基于知識圖譜分析的智慧醫(yī)療建設(shè)研究

摘要：為了深入剖析我國智慧醫(yī)療研究的發(fā)展形勢，文章基于CNKI數(shù)據(jù)庫收錄的重點(diǎn)期刊的相關(guān) 智慧醫(yī)療文獻(xiàn)，利用文獻(xiàn)資料分析可視化軟件CiteSpace和Vosviewer ，從多個角度對文獻(xiàn)進(jìn)行綜合分 析和研究，從而構(gòu)建出智慧醫(yī)療建設(shè)領(lǐng)域的知識圖譜?；诖?，共檢索出符合要求的文獻(xiàn)1449篇，目前智慧醫(yī)療生態(tài)圈發(fā)展良好，醫(yī)院信息系統(tǒng)逐步完善，公共衛(wèi)生信息化水平不斷提升。

關(guān)鍵詞：智慧醫(yī)療;大數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng);知識圖譜;CiteSpace

中圖法分類號：TP391? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Research on smart medical construction based on knowledge graph analysis

HUANG Peng

（Stomatology Hospital？ Zhejiang University School of Medicine？ Hangzhou 310005，China）

Abstract： In order to deeply analyze the development situation of smart， medical research in my country， the article is based on the relevant smart medical literature of key journals included in the CNKI database， and uses the literature data analysis and visualization software CiteSpace and Vosviewer to comprehensively analyze and study the literature from multiple perspectives， to construct knowledge graph in the field of smart medical. Based on this？ a total of 1449 documents that， meet the requirements are retrieved. At present， the smart， medical ecosystem is developing well， the hospital information system is gradually improving， and the level of public health informatization is continuously improving.

Key words： intelligent medical treatment， big data，Internet of things，knowledge atlas，CiteSpace

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，形成了一種新型的智慧醫(yī)療服務(wù)模式。智慧醫(yī)療的建設(shè)和發(fā)展通過信息化手段實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療和自助醫(yī)療，有利于緩解醫(yī)療資源緊缺的壓力;有利于醫(yī)療信息和資源的共享和交換，從而大幅提升醫(yī)療資源的合理化分配水平;有利于我國實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)現(xiàn)代化，提高醫(yī)療服務(wù)水平。在國家政策支持下，智慧醫(yī)療平臺建設(shè)發(fā)展迅速，我國智慧醫(yī)療建設(shè)已有成效。本文旨在通過文獻(xiàn)和知識圖譜分析，梳理我國智慧醫(yī)療平臺發(fā)展歷程和建設(shè)現(xiàn)狀，剖析發(fā)展過程中存在的問題，并提出相應(yīng)的對策和建議[1]。

1材料和方法

1.1研究方法和工具

1.1.1研究方法

（1）文獻(xiàn)計量學(xué)法：是一種源自圖書情報學(xué)的定量分析方法，它以文獻(xiàn)體系和文獻(xiàn)計量特征為研究對象，構(gòu)建出涵蓋學(xué)科結(jié)構(gòu)、學(xué)科研究熱點(diǎn)的領(lǐng)域主題框架，從而為研究者探究學(xué)科發(fā)展的分布結(jié)構(gòu)和變化規(guī)律提供重要參考價值。

（2）知識圖譜法：存儲概念間關(guān)系的矩陣大部分是稀疏矩陣，即矩陣內(nèi)部所竄的分散元素的數(shù)量超出了矩陣元素之中的數(shù)量總和，不僅導(dǎo)致了嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，并且無法從矩陣中對各個概念之間所存在的隱形關(guān)聯(lián)加以判斷。利用知識圖譜能夠協(xié)助人們更加全面地對各個概念的實(shí)質(zhì)內(nèi)涵加以全面了解。知識圖譜一般是由多個知識點(diǎn)和連接線組合而成，節(jié)點(diǎn)表示的是研究概念，而連接線則代表概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。利用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合分析，可以對中心性高的知識節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判斷。通過網(wǎng)絡(luò)路徑分析，可以識別特定領(lǐng)域的發(fā)展軌跡;通過網(wǎng)絡(luò)聚類分析，可以揭示出聯(lián)系緊密的知識單元之間的關(guān)系。

