全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究主題演化的文獻學分析

1、遼寧省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（項目編號:201710159000185）?作者簡介：幸韻（作者簡介：幸韻（19971997－），女，山西省大同市人，本科生；郭書鈺（－），女，山西省大同市人，本科生；郭書鈺（19971997），女，山西省太原市，本科生；劉彥辰（），女，山西省太原市，本科生；劉彥辰（19981998－），女，遼寧省大連市，本科生－），女，遼寧省大連市，本科生通訊作者通訊作者劉春鶴（劉春鶴（19841984－），女，山東

2、人，講師，主要從事醫(yī)學信息學等研究－），女，山東人，講師，主要從事醫(yī)學信息學等研究全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究主題演化的文獻學分析中國醫(yī)科大學幸韻郭書鈺劉彥辰（1.中國醫(yī)科大學中英聯(lián)合學院遼寧省沈陽市1100132.中國醫(yī)科大學中英聯(lián)合學院遼寧省沈陽市110013）《圖書館情報》2018年6月劉春鶴講師[摘要摘要]利用文獻計量學的方法對全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究的相關(guān)文獻進行分析，通過社會網(wǎng)絡主路徑分析、引文聚類等方式展示醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域科研方向的發(fā)起、走

3、向、演變特點、創(chuàng)新過程以及各類研究熱點。以WebofScience中醫(yī)療大數(shù)據(jù)文獻為例，利用HistCite精煉出核心文獻；著重分析網(wǎng)絡中的主題聚類、關(guān)鍵路徑并識別網(wǎng)絡中的權(quán)威和核心文獻，期望為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的演化與發(fā)展的研究提供支持。[英文摘要英文摘要]Thispaperusesthemethodofbibliometrictoanalysistherelevantliteraturesonglobalmedicalbigdata.Byu

4、singmainpathanalysiscitationclusteringweshowstheprocessofbigdataevolutioninnovationresearchhotspots.TakingtheliteratureonbigdatainWoSasanexampletheceliteraturesofthefieldarerefinedwithHistCite.Wemainlyanalysistopiccluste

5、rsthecriticalpathidentifytheauthitiesceliteraturesofthewk.Usefulconclusionsinthispapercanprovideastrongsupptfscientificknowledgeevolutiondevelopment.[關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞]醫(yī)療大數(shù)據(jù)；主路徑；聚類；引文編年圖；可視化分析自“大數(shù)據(jù)”概念于20世紀90年代末被提出以來，伴隨網(wǎng)絡信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大

6、數(shù)據(jù)研究已逐漸覆蓋了社會的各個行業(yè)，越來越多的醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究應運而生。醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)中極其重要的一部分，不僅僅是醫(yī)療方面的數(shù)據(jù)信息，還包括了衛(wèi)生事業(yè)、生命健康數(shù)字化存儲的海量數(shù)據(jù)［1］?，F(xiàn)代醫(yī)學已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代，各類醫(yī)療大數(shù)據(jù)的處理分析結(jié)果給傳統(tǒng)醫(yī)學的發(fā)展方向提供了新的參考，為現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展方向帶來了新的視角。經(jīng)過20多年的探索研究，全球醫(yī)療大數(shù)據(jù)的理論研究有了長足的進展，尤其是2012年以來該領域的研究文獻呈現(xiàn)指數(shù)增長，為本

7、研究提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎。本研究將利用文獻計量學和社會網(wǎng)絡分析的方法對國內(nèi)外各權(quán)威科技文獻數(shù)據(jù)庫中的醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)科技文獻進行處理分析，探尋20年來國內(nèi)外醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究的主題演化進程，梳理其發(fā)展脈絡和階段性研究熱點，為醫(yī)療大數(shù)據(jù)理論研究發(fā)展提供全面的視角，為其未來的發(fā)展方向提供借鑒和參考。一一數(shù)據(jù)來源與研究方法數(shù)據(jù)來源與研究方法本文的信息源為“WebofScienceCeCollection”，采用兩種檢索策略：①以“bigdata”為

8、主題詞，精煉醫(yī)學、藥學、保健、流行病學、公共衛(wèi)生、醫(yī)學信息學等類別進行檢索，檢索出文獻數(shù)據(jù)2064篇；。接著24號文獻[11]研究了大數(shù)據(jù)在應用到生命科學領域所涉及到的挑戰(zhàn)以及大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展以及資金支持。121號[12]以及122號[13]文獻開始研究大數(shù)據(jù)對疾病的診斷以及預測，開始從心臟超聲成像中進行大數(shù)據(jù)采集，開創(chuàng)了醫(yī)學動態(tài)數(shù)字時代。通過對心臟超聲成像可視化結(jié)果的解釋，提出了在醫(yī)療保健發(fā)方面對大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的新要求。1248號[1

