基于CiteSpace的“互聯網+中醫藥”研究可視化分析*

周冠雙，汪 晨，種潼薇，趙宏揚，時生輝，鄭秋瑩

（北京中醫藥大學管理學院，北京 100029）

中醫藥是中華民族的瑰寶，是中華兒女在與疾病斗爭的過程中逐漸形成并不斷發展成熟的醫學科學[1]，為我國人民的健康做出了不可磨滅的貢獻。隨著“互聯網+”時代的到來，大數據、人工智能、云計算等新興技術逐漸應用在各行各業，且與各學科、各領域實現著高度融合。因此，隨著“互聯網+”、人工智能等新業態、新應用的出現，中醫學僅靠傳統固化的知識理論體系實現現代化進程存在一定的難度，無法確保中醫藥能有效適應發展變化的現代社會。為了實現中醫藥的健康穩定發展，中醫藥需要融入更多新的知識體系、框架，而“互聯網+”與中醫藥的有機融合，可推動中醫藥的可持續發展[2]。“互聯網+”指“互聯網”與各傳統行業的結合，即利用互聯網的特有優勢彌補傳統信息資源不對稱的不足，對傳統行業進行重構，實現不同行業領域的轉型升級[3]。而“互聯網+中醫藥”即指利用互聯網技術對中醫藥傳統診療模式、服務模式、教育模式、文化傳播方式等進行改革創新，進而升級傳統醫學，使中醫藥趨向于智慧化、移動化，以便更好地服務于人類健康[4]。將“互聯網＋”技術與中醫藥領域深度融合，對推動中醫藥的傳承創新發展，實現健康中國的宏偉目標具有重要的意義。目前學界對“互聯網+中醫藥”的研究也在增多，學者們從不同角度進行探索。但當前該領域的研究尚處在起步階段，較少有研究從宏觀角度探討該領域的發展現狀和未來趨勢。因此，對“互聯網+中醫藥”的發展現狀與模式進行探索和研究，具有十分重要的現實意義。

CiteSpace軟件是一款信息可視化分析軟件，該軟件可通過對某一領域的文獻計量并繪制知識圖譜，清晰、直觀地將某一領域的信息全景、分布情況等呈現出來，用于識別該領域的研究概況、研究熱點及趨勢[5]。本研究借助該軟件對“互聯網+中醫藥”領域2000—2021年的相關文獻繪制知識圖譜，綜合各圖譜了解該領域的研究概況、主要研究內容及前沿趨勢，以期為未來科研提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 數據來源與檢索 在中國知網、維普、萬方和中國生物醫學文獻數據庫中進行文獻檢索，設定檢索主題詞為“互聯網+中醫藥”or“互聯網+中醫”or“互聯網+中藥”or“互聯網+中醫院”，檢索時間為2000年1月1日至2021年12月31日。共檢索到2 588篇文獻，中國知網、維普、萬方、中國生物醫學文獻數據庫分別檢索到文獻1 043篇、369篇、1 141篇、35篇。

1.2 納入標準與排除標準（1）納入標準：研究主題為“互聯網+”技術在中醫藥領域應用的相關中文研究文獻；在2000—2021年間發表的中文學術期刊。（2）排除標準：報紙文獻、新聞、會議論文、重復文獻；與研究主題不符的文獻等。

1.3 數據轉換 以Refworks格式導出符合標準的文獻，每篇文獻主要包括關鍵詞、作者、機構等信息，用“download_*.txt”命名下載的數據文件，在CiteSpace中對數據文件再次轉換，進而成為可供軟件分析的數據。