（3）共現(xiàn)分析法：主要作用就是如果兩個概念共同存在于某個文本之中，那么這兩個概念之間往往會存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種方法是利用選擇的共現(xiàn)頻次閾值來對薄弱關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，從而準(zhǔn)確掌握各個知識點(diǎn)之間的關(guān)系。本文在研究中所應(yīng)用的是關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析方法，即針對同時存在于某篇文獻(xiàn)中的各個關(guān)鍵詞進(jìn)行分析和研究，從而對其中所涉及的隱形熱點(diǎn)加以明確，從不同的層面了解各個主題之間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

1.1.2研究工具

CiteSpace是科技不斷發(fā)展的成果，其是由美國德雷賽爾大學(xué)（大連理工大學(xué)）陳超美教授通過多年的研究研發(fā)出來的一種信息可視化軟件工具，其可以被應(yīng)用到對多種文獻(xiàn)特征的分析工作之中，并且利用動態(tài)知識圖譜，將最終結(jié)果利用可視化的圖像呈現(xiàn)出來。利用CiteSpace工具可以創(chuàng)設(shè)出重點(diǎn)詞匯聚集圖譜、時區(qū)分布圖譜、作者合著網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)，可以更全面地對所研究的區(qū)域情況加以反映，本文在研究中所挑選的CiteSpace版本是CiteSpace5.7。

Vosviewer屬于社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件的一種，其主要作用就是可以利用可視化的網(wǎng)絡(luò)將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)所存在的所有節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系加以呈現(xiàn)，從而對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各個指標(biāo)進(jìn)行度量，進(jìn)而進(jìn)行可視化描繪和中心性分析[2]。

2結(jié)果與分析

2.1文獻(xiàn)年度發(fā)文量演變情況

如圖1所示，從年發(fā)文量角度看，2010～2021年發(fā)文量年度分布雖略有起伏，但整體明顯上升，表明研究熱度持續(xù)上升。2010～2012年，發(fā)文曲線緩慢增長，發(fā)文量逐年小幅度爬升，表示領(lǐng)域研究剛剛起步，處于新概念引入階段，關(guān)注度不高;2013～2020年，文獻(xiàn)數(shù)量飛速上升，于2020年達(dá)到峰值—333篇，表明智慧醫(yī)療硏究逐漸形成熱潮，為本領(lǐng)域的成長階段。值得注意的是，2021年發(fā)文量雖有所下降，但其可能是由于文獻(xiàn)發(fā)表時間的滯后性導(dǎo)致，有待補(bǔ)充后續(xù)數(shù)據(jù)觀察。虛線為根據(jù)年度發(fā)文量擬合的線性回歸曲線，根據(jù)此曲線也可得知，目前學(xué)術(shù)界對智慧醫(yī)療的研究持續(xù)升溫，發(fā)展前景廣闊。

2.2學(xué)術(shù)群體分析

2.2.1高產(chǎn)作者及分布情況

對文獻(xiàn)作者進(jìn)行分析有助于了解智慧醫(yī)療領(lǐng)域高產(chǎn)作者群。作為文獻(xiàn)計量學(xué)的經(jīng)典定律之一，普賴斯定律用以衡量各個學(xué)科領(lǐng)域的文獻(xiàn)作者分布規(guī)律。定義為“在同一主題中，半數(shù)的論文為一群高生產(chǎn)能力作者所撰，這一作者集合的數(shù)量上約等于全部作者總數(shù)的平方根”，其數(shù)學(xué)表示為：

