國(guó)內(nèi)外糖尿病信息化研究現(xiàn)狀與熱點(diǎn)的可視化分析

孫小茹，雍青梅，彭濤，皋文君，楊陸

1.中國(guó)人民解放軍聯(lián)合參謀部警衛(wèi)局衛(wèi)生保健處，北京 100017；2.中國(guó)人民解放軍海軍軍醫(yī)大學(xué)

糖尿病是一種慢性代謝性疾病，需要持續(xù)地醫(yī)療護(hù)理[1]。糖尿病的患病率逐步增加,全球預(yù)計(jì)將從2010年的2.85億人增長(zhǎng)到2035年的5.92億[2],2045年的6.29億[3]。2018年國(guó)務(wù)院辦公廳出臺(tái)《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見(jiàn)》明確要求健全“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”服務(wù)體系，其中以高血壓、糖尿病等為重點(diǎn)，加強(qiáng)老年慢性病在線(xiàn)服務(wù)管理。2020年《工業(yè)和信息化部辦公廳、國(guó)家衛(wèi)生健康委辦公廳關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)遠(yuǎn)程醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)能力建設(shè)的通知》提到要充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)，構(gòu)建醫(yī)療專(zhuān)屬云服務(wù)，持續(xù)提升醫(yī)療信息化基礎(chǔ)能力。CiteSpace軟件是目前繪制知識(shí)圖譜最為流行的工具之一，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為更為直觀(guān)的可視化圖譜，側(cè)重于挖掘、分析、尋找某一學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與前沿，揭示學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)和新動(dòng)態(tài)[4]。本文運(yùn)用CiteSpace軟件以知識(shí)圖譜的形式對(duì)糖尿病信息化的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)進(jìn)行分析，探討未來(lái)該領(lǐng)域的關(guān)注重點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，為相關(guān)領(lǐng)域科研工作者提供參考。

1 資料和方法

1.1 文獻(xiàn)檢索和篩選 中文文獻(xiàn)檢索：檢索中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNKI)，以“糖尿病”AND“互聯(lián)網(wǎng)+信息化+大數(shù)據(jù)+數(shù)據(jù)挖掘+深度學(xué)習(xí)+移動(dòng)醫(yī)療+手機(jī)應(yīng)用程序+人工智能+專(zhuān)家系統(tǒng)”為主題詞，檢索時(shí)間為建庫(kù)至2021年12月31日。英文文獻(xiàn)檢索：選擇Web of Science核心合集為數(shù)據(jù)來(lái)源，以“diabetes* OR diabetic*” AND “internet* OR inter technology* OR information technology* OR informatization* OR big data* OR medical informatics* OR nursing informatics* OR artificial intelligence* OR data mining* OR mobile information system* OR mobile phone apps* OR machine learning* OR mobile device* OR deep learning* OR expert system* OR mobile health technology*”為檢索詞進(jìn)行主題檢索，檢索時(shí)間為建庫(kù)至2021年12月31日。

中文文獻(xiàn)和英文文獻(xiàn)的納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)研究?jī)?nèi)容為糖尿病信息化領(lǐng)域；(2)中文文獻(xiàn)類(lèi)型為期刊，語(yǔ)言類(lèi)型為中文；英文文獻(xiàn)類(lèi)型為article，語(yǔ)言類(lèi)型為English。中文文獻(xiàn)和英文文獻(xiàn)的排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn)；(2)來(lái)源于會(huì)議和報(bào)紙的文獻(xiàn)、新聞報(bào)道、信件等；(3)與研究主題相關(guān)度不高的文獻(xiàn)。中文文獻(xiàn)共檢索到1 861篇，英文文獻(xiàn)共檢索到2 363篇，研究者對(duì)檢索結(jié)果去重、整理，刪除期刊會(huì)議征稿、卷首語(yǔ)、個(gè)人學(xué)術(shù)成果介紹、科研機(jī)構(gòu)介紹、書(shū)評(píng)以及署名為課題組及無(wú)作者等的條目以及不相關(guān)條目，最后納入801篇中文文獻(xiàn)，1 919篇英文文獻(xiàn)。

1.2 分析工具 本研究采用Citespace 5.8.R3 可視化分析軟件對(duì)檢索文獻(xiàn)的發(fā)文作者、機(jī)構(gòu)、國(guó)家、關(guān)鍵詞等進(jìn)行分析，繪制可視化圖譜，以直觀(guān)地了解本領(lǐng)域的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與處理 中文納入文獻(xiàn)用Refworks的格式導(dǎo)出，英文納入文獻(xiàn)直接保存為純文本格式，并用CiteSpace轉(zhuǎn)換格式。在CiteSpace軟件參數(shù)設(shè)置中，時(shí)間分區(qū)為1年，演算時(shí)域值(Top N per slice)為50，連線(xiàn)強(qiáng)度選擇Cosine，Pruning(圖譜修剪)選擇Pathfinder(尋徑網(wǎng)絡(luò)算法)和Pruning sliced networks(修剪切片網(wǎng)絡(luò))。