1.4 參數設置 時間參數設置跨度為2000—2021年，時間切片（Time Slicing）為1年。為得到相應知識圖譜，節點類型分別選擇作者（Author）、機構（Institution）和關鍵詞（Keyword）；演算時閾值TOP（Top N per slice）=50；為使圖譜清晰化，網絡裁剪（Pruning）參數設置成修建切片網絡（Pruning sliced networks），其他均使用軟件默認設置。CiteSpace生成的圖譜中，N、E和網絡密度（Density）分別表示節點數、連線數和節點間聯系強度[6-7]。節點的圓圈可分別代表作者、機構和關鍵詞，圓圈大小意味著頻數高低，兩節點間的連線表示共現頻數，線條越粗關系越緊密[8]。

1.5 數據處理 在對關鍵詞進行分析時，將同義詞進行合并以防相同含義關鍵詞重新出現干擾分析，如將互聯網+、互聯網、“互聯網+”統一合并為互聯網+，中醫、中醫藥統一合并為中醫，中醫健康管理、健康管理統一合并為中醫健康管理等。為保證結果的準確性，對文獻所屬機構名稱進行適當整理，如“北京中醫藥大學中醫學院”和“北京中醫藥大學管理學院”等統一規范為“北京中醫藥大學”，“上海中醫藥大學中藥學院”和“上海市中醫藥大學”統一整理為“上海中醫藥大學”。

2 結果

2.1 納入文獻概述 某領域在階段時間內的發文量變化可反映出該領域的發展現狀及未來趨勢[9]。根據納入標準和排除標準進行篩選后，本研究共納入421篇文獻，2000—2009年相關研究處于起始期，年均發文量不足1篇，故均不在圖中表示。2010—2021年，“互聯網+中醫藥”研究領域文獻發文量整體呈上升趨勢，其中2010—2014年無明顯波動，2015年發文量有小幅度增長，2016年開始相關研究快速增長，之后雖有波動，但總體呈上升趨勢，其中2019年發文量達到90篇。（見圖1）

圖1 發文量變化趨勢圖

2.2 作者共現分析 作者共現知識圖譜可顯示某一領域進行研究的作者群及其之間的合作聯系程度[10]。繪制的知識圖譜僅顯示發文量≥2篇的學者。（見圖2）節點數（N）=238，連線數（E）=193，網絡密度（Density）=0.006 8。合作關系結構整體上非常松散。發文量排名前20的作者見表1。潘華峰發文量（10篇）最高。根據普萊斯定律可計算核心作者數量，核心作者最低發文量為發文最多作者的文獻量），nmax=10，得M=2.369，故發文量≥3篇的作者為核心作者，共有14位核心作者，發文量59篇，占所有發文量的14.01%（59/421），未達到總發文量的50%，說明尚未形成顯著核心作者團隊。領域內作者發文量普遍較低，缺少有較大影響力的核心作者[11]。在“互聯網+中醫藥”研究領域內作者間較少建立合作關系，合作結構不緊密，雖然有若干作者共同形成的研究團隊，但合作也僅限于內部，團隊間聯系較少。如以潘華峰、林鐘宇等為核心的團隊和以李鑫輝、蘇麗清等為主的團隊，團隊內各作者之間連線較多，合作次數較多。此外，較多學者單獨展開研究或以兩兩合作的形式，如鄧勇、俞雙燕等學者。主要研究團隊的研究方向見表2。

表2 主要團隊研究方向

圖2 作者共現知識圖譜

表1 發文量前20 的作者

2.3 機構共現分析 本研究繪制發文量≥2篇的科研機構知識網絡圖譜（見圖3）并列出發文量前10機構（見表3）。知識圖譜中不同的節點代表不同的科研機構，同時節點的大小代表機構發文量的多少，連線數量及密度反映各機構之間的聯系，連線越多，密度越大表示各機構之間聯系越密切[12]。N=174，E=65，Density=0.004 3，節點多但連線少，有連線的機構也為屬于一所大學的不同單位，如中國中醫科學院和長春中醫藥大學與各自附屬醫院之間的合作，跨機構或跨地區的合作較少。這表明各科研機構間合作較少，相互之間聯系不密切。此外，發文量≥5篇的機構包括南京中醫藥大學、北京中醫藥大學、上海中醫藥大學、廣州中醫藥大學等中醫藥高校。這些高校在我國“互聯網+中醫藥”方面的研究中產出較多。上述機構更重視對中醫藥信息化的研究。

