基于CiteSpace的健康醫療大數據應用研究

摘 要：梳理并分析健康醫療大數據應用領域研究發展現狀和發展趨勢，運用CiteSpace軟件對中國知網（CNKI）和Web of Science核心合集數據庫中2013—2022年的健康醫療大數據應用研究文獻進行可視化分析，共納入中國知網（CNKI）文獻1 164篇，Web of Science文獻1 187篇。通過可視化分析發現該領域發文數量逐年穩定增長，研究機構單一缺乏深度合作，研究熱點主要為大數據技術在該領域的應用。

關鍵詞：健康醫療；大數據；CiteSpace；可視化分析

中圖分類號：R-058 文獻標識碼：A Doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202210026

A Visual Analysis of Healthcare Big Data Application Research Based on CiteSpace

Chen Lei，Zhang Xing

（School of Management，Wuhan Textile University，Wuhan 430200， China）

Abstract：Sort out and analyze the current research development status and development trend of health care big data application field . Using CiteSpace software to visualize and analyze the literature related to healthcare big data applications in the core collection databases of China National Knowledge Infrastructure and Web of Science from 2013-2022. A total of 1164 CNKI documents and 1187 Web of Science documents were included. Through visual analysis， we found that the number of articles published in this field has been growing steadily year by year， the research institutions are single and lack of in-depth cooperation， and the research hotspots are mainly the application of big data technology in this field.

Key Words：Healthcare; Big Data; CiteSpace; Visualization Analysis

0 引言

健康醫療大數據是指由于計算機科學以及信息技術快速發展，健康醫療信息化得到廣泛應用導致在健康保健和衛生管理過程中產生的海量數據集[1]。目前已運用到諸多領域中，例如運營大數據、生物大數據、臨床大數據、健康大數據等[2]，影響著整個醫療行業的變革。它不僅具備大數據的5V特征，同時具有時效性、階段性等特點[3]。在醫藥衛生服務水平提升、促進健康產業發展等方面，健康醫療大數據發展與應用都起到了不可忽視的作用[4]。

2016年國務院辦公廳發布《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》指出，要以“互聯網+健康醫療”的方式探索醫療服務新模式。 2016年中共中央國務院印發的《“健康中國2030”規劃綱要》提出健康醫療大數據是國家基礎性戰略資源，從投資、創新等多方面領域對其發展應用予以強有力的支持，使“健康中國戰略”與我國整體發展戰略相結合，發揮其支撐作用[5]。醫療健康大數據不僅能促進傳統醫療產業發展，也在日常醫療工作中起著重要作用。任何事物在發展過程中總會遇到各種挑戰與難題，隨著健康醫療大數據的應用愈加廣泛，個人信息安全泄露、知情權益侵犯、人文關懷缺失等問題也開始顯現，并且由于健康醫療大數據應用尚未得到充分發展，我國現行法規尚無法涵蓋涉及健康醫療大數據研究提出的倫理審查和管理要求，倫理審查工作缺乏可操作化的審查標準與程序[6]。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

以CNKI和Web of Science （WOS）核心合集為數據源，選擇高級檢索方式，中國知網（CNKI）中搜索關鍵詞為健康大數據+ 醫療大數據應用，文獻類型設定為學術期刊，語言選擇中文；WOS核心合集數據庫中檢索關鍵詞為TS=（health medical big data OR healthcare big data） AND TS=application，文獻類型設定為 Article 或 Review，語言設定為English，檢索年限范圍都設置為2013-01-01至2022-9-20，共檢出相關文獻2 831篇。

1.2 研究方法

本研究運用CiteSpace V6.1.3R對下載文獻數據進行分析[7]，繪制關鍵詞共現圖譜了解健康醫療大數據應用領域近10年的研究熱點與現狀；繪制關鍵詞突現圖譜探究此領域的研究前沿與發展趨勢。

2 健康醫療大數據應用研究現狀

2.1發文時間分布

某一研究領域發文量隨時間的演變趨勢從側面反映出該領域研究主題的受關注程度，對其進行分析可更好地挖掘該領域研究發展趨勢[8]。CNKI中收錄的健康醫療大數據應用主題相關文獻中最高被引文獻發表于2013年，主要探討大數據在醫療衛生領域的應用前景與存在的問題[9]；WOS中收錄的相關文獻中最高被引文獻發表于2019年，主要探討大數據技術如人工智能、深度學習等在醫療健康領域應用存在的問題及未來發展[10]。如圖1所示，該領域在近10年文獻發表的數量隨時間推移整體上升。

2.2 期刊分布

中國知網（CNKI）健康醫療大數據應用研究領域文獻量前10的期刊排名見表1。表1中10種期刊發表文獻量占總文獻量的92.9%，其中《中國數字醫學》排名第一，發文101篇。按照期刊類別來看，以醫學信息學領域為主，其它有醫院管理、圖書情報及計算機類等期刊。

WOS中健康醫療大數據應用研究領域文獻量前十的期刊排名見表2。其中《IEEE ACCESS》位列第一，發文多達73篇。由可視化展示結果可以得出，WOS中該研究領域發文期刊主要是美國期刊；期刊類型主要有計算機科學、醫學信息學等。在該領域的相關研究中，學科類型較為單一，可以考慮多學科融合進行探索。