2 結(jié)果

2.1 年發(fā)文量情況 從建庫(kù)至2021年12月31日關(guān)于糖尿病信息化研究的國(guó)內(nèi)外發(fā)文量中可以看出(圖1)，國(guó)外發(fā)文早，2019—2021年發(fā)文量進(jìn)入高速增長(zhǎng)期。我國(guó)自1990年發(fā)表3篇關(guān)于糖尿病信息化的文章后進(jìn)入休眠期，2003年恢復(fù)文獻(xiàn)發(fā)表，2013—2020年發(fā)文量逐漸增加。

圖1 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNKI)和Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)從建庫(kù)至2021年12月31日收錄的糖尿病信息化中英文文獻(xiàn)量

2.2 發(fā)文國(guó)家及機(jī)構(gòu)分布情況 圖2中一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)國(guó)家或地區(qū)，節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表相互之間的合作關(guān)系，節(jié)點(diǎn)的大小與該領(lǐng)域的總體發(fā)文量成正比，連線(xiàn)的粗細(xì)表示合作的強(qiáng)弱。對(duì)國(guó)外研究的國(guó)家或地區(qū)進(jìn)行可視化分析，共生成121個(gè)節(jié)點(diǎn)、480條線(xiàn)?？梢?jiàn)，美國(guó)的發(fā)文量482篇排名第一，中國(guó)發(fā)文量205篇排名第二，印度發(fā)文量177篇排名第三。其中中介中心性最大的是美國(guó)(0.58)，其次是英國(guó)(0.24)、西班牙(0.14)，可以看出研究影響力大的國(guó)家多集中在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家，美國(guó)處于核心領(lǐng)先地位。亞洲國(guó)家(中國(guó)、印度、韓國(guó))中介中心性均為0.03，表明發(fā)文量較大，但影響力不足。

圖2 中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNKI)和Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的糖尿病信息化文獻(xiàn)產(chǎn)出的國(guó)家或地區(qū)可視化分析：一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)國(guó)家或地區(qū)，節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)代表相互之間的合作關(guān)系，節(jié)點(diǎn)的大小與該領(lǐng)域的總體發(fā)文量成正比，連線(xiàn)的粗細(xì)表示合作的強(qiáng)弱

對(duì)國(guó)外各科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)分析，共生成582個(gè)節(jié)點(diǎn)、808條連線(xiàn)，國(guó)外發(fā)文量最多的是哈佛醫(yī)學(xué)院(27篇)，其次為多倫多大學(xué)(25篇)、加州大學(xué)舊金山分校(17篇)。國(guó)外各科研機(jī)構(gòu)連線(xiàn)較多，說(shuō)明科研機(jī)構(gòu)間合作密切。

對(duì)國(guó)內(nèi)各科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)分析，共生成234個(gè)節(jié)點(diǎn)、0條連線(xiàn)，發(fā)文量排名第一的是遼寧中醫(yī)藥大學(xué)(4篇)，第二名、第三名分別是上海市閔行區(qū)疾病預(yù)防控制中心(3篇)和復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院(3篇)。按照所屬區(qū)域發(fā)展水平來(lái)看，多集中在一線(xiàn)發(fā)達(dá)城市，但國(guó)內(nèi)各科研機(jī)構(gòu)間無(wú)連線(xiàn)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)糖尿病信息化研究的多中心合作有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

2.3 關(guān)鍵詞分析

2.3.1 高頻關(guān)鍵詞 是描述文章核心內(nèi)容的代表性詞匯，出現(xiàn)的頻次越高，研究熱度越高，高頻關(guān)鍵詞可反映該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。中介中心性可體現(xiàn)關(guān)鍵詞重要性，中心性越高，表明圍繞這個(gè)詞的研究越多[5]。國(guó)內(nèi)外排名前10位的高頻關(guān)鍵詞，見(jiàn)表1、表2。