圖3 研究機構共現知識圖譜

表3 發文量前10 的機構

2.4 關鍵詞共現分析 某領域內的研究熱點是指在階段時間內備受學者重點關注的焦點問題。關鍵詞能體現一篇文章最核心的內容，關鍵詞頻數可體現某研究領域的研究熱點，所以一定時間內高頻關鍵詞所代表的研究內容即研究熱點問題[9,13]。本研究運用CiteSpcae軟件進行關鍵詞可視化分析，取出現頻數≥4的關鍵詞，得到2000—2021年關鍵詞共現知識圖譜。（見圖4）N=303，E=430，Density=0.009 4。圖譜中出現頻數最高且最顯著的關鍵詞包括“中醫藥文化”“教學改革”“移動互聯網”“中醫健康管理”“文化傳播”“大數據”“中醫醫院”“教學模式”等。出現頻數較高的關鍵詞中有部分也具有較高的中心性，而關鍵詞在網絡中的信息交流能力由中介中心性來體現[14]。頻數較高且具有較高中心性的關鍵詞可稱為研究熱點中的“熱點”。排名前15的關鍵詞見表4～5。目前“互聯網+中醫藥”研究領域的研究熱點更多集中在采用信息技術推動中醫醫療服務模式的創新改造（中醫線上醫療、遠程健康管理等）、促進中醫藥學教學方式的改革（翻轉課堂、慕課等）及創新中醫藥文化傳播的新途徑等方面。

表4 頻數前15 的關鍵詞

圖4 關鍵詞共現圖

表5 中心性前15 的關鍵詞

2.5 關鍵詞聚類分析 本研究在關鍵詞共現網絡知識圖譜的基礎上對關鍵詞進行聚類分析，得到“互聯網+中醫藥”研究領域關鍵詞聚類圖譜。（見圖5）關鍵詞聚類結果Modularity（聚類模塊值，Q值）=0.680 4＞0.3，表明聚類結構顯著，且聚類是有效的；Mean Silhouette（聚類平均輪廓值，S值）=0.933 5＞0.7，說明聚類結果合理、聚類成員一致性較高，即“互聯網+中醫藥”研究領域的研究集中性較高，主題較聚集[15]。7個最具有代表性的聚類分別是“教學模式”“互聯網+”“中醫藥文化”“互聯網醫療”“中醫人工智能”“多學科融合”“中醫健康管理”。各聚類詳細情況見表6，各類別研究方向較一致。關鍵詞聚類結果顯示“互聯網+中醫藥”研究領域當前的研究熱點大致分為以下五方面。

表6 關鍵詞共現網絡聚類表

圖5 關鍵詞聚類圖譜

2.5.1 “互聯網+”時代下中醫教育改革研究 聚類#0、#1、#5主要是互聯網技術對中醫藥教育模式創新的研究。近些年信息技術飛速發展的同時也逐漸滲透到各行業并掀起各領域的改革浪潮，教育、醫療和農業等領域改革步伐加快。在大數據時代下，中醫藥院校傳統的以課堂教學為主的教育模式已經難以滿足社會對中醫藥人才培養的需求，而“互聯網+中醫藥教育”的教學創新開拓了課堂的教學形式，優化了教學資源，提升了教學質量。高校可利用信息技術實現教學資源的數字化、智能化，通過慕課、微課、翻轉課堂等新型網絡教學模式實現線上教學與線下教學的結合，學生可不受時間、空間的限制就能獲得豐富的教學資源、學習到想學的知識，有利于激發學生學習的興趣與熱情[16-17]。