2.3 機構分布

如表3所示，中國知網（CNKI）文獻量前10的研究機構中有5所均為高等院校，3所為醫院，其余2所機構分別為國家機構和企業。WOS該研究領域共1 187篇文獻，來自2 231個研究機構。美國發文量最多，為314篇；中國排名第2位，共發文224 篇。從研究機構來看，加州大學、哈佛大學排名前2位，在該領域發文超過25篇。排名前10的機構中有4 所來自美國。排名前10的機構中有8所均為高等院校，其余2所機構分別為埃及知識銀行和梅約醫學中心。因此，在該領域的研究進程中，研究機構種類較為單一，缺乏不同行業機構的合作見表4。

3 研究熱點與發展趨勢分析

3.1 關鍵詞共現

關鍵詞是一篇文獻中最能體現其核心研究內容的部分，是作者對核心研究主題的高度概括表達[11]。運用 CiteSpace 制作關鍵詞共現圖譜，來挖掘這一領域的熱門研究內容（圖2、圖3）。CNKI形成的關鍵詞共現圖譜中最顯著的6個關鍵詞為人工智能、云計算、數據挖掘、智慧醫療、物聯網、健康管理。WOS數據庫形成的關鍵詞共現圖譜中圖譜中最顯著的 6 個關鍵詞為artificial intelligence、machine learning、system、challenge、health care、deep learning。

由圖3可見，關鍵詞根據其內部連接關系分為了3個較大的聚類，與圖2展現相似。artificial intelligence、machine learning等詞形成的聚類代表健康醫療大數據應用的相關技術研究，其中關鍵詞artificial intelligence位列第 1，表明人工智能在健康醫療大數據的應用是研究的熱點問題；precision medicine、smart city等詞反映健康醫療大數據的相關應用場景，其中關鍵詞smart city表明健康醫療大數據愈發成為智慧城市構建中不可忽視的一部分；privacy、system、prediction等詞代表健康醫療大數據相關具體的研究內容與應用目的；關鍵詞 privacy 近幾年出現頻次較高，表明康醫療大數據應用中的信息隱私問題越來越受到學術界關注。

3.2 關鍵詞突現

關鍵詞突現分析是指通過CiteSpace軟件的突現詞檢測功能來探測、分析短期內出現頻次有顯著變化的關鍵詞，來反映不同時間段內研究主題發展趨勢，并以此探索未來的研究方向[12]。綜合從CNKI和WOS核心合集數據庫中得到的相關研究文獻關鍵詞突現圖譜（圖4、圖5）可知，結合突現強度與突現時間來看，“人工智能”“區塊鏈”的突現強度分別為5.84、4.6，突現開始時間為2019年和2020年并且持續至今，說明如何將人工智能技術和區塊鏈技術與健康醫療大數據應用相結合得到越來越多學者的關注，是該領域未來的一大研究趨勢； “疫情防控” “遠程醫療”“智慧醫院”“醫學診斷成像”的突現強度分別為4.93、2.68、2.35、2.3，突現開始時間為2020年并且持續至今，說明在該領域未來的研究中健康醫療大數據在實際生活中的應用會得到進一步探索；其它一些突現強度較大并在近年開始突現的詞，如“電子病歷”“決策支持”“預測分析”表明健康監測是該領域未來發展的研究趨勢之一。

4 結語

本研究通過運用 CiteSpace軟件對近10年中國知網（CNKI）和WOS核心合集中收錄的健康醫療大數據應用相關研究文獻進行可視化分析，探索該領域的研究現狀、關注熱點以及前沿發展趨勢。主要結論如下：

從研究現狀來看，目前該領域重點關注的研究主題是挖掘健康醫療大數據在衛生保健方面的巨大潛在價值。細分來說，主要有結合大數據信息技術的電子健康病歷、智慧醫院、精準診療、健康管理等。從關鍵詞共現圖譜可以看出，結合大數據技術與醫療技術來提供快速精準的相關醫療服務是目前該領域的研究熱點。

從研究發展趨勢來看，該領域存在許多問題和挑戰。主要分為以下3個方面，首先，數據的獲取問題。雖然“互聯網＋”時代的到來使得大數據技術飛速發展，但相關技術人才仍然短缺，未來還需要解決如何提高數據長期獲取、儲存和運算能力，突破技術瓶頸以提高健康醫療大數據的有效利用；其次，數據的共享問題。由于健康醫療大數據來源廣泛，且管理標準不同，相關法律不完善等原因，致使跨領域、跨機構、跨行業的實踐應用無法落實；第三，應用過程中的數據安全與個人隱私問題。健康醫療大數據集源自人們的各類健康或醫療活動，其中包含著許多個人信息，在將這些數據采集、處理、信息化直至應用于各個領域的過程中，數據的泄露問題令人不安，而平臺監管不嚴、現行相關法律法規的缺失等問題更加劇關于個人隱私安全的擔憂。因此，完善法律法規，以及加強平臺監管是未來該領域的重點研究方向。

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（責任編輯：要 毅）

基金項目：國家自然科學基金項目“醫療眾籌中的信息機制：眾籌信息的內容、表達及擴散研究”（71974152）

作者簡介：陳磊（1997-），女，武漢紡織大學管理學院碩士研究生，研究方向：知識管理；張星（1981-），男，博士，武漢紡織大學管理學院教授，研究方向：在線健康與醫療眾籌、知識管理、互聯網用戶信息行為。本文通訊作者：張星。