表1 國(guó)內(nèi)糖尿病信息化高頻關(guān)鍵詞及中心性

表2 國(guó)外糖尿病信息化高頻關(guān)鍵詞及中心性

2.3.2 關(guān)鍵詞聚類(lèi) 可反映某一研究領(lǐng)域主題的組成情況，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(lèi)后得到的關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜，中文關(guān)鍵詞共形成9個(gè)聚類(lèi)，依次為用藥規(guī)律、互聯(lián)網(wǎng)、糖尿病、自我管理、深度學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、信息化、疾病管理、智能醫(yī)療。英文關(guān)鍵詞共形成11個(gè)聚類(lèi)，依次為machine learning(機(jī)器學(xué)習(xí))、all cause mortality(全因死亡率)、diabetic retinopathy(糖尿病視網(wǎng)膜病變)、data mining(數(shù)據(jù)挖掘)、information technology(信息技術(shù))、information(信息化)、artificial intelligence(人工智能)、mellitus(糖尿病)、women(女性)、glucose monitoring(血糖監(jiān)測(cè))、physical activity(體育活動(dòng))。

2.3.3 突現(xiàn)關(guān)鍵詞 指較短時(shí)間內(nèi)使用頻次較高的關(guān)鍵詞，可預(yù)測(cè)該領(lǐng)域研究發(fā)展趨勢(shì)和研究前沿。突現(xiàn)強(qiáng)度高的中文關(guān)鍵詞有2003—2016年出現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘、決策樹(shù)，2003—2008年出現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2008—2013年出現(xiàn)的專(zhuān)家系統(tǒng)，2018—2019年出現(xiàn)的延續(xù)護(hù)理。2019—2021年出現(xiàn)的突現(xiàn)強(qiáng)度高的關(guān)鍵詞有深度學(xué)習(xí)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、血糖管理、健康管理、生活質(zhì)量和篩查。

突現(xiàn)強(qiáng)度高的英文關(guān)鍵詞有2000—2012年出現(xiàn)的quality(生活質(zhì)量)，1998—2014年出現(xiàn)的care(護(hù)理)，2008—2013年出現(xiàn)的internet(互聯(lián)網(wǎng))，2010—2017年的對(duì)照試驗(yàn)(Controlled trials)，2011—2017年的intervention(干預(yù))，2013—2016年的outcome(結(jié)局指標(biāo))，2014—2018年的self management(自我管理)。2018—2021年出現(xiàn)的突現(xiàn)強(qiáng)度高的關(guān)鍵詞有validation(驗(yàn)證)、classification(分類(lèi))、neural network(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、retinopathy(視網(wǎng)膜病變)、identification(識(shí)別)及prediction(預(yù)測(cè))。

3 討論

3.1 國(guó)內(nèi)外糖尿病信息化相關(guān)研究特點(diǎn)分析 從發(fā)文量和時(shí)間上看，近5年來(lái)國(guó)內(nèi)外發(fā)文量增長(zhǎng)較多，總體呈上升趨勢(shì)。從發(fā)文地區(qū)上看，美國(guó)處于核心領(lǐng)先地位，說(shuō)明研究糖尿病信息化關(guān)注度越來(lái)越高。亞洲國(guó)家近5年發(fā)文量較高，這與亞洲糖尿病的患病率不斷上升，生活方式的改變和強(qiáng)烈的遺傳傾向[6]有關(guān)；但亞洲國(guó)家發(fā)文影響力不足，提示我國(guó)應(yīng)注重質(zhì)量改進(jìn)。按照所屬區(qū)域發(fā)展水平來(lái)看，國(guó)外科研機(jī)構(gòu)聯(lián)系緊密，而我國(guó)發(fā)文機(jī)構(gòu)多集中在一線(xiàn)發(fā)達(dá)城市，多中心合作還有待進(jìn)一步加強(qiáng)。提示我國(guó)可以借鑒國(guó)外科研合作管理經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合國(guó)內(nèi)實(shí)際，充分發(fā)揮科研核心力量的帶動(dòng)作用，研究者和實(shí)踐者搭建橋梁，形成學(xué)術(shù)研究共同體，探索科研合作新關(guān)系。

3.2 國(guó)內(nèi)外糖尿病信息化研究熱點(diǎn)對(duì)比分析 國(guó)外糖尿病信息化研究的主要對(duì)象為女性糖尿病患者，并發(fā)癥研究以糖尿病視網(wǎng)膜病變?yōu)闊狳c(diǎn)，主要療效指標(biāo)包括血糖監(jiān)測(cè)、結(jié)局指標(biāo)、全因死亡率及患病率等，干預(yù)方式為護(hù)理、生活質(zhì)量管理、系統(tǒng)管理、健康教育、體育活動(dòng)，信息化手段為機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)、構(gòu)建模型、人工智能。國(guó)內(nèi)糖尿病信息化研究對(duì)象無(wú)群體突出，主要療效指標(biāo)為血糖，干預(yù)方式為自我健康管理、疾病管理、健康教育，信息化手段為數(shù)據(jù)挖掘、移動(dòng)醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)。