2.5.2 “互聯網+中醫醫療”的醫療服務模式 聚類#2主要為“互聯網+”技術在中醫醫療服務方面的應用。互聯網信息技術在中醫醫療領域的滲透融合催生出中醫互聯網醫療服務新模式。各中醫醫院依托信息技術逐漸建立起自身的信息管理系統，并探索線上線下相結合的互聯網診療服務，通過線上服務平臺為患者提供包括預約掛號、在線咨詢、智能導診、在線慢病復診、檢驗報告查閱、住院費用查詢和繳納、藥品配送、診后隨訪等在內的覆蓋診前、診中和診后的全流程診療服務[18-19]。中醫互聯網醫療有效利用了互聯網平臺，發揮中醫藥優勢，從而為患者提供更便捷、高效的醫療服務。

2.5.3 “互聯網+”助力中醫藥文化傳播 聚類#4為“互聯網+”技術在創新中醫藥文化傳播新途徑方面的研究。傳統的中醫藥文化傳播形式較單一，主要是電視、中醫書籍、中醫藥養生知識講座等傳統方式，而且受眾大多是老年群體，年輕人主觀意愿上并不樂意通過傳統媒介去了解中醫藥知識[20]。互聯網技術的迅速發展使傳播中醫藥文化的途徑不再局限于傳統傳播媒介，微博、微信、網站、移動App等基于互聯網技術的新傳播途徑成為主流。微博作為當下熱門的社交媒介，具有發文便捷、信息傳播迅速、內容呈現形式多樣、受眾面廣等優勢。博主通過圖片、文字或視頻的形式傳播中醫藥文化，可達到較好的傳播效果。此外，微信對于文化的傳播也覆蓋了生活的各方面，微信朋友圈和權威公眾號等途徑也可實現信息的迅速傳播。總之，移動互聯網為中醫藥文化的傳播開辟了一條新道路，其已成為新的傳播形式[21]。

2.5.4 “互聯網+”的中醫健康管理模式 聚類#7為“互聯網+”技術與中醫健康管理的結合研究。隨著社會的發展，傳統的中醫健康管理模式存在采集信息原始化、工作效率低、數據信息質量差等弊端，且標準化、規范化程度較低，受時空的限制，中醫健康管理局限在醫院和社區衛生中心等正規醫療場所，以上均造成中醫健康管理應用效果較差，難以滿足社會對健康的需求[22]。基于互聯網的“互聯網+”中醫健康管理模式（涉及數據采集、數據分析、健康干預計劃制定、干預效果的跟蹤和反饋4個環節）借助移動網絡通信技術、智能傳感技術、智能終端設備、大數據挖掘技術、云計算等手段，對患者的健康數據進行傳輸、整合、儲存、分析和反饋，能實現健康智能化管理，打破時間局限性和信息區域性，使健康管理由被動變主動。同時，該模型下健康管理走入家庭，真正融入人們的生活，可為人們提供全方位的健康管理服務[23]。

2.5.5 中醫人工智能 聚類#3為人工智能技術在中醫藥領域的應用研究。基于計算機科學的人工智能技術與中醫藥的結合主要體現在輔助臨床診斷、智能決策治療、名老專家診療系統、中藥現代化和中醫健康管理等方面，如：通過人工智能技術實現智能化中醫四診（望、聞、問、切），利用數碼相機成像技術完成舌象的采集，通過數據挖掘和處理技術實現舌象圖的轉換及定量分析，進而提供給臨床醫生標準規范的診斷依據。人工智能技術不僅推進了中醫診療信息化，促進了傳承發展的規范化，還為中醫藥的創新發展帶來無限可能[24]。

