Exclusive Subject特别专题南通大学数字医学研究所研究课题选登基于CiteSpace的医学信息学研究热点可视化分析王理① 肖水凤① 姚敏② 蒋葵① 董建成＊摘 要 基于CiteSpace的文献可视化分析软件对医学信息学近几年国内外的发展趋势进行探索，对比分析其研究热点，找出发展规律。 关键词 医学信息学 CiteSpace 可视化 研究热点Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2015.10.008[中图分类号] TP392 [文献标识码] AThe Visualization Analysis of Medical Information Science Research Hotspots Based on CiteSpace / WANG Li, XIAO Shui-feng, YAO Min, et al//China Digital Medicine.-2015 10(10): 27 to 29Abstract Based on literature CiteSpace visual analysis software, exploring medical informatics' development trends at home and abroad in recent years, comparative analysis of the research focus, identifying the law of development of medical informaticsKeywords medical informatics, CiteSpace, visualization, research focusFound project National Natural Science Foundation of China (No. 81271668); Teaching Research Project of Medical School of Nantong University (No.Y2014-03)Corresponding author Department of Medical Informatics, Institute of Digital Medicine, Nantong University, Nantong 226001, Jiangsu Province, P.R.C.1 引言随着信息化和网络化的飞速发展，加速了医疗卫生行业的信息化进程，医学信息学应运而生[1]。 医学信息学是一门多学科交叉型的应用型学科，近年来不断发展壮大，研究领域不断扩展，数量繁多[2]。如何确定该领域的研究热点与前沿，具有重大意义。本文基于CiteSpace信息可视化软件从海量的文献中确定医学信息学国内外目前的研究热点与研究前沿[3]，目的在于梳理医学信息学的发展趋势，促进学科建设，为科研人员的研究作铺垫，为促进医疗卫生信息化建设提供方向[4]。2 资料与方法2.1 数据来源 本文数据来源于中国知网和Web of Science（WoS）数据库。知网检索策略：主题=“医学信息学”；时间限定=2005年1月1日至2015年12月31日，共检出1036篇文献，全部记录以RefWorks格式输出。WoS检索策略：主题词=（Medical Informatics），时间跨度=2008年1月1日至2015年12月31日，共检索到7718篇文献，被引频次大于16次的数量为360篇，全部数据以纯文本格式下载[5]。2.2 研究方法 采用CiteSpace软件对海量文献进行可视化分析，可视化网络从聚类视图和时区视图展示，以“突变词检测算法”来确定医学信息学领域正在兴起或突然出现的研究热点及研究前沿[6]。基金项目：国家自然科学基金（编号：81271668）；南通大学医学院教学研究课题（编号：Y2014-03） ＊通讯作者：南通大学医学信息学系，南通大学数字医学研究所，226001，江苏省南通市启秀路19号①南通大学医学信息学系，南通大学数字医学研究所，226001，江苏省南通市启秀路19号②南通大学医学院免疫学教研室，226001，江苏省南通市启秀路19号《中国数字医学》2015年第10卷第10期 ·27Exclusive Subject特别专题南通大学数字医学研究所研究课题选登3 结果与分析表1 医学信息学两大聚类总结表3.1 中国知网文献可视化结果分析 数据导入CiteSpace格式转化后即能进行可视化分析，进行参数设置，生成图1：以关键词为网络节点，将时间跨度从2005年至2015年的每一年为一个时间片进行划分，选择每个时间片前5%的节点来生成最终网络—医学信息学关键文章节点聚类视图。其中，对于聚类划分的评价指标为模块值Modularity（Q值）和平均轮廓值 Mean Silhouette（S值），经研究表 图3 医学信息学关键文章节点时区视图明，Q值在区间[0,1)内，Q>0.3意味着2012年以前。