國(guó)內(nèi)外研究對(duì)比發(fā)現(xiàn)，國(guó)外對(duì)女性妊娠糖尿病的研究更加關(guān)注。國(guó)外療效指標(biāo)更為多樣，利用信息化對(duì)糖尿病患病率和病死率進(jìn)行分析。國(guó)外多項(xiàng)研究[7]表明，人工智能系統(tǒng)在糖尿病視網(wǎng)膜病變?cè)\斷方面的表現(xiàn)與臨床專(zhuān)家相當(dāng)，具有良好的診斷性能。人工智能和遠(yuǎn)程醫(yī)療等手段可提高糖尿病視網(wǎng)膜病變管理的效率[8]。此技術(shù)國(guó)外研究起步早，研究?jī)?nèi)容更深入，提示我國(guó)應(yīng)加大對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變?nèi)斯ぶ悄芎Y查的研究。

國(guó)內(nèi)外對(duì)糖尿病信息化干預(yù)方式相近，說(shuō)明全球?qū)μ悄虿⊙芯筷P(guān)注點(diǎn)已從疾病本身轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒笇?dǎo)下的智能健康管理[9]，即將智能手機(jī)應(yīng)用程序、遠(yuǎn)程醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療(可穿戴設(shè)備、智能血糖監(jiān)測(cè)、智能手機(jī))、設(shè)備連接、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能等應(yīng)用于醫(yī)療保健，顯著提高了糖尿病護(hù)理效率[10]，管理內(nèi)容包括飲食控制、血糖監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)鍛煉、用藥指導(dǎo)、足部護(hù)理等。研究[11]表明，信息化管理模式可有效改善糖尿病患者對(duì)糖尿病的認(rèn)知，通過(guò)干預(yù)患者的生活方式，提高糖尿病患者自我管理能力[12]。

與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)研究高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)的“數(shù)據(jù)挖掘”“用藥規(guī)律”“關(guān)聯(lián)規(guī)則”值得關(guān)注。中醫(yī)藥是我國(guó)原創(chuàng)優(yōu)勢(shì)的科技資源[13]，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展以及中醫(yī)信息化水平的提高，利用信息化從中藥中挖掘潛在的藥物配伍規(guī)律[14]，對(duì)其活性成分進(jìn)行提取[15]，對(duì)開(kāi)展糖尿病的預(yù)防治療研究的意義重大。2019年中共中央、國(guó)務(wù)院《關(guān)于促進(jìn)中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見(jiàn)》提出實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+中醫(yī)藥健康服務(wù)”行動(dòng)，鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)人工智能輔助診斷、中醫(yī)辨證論治智能輔助系統(tǒng)等[16]。提示在借鑒西方國(guó)家先進(jìn)診療理念的同時(shí)，突出傳統(tǒng)中醫(yī)診療在糖尿病患者中血糖控制、康復(fù)護(hù)理及降低并發(fā)癥的貢獻(xiàn)[17-18]。

3.3 糖尿病信息化研究趨勢(shì)分析 國(guó)外糖尿病信息化的研究，1998—2014年主要關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)在糖尿病護(hù)理、生活質(zhì)量的影響，2014—2018年關(guān)注信息化對(duì)自我管理和生活方式干預(yù)的影響，2018—2021年主要關(guān)注信息化對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變的識(shí)別與血糖預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)從2003年開(kāi)始關(guān)注中醫(yī)藥用藥規(guī)律及中醫(yī)診斷模型，2018—2019年主要關(guān)注糖尿病延續(xù)護(hù)理與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，2019—2021年主要關(guān)注信息化對(duì)糖尿病患者的血糖管理、健康管理及生活質(zhì)量的影響。

國(guó)內(nèi)外研究趨勢(shì)對(duì)比，國(guó)內(nèi)對(duì)糖尿病信息化的研究趨勢(shì)基本同國(guó)外相似，但比國(guó)外研究時(shí)間有延遲。國(guó)外現(xiàn)已關(guān)注信息化在預(yù)測(cè)血糖和識(shí)別視網(wǎng)膜病變上的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)研究仍以信息化健康管理提高生活質(zhì)量為主。

4 小結(jié)

近些年國(guó)內(nèi)外對(duì)糖尿病信息化的研究越來(lái)越關(guān)注，我國(guó)的研究?jī)?nèi)容及關(guān)注度雖排名靠前但相較于國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。我國(guó)臨床工作者應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展中醫(yī)藥對(duì)糖尿病的防治，對(duì)人工智能在糖尿病血糖預(yù)測(cè)和微血管并發(fā)癥的應(yīng)用予以重視，進(jìn)一步深化研究?jī)?nèi)容，提高研究質(zhì)量。本文仍存在一定的局限性，研究結(jié)果有待進(jìn)一步深入驗(yàn)證。