2.6 關鍵詞時間線視圖分析 通過CiteSpace的時間線圖功能可得到7個關鍵詞聚類模塊的時間線圖譜。（見圖6）關鍵詞時間線能直觀呈現各聚類出現的時間跨度及聚類間關系，圖中各聚類對應橫向粗線代表其時間分布情況，粗線越長，聚類時間跨度越大。#0（互聯網+）研究時間跨度最長，在2005年左右就有相關研究探索“互聯網+”技術在中醫藥領域的應用，并一直持續至今；2012年左右研究者開始探索基于信息技術的中醫藥教學模式改革及互聯網中醫醫療服務；2016年互聯網技術與中醫藥融合廣度進一步拓展，中醫人工智能、中醫健康管理、中醫藥文化傳播等研究主題逐漸成為研究熱點并持續受到關注。盡管各研究主題時間跨度存在差異，但各主題相應產出均集中于2017—2019年這一時間段。

圖6 關鍵詞聚類時間線圖

2.7 關鍵詞突現分析 突現詞是在某一時間段內詞頻忽然增高的關鍵詞，可以反映年度研究熱點的變化情況，因此對關鍵詞進行突現分析可直觀發現某一研究領域內特定研究方向的熱度，即研究趨勢或前沿[25]。本研究中關鍵詞突現圖顯示突現程度最強的前15個關鍵詞。（見圖7）。2007—2021年持續時間在5年及5年以上的突現詞有舌診、數據挖掘、移動互聯網和傳播，并且這些突現詞都在2007—2016年出現。2016年后又陸續出現互聯網+中醫、中藥材、中醫骨傷科學、翻轉課堂、中藥學和應用等突現詞，但持續熱度均不超過2年。慢病管理、教學模式、混合式教學、中藥飲片和信息化均從2019年開始突現且持續至今，意味著這些關鍵詞代表的研究方向目前已成為“互聯網+中醫藥”研究領域的研究熱點，學者們針對這些研究方向展開了深入探索和研究且相關研究方向在未來一段時間內可能將持續存在。

圖7 關鍵詞突現圖

3 討論

“互聯網+”時代的到來加速了互聯網與中醫藥行業的融合，人們對中醫藥在線上渠道上的需求越發旺盛，對“互聯網+中醫藥”生態的探索已成為趨勢。當前“互聯網+”已對中醫藥醫療機構診療服務模式、醫療服務監管、中醫藥傳承教育、中醫藥人才培養模式、中醫藥相關信息的獲取方式、中醫藥文化傳播方式等方面產生深遠影響，中醫藥各領域的轉型升級迫在眉睫。本研究通過梳理“互聯網＋”技術在中醫藥領域應用的相關文獻資料，運用CiteSpace軟件進行可視化分析，繪制相應的知識圖譜，揭示“互聯網+中醫藥”研究領域的研究概況、研究熱點及趨勢，了解現有相關研究的側重點及不足。

3.1 研究概況

3.1.1 發文量 本領域發文量呈持續上升趨勢。2015—2020年，我國“互聯網+中醫藥”領域的文獻數量整體呈上升趨勢，研究成果的不斷涌現與“互聯網+”時代下產業融合升級有關。且現代信息技術的快速發展、國家宏觀政策的大力支持為相關研究的發展提供了強力的支撐和持續的動力。相關研究的關注點也從最初的互聯網技術在中醫藥文化傳播、中醫教育教學改革等方面的應用與研究逐漸轉向當前的中醫互聯網醫療、“互聯網+”智慧中醫健康管理等方面的研究。