9、4]文獻其進行了大數(shù)據(jù)在心血管這一使人類最為困擾的疾病中的綜述分析，指出了大數(shù)據(jù)在心血管疾病治療及預防的應用前景，同時也指出了其面臨的各種技術(shù)挑戰(zhàn)。1484號[15]文獻和1480號[16]文獻為同一作者團隊發(fā)表，均以大數(shù)據(jù)的視角，從制定者方面闡述了實現(xiàn)精準醫(yī)療的必要步驟和從心血管方面向大數(shù)據(jù)能否實現(xiàn)預期目標提出了發(fā)問。第1811號[17]文獻，即主路徑的最后一篇核心文獻，它系統(tǒng)的闡述了大數(shù)據(jù)對醫(yī)療健康所產(chǎn)生的革命性影響以及應用現(xiàn)狀，最

10、后展望了醫(yī)療大數(shù)據(jù)在心血管疾病治療中的未來。其二是在主路徑文獻中，編號為66的文獻系統(tǒng)地提出了大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健中的應用，指出大數(shù)據(jù)可以擴大新知識容量，幫助知識傳播，可以應用在個性化醫(yī)療和臨床實踐，以及創(chuàng)建將系統(tǒng)的生物與電子病歷的數(shù)據(jù)這說明了大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢但同時也提出了隱私問題。然后的80號［18]文獻和285號[19]文獻都是對醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健中的繼續(xù)探索和學習，希望建立一個安全的醫(yī)療保健系統(tǒng)，為公眾服務。其次，282號[20]文獻提

11、出建立4個健康數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，即醫(yī)療產(chǎn)品安全，療效比較研究，衛(wèi)生保健系統(tǒng)，網(wǎng)絡公共衛(wèi)生監(jiān)測。從這4個方面來看，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡在醫(yī)療方面具有無限的潛力。546號[21]文獻是利用數(shù)學和統(tǒng)計方法對世界范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，對疾病進行合理預測。547號[22]文獻在醫(yī)療保健研究中應用了動態(tài)仿真建模方法，進一步為醫(yī)療保健系統(tǒng)的優(yōu)化提供參考。1037號[23]文獻是研究轉(zhuǎn)變醫(yī)療保健交付：將動態(tài)模擬模型和大數(shù)據(jù)納入衛(wèi)生經(jīng)濟學和成果研究。1740號[24

12、]文獻是個性化醫(yī)學經(jīng)濟評價和在數(shù)字在醫(yī)學中的應用。根據(jù)上述主路徑分析可知，目前大數(shù)據(jù)已經(jīng)在指導精準醫(yī)療、個性化健康保健、臨床決策支持、疾病的診斷與預測方面發(fā)揮了積極作用。未來應在心血管疾病的治療和預防、醫(yī)療保健中經(jīng)濟價值這兩個方面進行深入研究，其相關(guān)成果也將對傳統(tǒng)醫(yī)學、臨床醫(yī)療領域產(chǎn)生革命性的影響。（三）利用Citespace進行聚類得出研究熱點為了對醫(yī)療大數(shù)據(jù)領域的前沿熱點、演化路徑、研究內(nèi)容進行分析，本研究選擇節(jié)點類型為“term”

13、進行共詞分析。Citespace軟件中的term表示文章的關(guān)鍵詞，使用term分析要比關(guān)鍵詞分析更深入到文本內(nèi)容，反映出來的信息也更全面。研究選擇尋徑（pathfinder）和修剪切片網(wǎng)絡對整個網(wǎng)絡進行修剪，然后聚類得到聚類標簽視圖（見圖4）。Pathfinder算法是一種有效的網(wǎng)絡簡化和分解的方法，適用于有向和無向加權(quán)網(wǎng)絡[25]。共詞圖譜形成了14個主要聚類，代表20032018年大數(shù)據(jù)的主要研究領域。本文取分析節(jié)點數(shù)相對較多、信息

14、量大的前5個聚類。聚類＃0，包括可視化（visualization）、云計算（cloudcomputing）、信息學（infmatics）、生物信息學（bioinfmatics）等關(guān)鍵詞，對大數(shù)據(jù)的研究集中在網(wǎng)絡技術(shù)方面。聚類＃1，包括電子健康檔案（electronichealthrecd）、電子病歷（electronicmedicalrecd）、系統(tǒng)醫(yī)學（systemsmedicine）、全基因組關(guān)聯(lián)（genomewideassoci

15、ation）等關(guān)鍵詞，對大數(shù)據(jù)的研究偏向臨床數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡構(gòu)建。聚類＃2，包括前列腺癌（prostatecancer）、結(jié)直腸癌（colectalcancer）、乳腺癌（breastcancer）、瘤（tum）等關(guān)鍵詞，是大數(shù)據(jù)在臨床的應用以及對癌癥等一些疾病的預測。聚類＃3，包括項目(program)，公共衛(wèi)生（publichealth）診斷（diagnosis）追蹤（trail）等關(guān)鍵詞主要聚焦大數(shù)據(jù)在公衛(wèi)方面的作用。聚類＃4，