基于Python語言美國國家科學基金會護理-信息-工程學相關立項情況分析

苑秋辰,楊浩杰,麻盛淼,沈晨,梁濤

(中國醫學科學院 北京協和醫學院 護理學院,北京 100144)

2021年我國工業和信息化部提出要加強基礎學科和前沿學科建設,促進新興交叉學科發展以提高社會建設水平[1],因此“醫工交叉”已成為推進護理學科發展的新思路和必然趨勢[2]。美國早在1988年和2008年分別開展護理信息學和護理工程學培養計劃[3],是第一個落實護理交叉學科培養的國家。美國國家科學基金會(National Science Foundation,NSF)的資助領域覆蓋廣,在推動美國科學發展中扮演關鍵角色[4],因此其資助項目能反映美國科學研究的政策引領和發展方向,同時,促進跨學科研究也是NSF的重要優先事項[5]。近年來Python已成為最受歡迎的編程語言之一,其代表性的網絡爬蟲、機器學習和數據挖掘等技術已初步應用到醫療衛生領域中[6-7]。本研究旨在以創新的研究方法借助Python的網絡爬蟲和自然語言處理技術對NSF中護理-信息-工程學科相關資助項目進行分析,探索護理-信息-工程學未來的發展趨勢,為后續研究提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源 計算機檢索NSF官網(https://nsf.gov/awardsearch/advancedSearch.jsp),選擇高級檢索,在補充信息中按關鍵詞分別檢索“nursing”“nurse”“care”“caring”,選擇活躍資助和到期資助,不設時間范圍。納入標準:(1)項目主題與護理領域相關;(2)項目使用了信息學或工程學相關的技術。排除標準:(1)項目主題為動物或植物;(2)所得數據的關鍵字段(項目編號、項目標題、摘要等)有缺失值。

1.2 研究工具 Python是一種易于學習,功能強大,免費、開源、靈活的解釋型編程語言[8]。……