3.1.2 作者及機構 作者及機構合作薄弱。目前該領域研究作者主要以團隊或個人的形式展開研究，合作最密切的團隊為以潘華峰為核心的隸屬于廣州中醫藥大學的研究團隊，其次為以李鑫輝為首的湖南中醫藥大學的研究團隊和以于琦等為首的中國中醫科學院中醫藥信息研究所的團隊。該研究領域發文量前10的作者均出自以上各團隊，但是各研究團隊之間暫未建立良好的合作關系，而且單獨作者數量較多，作者之間整體合作關系薄弱。北京中醫藥大學、南京中醫藥大學、上海中醫藥大學、中國中醫科學院及各自內部學院和研究所為研究“互聯網+中醫藥”的主要力量，但機構之間合作薄弱，現有的合作多為機構內部合作。作者和機構之間合作不密切的原因，一方面可能是各科研機構之間未探索建立開展相關研究的合作通道和機制，機構及其作者無法找到進行合作的便捷渠道，另一方面可能是各研究團隊與作者研究方向不同，后者或許是造成相互之間合作薄弱的根本原因，如：廣州中醫藥大學的潘華峰等主要研究“互聯網+”技術在中醫藥科普平臺、中醫名醫工作室及中醫診療模式等方面的應用，湖南中醫藥大學的李鑫輝等主要研究“互聯網+”技術在中醫教育教學改革及人才培養中的應用研究，而江西中醫藥大學的俞雙燕主要研究“互聯網+”時代下中藥產業的升級改造。

3.2 研究熱點 目前“互聯網+中醫藥”研究領域的研究重點主要包括以下五方面。（1）“互聯網+中醫醫療”；（2）“互聯網+中醫教育改革”；（3）“互聯網+中醫藥文化傳播”；（4）“互聯網+中醫健康管理”；（5）中醫人工智能。

“互聯網+”與中醫預防、醫療、養生保健、教育、文化傳播的融合為當前研究熱點。“互聯網+”技術在中醫藥領域的應用使智能化、便捷化中醫藥健康服務成為現實，對推進中醫藥供給側結構性改革，推動中醫藥傳承發展，維護群眾的身體健康，建設健康中國有重要現實意義。

3.3 研究前沿 突現詞圖譜對“互聯網+中醫藥”領域的研究熱點變化歷程有較清晰的呈現，大致有3個階段。第一階段（2016年之前）主要探究移動互聯網在中醫舌診、中醫文化傳播方面的應用，以及數據挖掘技術的使用給中醫臨床診斷、名老中醫經驗傳承等帶來的便捷等[26]。第二階段（2016—2019年）研究視線轉向“互聯網+中醫”帶來的中醫教育新體驗、健康管理新模式等方向。各中醫藥院校相繼借助信息技術，開展《中醫骨傷科學》《中藥學》等課程的教學改革，通過翻轉課堂、慕課、在線網絡教學平臺等形式實現教育資源數字化，轉變教學理念，提高教學質量[27-28]。第三階段（2019年至今）即當前的關注點在慢病管理、教學模式、中醫信息化建設（互聯網醫療、中醫人工智能等）等方面。中醫藥在患者的慢病管理方面有天然優勢，“互聯網+”在慢病管理中的應用給慢病患者帶來了便利。患者可利用智能設備、云計算平臺、云計算技術等實現健康數據的上傳、存儲、分析和預測結果的反饋，醫生也可實時掌握患者的健康狀態，方便對患者的慢病管理[29]。近幾年中醫藥健康服務持續與互聯網融合發展，中醫教育教學、文化傳承、醫療服務、養生保健等均基于互聯網技術進行了信息化建設，線上教學模式、中醫互聯網醫院、人工智能輔助診斷系統、基于互聯網的慢病管理系統等都是中醫藥信息化建設成果，但中醫藥的信息化建設僅處于初始階段，未來“互聯網+”與中醫藥的融合還有諸多可能和空間。如何建成適應中醫藥管理體制且與衛生健康協同融合的中醫藥信息化支撐體系仍是當前及未來需關注和研究的重點。因此“互聯網+”背景下中醫信息化建設、教學模式改革和慢病管理等是研究前沿。