划分的社团结构显著；当S值=0.7时 图2 医学信息学关键文章标题聚类视图本研究不仅能从图谱直观定性地聚类是高效率令人信服的，若在0.5以表1为最大的两个聚类信息总结表。体现出医学信息学领域持续研究的时间上，聚类认为是合理的[7]。本文中，第二大聚类#1有9个成员节点，其轮廓和研究热点及前沿，还能从分析表中的Q=0.6409>0.3，S=0.6882>0.5，证值为0.965>0.5，通过LLR和TFIDF算突变值、中介中心性以及Sigma值从数明聚类合理，图谱能达到要求。法对聚类提取出的标签词为：mooc-值上定量确定其研究前沿及年限[8]。数医学信息学教育的新机缘，而通过MI值最大的前六位文章节点信息展示如算法提取出的标签词为：医学信息学表2所示。专业医学知识培养方法的探索。贺培从表中得出结论：医学信息学的风（2014）mooc-医学信息学教育的研究主题主要为教育、学科建设和课新机缘引用了该聚类中67%的文献[7]。程设置的方向。其中以课程设置作为说明该聚类对医学信息学的教育研究主题词的突变值达到了5.01，居于高 有重要参考价值。突变值第一位，中介中心性为0.19， 图1 医学信息学关键文章节点聚类视图 时区视图能体现该领域近年来由中心性和突变性计算得到的Sigma聚类划分结束后，从文章标题中研究的时间连线，展示领域文献的增值居于高Sigma值节点信息表综合第一提取标签词对聚类进行命名，探寻聚长。图3为医学信息学关键文章节点位，中心性和突现性越高的节点论文，类的研究主题，即反映医学信息学领时区视图，黑白相间的条形代表年其Sigma值也越高，Sigma值最高的节域的研究热点。图2列出了6大聚类主份，医学信息学领域的研究从2005年点为重要地区留下的“脚印”，即研究题：聚类#0和聚类#2主题词为Discuz至2015年从未间断，但研究高峰期在前沿[9]。体现出医学信息学领域的课程和Web Service，社区论坛软件和网页表2 医学信息学主题6大高被引、高突变值、高中介中心性、高Sigma值论文信息表服务，为软件技术性方面；聚类#1、聚类#3、聚类#4和聚类#5的主题分别为医学信息学教育的新机缘、医院信息化管理人才队伍建设研究、我国医学信息学教育的历史与发展现状、HIS课程教育及其实践教学研究，主要围绕医学信息学专业的教育建设与医院信息化人才培养研究。28·China Digital Medicine,Eec.2015,Vol.10,No.10Exclusive Subject特别专题南通大学数字医学研究所研究课题选登表3 Medical Informatics四大聚类总结表16日被引次数和文章的关键词及发表时间。表5体现出文献的研究关键在医嘱录入系统、决策支持系统、信息技术、电子健康档案等技术性方面，也有组织改革、医院管理等政策性方面，同时也包含卫生保健、临床治疗表4 Medical Informatics高被引频次及高中介中心性文章节点信息表等医疗方面的探讨。4 结语本研究致力于对国内外医学信息学近年来的研究热点与研究前沿进行讨论，利用CiteSpace可视化软件从海量文献中选取出本研究领域发展历程中具有开创性和标志性、起关键作用的文献，从而确定在整个研究领域中占主流地位的主题。设置是近几年的研究热点与前沿。安全性的讨论上[10]。本研究得出如下结论：（1）我国3.2 Web of Science数据库文献可视从数值上定量的体现出Medical 医学信息学领域近年发展过程中的研化结果分析 WoS下载的数据直接导Informatics研究热点与前沿，选取共究热点与国际上的发展差别很大，国入进行可视化分析。对参数的设置被引频次大于等于15次的前5篇文献展内的研究主题主要集中于教育、人才为：以被引文献和关键词作为网络示，进一步说明。培养、学科建设和课程设置等教育性节点，以1年为时间片划分，选择每根据上述结果，找出相应文献主题，而国际上主要偏向于医疗卫生个时间片前25%的节点来生成最终（见表5）。行业信息化的技术性主题和组织改革网络聚类视图。本次图谱聚类后的表4展示了本次实验中被引频次的政策性主题；（2）国内医学信息学模块性Q=0.586>0.3，平均轮廓值最高和高中介中心性的文献信息。根的研究热点主题词有：课程设置、医S=0.8682>0.7。生成的关键文章节点据信息在WoS中找出相应文献具体信学教育、文献计量学、教育、HL7、聚类视图如图4所示。息：文献自发表之日起至2015年4月转化医学、生物医学（下转第75页）表5 Medical Informatics高被引频次及高中介中心性对应文献具体信息表图4 Medical Informatics关键文章节点聚类视图选取4大聚类总结表如表3所示。表4为Medical Informatics聚类总结表，其中几种标签词提取算法提取出的标签词体现出：在国际上，医学信息学的研究热点与前沿集中在医疗卫生行业信息化的技术上，即医学信息技术的新发展，医疗数据的共享及《中国数字医学》2015年第10卷第10期 ·29
基于CiteSpace的医学信息学研究热点可视化分析