（1）

2.2.2作者合著網(wǎng)絡(luò)分析

結(jié)合作者之間所存在的合著的關(guān)系來創(chuàng)建作者共享的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，能夠?qū)⒅腔坩t(yī)療領(lǐng)域?qū)W術(shù)群內(nèi)部聯(lián)系情況加以展現(xiàn)。利用CiteSpace，節(jié)點(diǎn)類型選擇“Author”，閾值選取辦法“TOPN”數(shù)值設(shè)為10，不實(shí)施網(wǎng)絡(luò)劃分，剩余的依據(jù)以上所闡釋的情況來進(jìn)行參數(shù)的配置，這樣可以獲得作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。所涉及的節(jié)點(diǎn)表示作者，節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)代表合著關(guān)系。在整個網(wǎng)絡(luò)之中，一共設(shè)有428個節(jié)點(diǎn)，307對連接。在圖譜之中，孤立節(jié)點(diǎn)占據(jù)的數(shù)量較多，這充分說明大部分作者是獨(dú)立奮戰(zhàn)的狀態(tài)。從整體的角度來看，智慧醫(yī)療領(lǐng)域還沒有創(chuàng)設(shè)出完善的合作關(guān)系，作者合作網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系存在明顯的疏漏，整體結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性較差。當(dāng)下，已經(jīng)存在的少數(shù)合作關(guān)系大部分是在地緣的基礎(chǔ)上進(jìn)行被動合作的，并沒有設(shè)立針對性的研究方向，所有的高產(chǎn)作者之間也沒有形成良好的合作關(guān)系，這表明智慧醫(yī)療領(lǐng)域中的信息利用效率較低[3]。

2.3研究主題分析

2.3.1高頻關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)主題的總結(jié)，所以本文在研究中利用關(guān)鍵詞分析來總結(jié)智慧醫(yī)療領(lǐng)域的研究主題以及波動情況，并對各個關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù)、低頻次數(shù)關(guān)鍵詞在事件中的作用進(jìn)行分析。此外，對關(guān)鍵詞的頻繁使用情況進(jìn)行總結(jié)，按照關(guān)鍵詞的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)，共得到44個高頻關(guān)鍵詞。

從高頻關(guān)鍵詞列表不難發(fā)現(xiàn)，智慧醫(yī)療的本質(zhì)是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域的深入應(yīng)用和實(shí)踐，目的是實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)護(hù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、城市基建之間的互動，逐漸從疾病治療走向治未病，從傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)到數(shù)字醫(yī)學(xué)再到信息醫(yī)學(xué)的轉(zhuǎn)變，更大程度上滿足了人們的個性化醫(yī)療需求[4]。2.3.2基于關(guān)鍵詞的前沿?zé)狳c(diǎn)探測在CiteSpace中導(dǎo)入正確處理后的文獻(xiàn)集合，選擇時間跨度為2010～2021年，時間分區(qū)“YearPerSlice”為1年（即每一年為一個時間單位）;節(jié)點(diǎn)類型選擇“Keyword”;詞源選擇“AuthorKeyword（DE）”;反復(fù)調(diào)試后，閾值選取辦法設(shè)定為“g指數(shù)”，參數(shù)k設(shè)為10;網(wǎng)絡(luò)剪枝算法選擇“Pathfinder”，修剪分片及整體網(wǎng)絡(luò)，其他選項(xiàng)保持不變。為確保研究的規(guī)范性，進(jìn)行同義詞合并后運(yùn)行，得到了基于關(guān)鍵詞所呈現(xiàn)的科技智慧醫(yī)療研究知識圖譜，共有316個節(jié)點(diǎn)，384對連接。

為探究智慧醫(yī)療領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，本文利用CiteSpace的“ClusterView”（聚類視圖）對國內(nèi)關(guān)鍵詞知識圖譜進(jìn)行聚類分析，軟件把關(guān)鍵詞聚成了16個類團(tuán)。以核心關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)命名。

這16個類團(tuán)可以總結(jié)為三個方面：衛(wèi)生信息技術(shù)、智慧醫(yī)院系統(tǒng)和區(qū)域性智慧城市。衛(wèi)生信息技術(shù)是智慧醫(yī)療的基石，其中5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最為突出。目前，醫(yī)院依托信息化手段實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療“一卡通”，移動醫(yī)療、遠(yuǎn)程會診、臨床決策支持系統(tǒng)都在逐步完善。就醫(yī)流程更加便捷，院內(nèi)導(dǎo)航、在線繳費(fèi)、移動醫(yī)保支付、自助打印清單等服務(wù)為患者節(jié)省了大量時間。在分級診療政策下，遠(yuǎn)程醫(yī)療會診、遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)教育逐漸普及。診療模式也更加多元化，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、智能導(dǎo)診、網(wǎng)上問診已屢見不鮮。在區(qū)域性智慧城市層面，更加注重建設(shè)區(qū)域衛(wèi)生平臺，如電子健康檔案、社區(qū)醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)、醫(yī)聯(lián)體、醫(yī)療平臺迅速發(fā)展。另外，公共衛(wèi)生系統(tǒng)也是智慧城市不可或缺的一部分，如疫情數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)、衛(wèi)生監(jiān)督管理系統(tǒng)在新冠疫情的沖擊下不斷完善。