3.4 展望 雖然近年來國家大力支持“互聯網+”在中醫藥領域的應用，也產出了一些學術成果，但該領域的研究尚處于起步階段，文獻產出與其他領域相比較少。各科研院校實力不等、研究關注方向有偏差、所處地域不同而地方政策及發展環境也會對院校的研究產生影響，故各科研院校應通過舉辦學術會議等形式加強相互間的交流，破除跨機構、跨區域合作的屏障，建立學術合作及資源共享機制，實現信息共享、合作互助和優勢互補。各科研院校應加強交流，提高研究質量及數量。此外，現有的研究絕大多數是由中醫藥院校完成，中醫醫院、科研機構及相關企業等單位較少，而中醫醫院正是互聯網與中醫融合產物的實際應用場景，如中醫線上診療服務模式、人工智能輔助診斷系統等。任何具備科學性、理論性和實踐指導性的研究成果既產自于實際又反指導于實踐，因此各中醫藥高校在未來要加強與科研機構、醫院等單位的合作，發揮各自優勢，實現產學研一體化，產出更多具有實踐指導意義的“互聯網+中醫藥”研究成果。

目前該領域主要研究內容為教育改革、中醫互聯網醫療、中醫人工智能的應用、健康及慢病管理。在健康中國及信息技術快速發展的背景下，“互聯網+”正積極賦能中醫藥產業，“互聯網+中醫藥”產業發展也將迎來更多的機遇。未來隨著互聯網與中醫藥的融合發展邁入新階段，健康服務模式與內容會不斷豐富。以下研究方向可能成為學者關注的重點。

3.4.1 中醫互聯網醫療 當前對中醫互聯網醫療的研究大多從宏觀角度切入來探究發展現狀、發展模式、機遇風險、監管及法律法規等方面的問題，實際上各地中醫醫院已陸續進行實際探索，在診前、診中、診后各醫療環節實現信息技術的應用，如基于移動互聯網的在線咨詢、線上復診、電子化支付繳費、報告查驗等。因此未來研究可針對具體應用場景展開更多相關研究，此外研究視線還可移向中醫護理、智慧藥房、智慧中醫院、中醫遠程醫療（模式、范圍、運營管理機制等）等方面。

3.4.2 中醫養生保健和康復互聯網服務 中醫藥在養生保健及康復方面的獨特優勢使得互聯網與之融合為大勢所趨。中醫養生保健機構可依托信息技術實現服務模式的創新，打造線上信息服務平臺，提供融保健知識宣傳、健康評估干預、養生調理、健康監測反饋于一體的智慧保健云服務。而云計算、互聯網等技術應用于中醫康復服務領域后，康復機構診療數字化系統和信息數據平臺得以建立，遠程康復治療、康復指導、知識普及、長期跟蹤等可以實現，使患者享受更便捷的康復服務。

3.4.3 中醫藥健康數據的信息挖掘 以中醫藥健康數據為基礎，中醫醫療機構及相關部門可運用數據挖掘、云計算等信息技術整合中醫藥臨床、科研等數據資源，構建中醫大數據研究平臺和信息共享系統。系統內包括中醫典籍數據庫、臨床診療及病歷數據、體質辨識數據庫和名老中醫傳承知識數據庫等。

3.4.4 中醫藥健康養老信息化 隨著人口老齡化加劇、人們對中醫藥信任度的提高及疾病譜的改變，中醫藥健康養老有廣闊的市場前景。基于互聯網的養老服務可延伸至社區及居家養老，所以中醫診療機構與養老機構共同建立的基于互聯網、物聯網、智能化產品和可穿戴設備的醫養結合新模式將成為未來主要研究方向之一。隨著“互聯網+”技術在中醫藥領域的深度融合發展，醫療、養生保健、康復、養老等中醫藥健康服務的重要組成部分會成為首批結合對象，而當前對這些領域的研究尚處于初始或空白階段，學者未來可將目光聚焦到以上研究方向，產出更多的科研成果來推動中醫藥產業的創新發展。

4 結 語

“互聯網+中醫藥”的研究還處于初步探索階段，“互聯網+”在中醫藥中的應用已得到更多學者的關注，但該領域尚未形成核心作者群，且研究大多局限于機構內部，跨組織、跨區域的合作較少，未來需加強作者間、研究機構間的合作。