)生事件”“共享電子病歷”“互聯(lián)網(wǎng)云藥房平臺”等。在當前疫情背景下，區(qū)塊鏈技術通過多種方式提高醫(yī)療工作的效率與質量，如利用區(qū)塊鏈溯源技術實現(xiàn)藥品溯源與防偽，區(qū)塊鏈分布式存儲數(shù)據(jù)整合各個臨床資源，區(qū)塊鏈對稱加密技術保證數(shù)據(jù)的安全性和個人隱私問題等。

圖5 關鍵詞聚類時間線演變圖

2.5 研究前沿分析

利用CiteSpace中的突現(xiàn)分析功能，對關鍵詞進行突現(xiàn)，分析“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究發(fā)展演變。設置參數(shù),γ=0.5,Minimum Duration=1，其余參數(shù)選擇默認值，最終檢測出19個關鍵詞突現(xiàn)，結果見表4。其中，表格最后一列數(shù)據(jù)，加粗部分代表關鍵詞突現(xiàn)年份，較細部分代表普通年份。通過對表4分析發(fā)現(xiàn)，在“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究前沿主要有三個方面：

(1) 醫(yī)療電子病歷?！搬t(yī)療圖像共享與認證”、“電子健康記錄”、“醫(yī)療電子病歷”三個關鍵詞的突現(xiàn)程度都是高于1，且內容都屬于醫(yī)療電子病歷的內容，表明基于區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)醫(yī)療電子病歷是未來的研究趨勢。醫(yī)療電子病歷的實現(xiàn)離不開醫(yī)療數(shù)據(jù)共享作支撐，是醫(yī)療數(shù)據(jù)共享的應用，切實到醫(yī)療領域中發(fā)揮實踐性作用。醫(yī)療電子病歷中存儲著患者的個人信息和診療信息，方便數(shù)據(jù)的存儲和查詢。

(2) 藥品信息溯源。在產(chǎn)品“同態(tài)加密”、“共識算法”、“數(shù)據(jù)安全”等突現(xiàn)關鍵詞在區(qū)塊鏈中屬于加強隱私保護、數(shù)據(jù)安全的技術保障了區(qū)塊鏈溯源技術的發(fā)展。區(qū)塊鏈溯源技術在醫(yī)療領域的應用越來越多，通過分布式存儲數(shù)據(jù)，利用區(qū)塊鏈的鏈式結構，數(shù)據(jù)不可篡改特征實現(xiàn)藥品信息溯源，可以查看到在藥品生產(chǎn)過程中的關鍵步驟，提高藥品的安全性，防止假藥信息被篡改到系統(tǒng)中，對推動醫(yī)療領域健康發(fā)展有重要意義。

(3) 傳染病風險預警與防控。新冠疫情背景下，實現(xiàn)對疫情的預警和防控非常有必要，通過區(qū)塊鏈去中心化思想，對健康數(shù)據(jù)進行分布式存儲，共識機制實現(xiàn)多個不同節(jié)點對健康數(shù)據(jù)操作的多方共識驗證，智能合約部署在不同的分布式節(jié)點等一系列操作實現(xiàn)醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享，為傳染病風險預警提供數(shù)據(jù)支撐，利用區(qū)塊鏈技術與AI技術結合實現(xiàn)傳染病預警與防控。

3 總結

本文對收錄于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的175篇“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的文獻數(shù)據(jù)用CiteSpace進行了可視化分析。通過對文獻作者、關鍵詞等內容進行共現(xiàn)、聚類操作得到相關的知識圖譜、聚合網(wǎng)絡；對文獻數(shù)據(jù)的可視化分析，了解到該領域的研究者合作關系、研究熱點以及未來的研究趨勢。研究結論如下：

(1)2016年開始，“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域開始得到研究者的關注，從年發(fā)文量來看，呈現(xiàn)直線增長的趨勢，研究進展也在逐年增大。研究者之間形成的合作群，互相交流，共同探討，但總體的合作網(wǎng)絡稀疏，合作關系還需進一步加強。

(2) “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究熱點是實現(xiàn)醫(yī)學數(shù)據(jù)共享、隱私保護和數(shù)據(jù)安全等?；趨^(qū)塊鏈技術的去中心化思想，將區(qū)塊鏈的技術如共識機制、智能合約應用到醫(yī)療中，實現(xiàn)“區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的數(shù)據(jù)共享、隱私保護和數(shù)據(jù)安全。

(3) “區(qū)塊鏈+醫(yī)療”領域的研究趨勢是將當前的研究熱點進行應用，實現(xiàn)區(qū)塊鏈技術和醫(yī)療領域的深度結合。基于區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)傳染病風險預警與防控、醫(yī)療電子病歷和藥品信息溯源是該領域的重點研究方向，這將有助于提高醫(yī)療領域的工作效率，改善醫(yī)患關系，加強藥品監(jiān)督管理。

區(qū)塊鏈技術的應用具有重構行業(yè)模式的可能，對醫(yī)療領域亦是如此。它為醫(yī)療領域的發(fā)展提供了新的思路和技術支持，引起了新的變革。在今后的發(fā)展中，AI技術和區(qū)塊鏈技術的結合將更好地促進醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。而且，區(qū)塊鏈作為未來國家重點發(fā)展技術，其去中心化、開放共識、交易透明、可追溯等特性將會推動醫(yī)療領域健康持續(xù)發(fā)展。