關(guān)鍵詞以出現(xiàn)年份先后排序，強(qiáng)度（Strength）越高，表明其突現(xiàn)程度越大。紅色色塊的位置和長度代表關(guān)鍵詞的突現(xiàn)區(qū)間。在15個突現(xiàn)詞中，12個突現(xiàn)期都是在2015年后，表明2010年是智慧醫(yī)療主題暴發(fā)點(diǎn)，各種新穎、前沿?zé)狳c(diǎn)并存共進(jìn)，與發(fā)文量分析結(jié)果吻合。突變輕度排名靠前的突現(xiàn)詞有智慧城市建設(shè)、人工智能、醫(yī)聯(lián)體、電子健康檔案、市民卡。低時延的突變期是2019～2021年，是唯一一個突變區(qū)間持續(xù)到2021年的突現(xiàn)詞，表面隨著智慧醫(yī)療的普及，大眾開始追求信息服務(wù)的時效性。

2.4.3基于關(guān)鍵詞的主題演進(jìn)趨勢

隨著我國智慧醫(yī)療改革的推進(jìn)，在不同的時間、區(qū)域內(nèi)會呈現(xiàn)不同的研究熱點(diǎn)，我們需要對近十年的文獻(xiàn)進(jìn)行時間段劃分，以更好地觀察智慧醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)流變。利用CiteSpace的“TimeLineView”（時間線視圖）以時間演化的形式構(gòu)建關(guān)鍵詞的時間分布圖，探索近30年來智慧醫(yī)療領(lǐng)域的主題變化。根據(jù)其首次出現(xiàn)的時間間隔，放置在不同的時間間隔中。節(jié)點(diǎn)之間的連接表示對應(yīng)關(guān)鍵字之間的共現(xiàn)關(guān)系，連接緊密度與共現(xiàn)頻率呈正相關(guān)。

3結(jié)論

研究表明，我國智慧醫(yī)療整體文獻(xiàn)數(shù)量呈階段性發(fā)展趨勢，處于上升期?？蒲袡C(jī)構(gòu)與學(xué)者之間的合作程度不高，“孤軍奮戰(zhàn)”現(xiàn)象普遍存在，但合作網(wǎng)絡(luò)越來越緊密。載文期刊相對集中，偏向于管理學(xué)發(fā)展。醫(yī)療平臺、智慧城市、互聯(lián)互通、智慧醫(yī)院為本領(lǐng)域的潛力熱點(diǎn)。本領(lǐng)域的研究主題以2015年為分界線，2009年之前的研究熱點(diǎn)—智慧地球、健康服務(wù)和醫(yī)療衛(wèi)生體制改革逐漸退出主流領(lǐng)域，而之后的5G技術(shù)、智慧城市、醫(yī)聯(lián)體、互聯(lián)互通等熱點(diǎn)持續(xù)升溫，方興未艾，且主題之間的更迭并非一蹴而就，而是融合漸進(jìn)，不斷細(xì)化分支領(lǐng)域?？傊?，智慧醫(yī)療領(lǐng)域各個時期的主題呈現(xiàn)出以醫(yī)療信息化、區(qū)域信息化為主體，以物聯(lián)網(wǎng)為手段的顯著特征，但也越發(fā)呈現(xiàn)多學(xué)科交融，吸收和積累其他學(xué)科精華的趨勢。

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作者簡介：

黃鵬（1993—），碩士，助理工程師，研究方向：信息管理與知識圖譜。