基于文献的国内外医学大数据研究

２０１５年第３６卷第５　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＭＥＤＩＣＡＬ　ｌＮＦＯＲＭＡＴＩＣＳ　２０１５。Ｖｏ１．３６．Ｎｏ．５　基于文献的国内外医学大数据研究　冯　麟　雷　罗　（中南大学信息安全与大数据研究院医药信息系长沙４１００００）　罗爱静　（中南大学湘雅三医院长沙４１００００）　［摘要］　以ＣＮＫＩ和Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ索引库ＳＣＩｆＳＳＣＩ为数据源，从社会网络视角对国内外医学大数据文献　从年度分布、期刊分布、研究方向等方面进行分析，绘制高频关键词、高产作者、高产机构共现网络图谱。　结果表明国内外医学大数据研究有多学科协同发展趋势，但研究内容未形成要点，作者群体、机构群体还　未产生密切的合作与联系。　［关键词］　医学大数据；计量分析；社会网络分析　［中图分类号］　Ｒ一０５８　［文献标识码］Ａ　［ＤｏＩ］１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—６０３６．２０１５．０５．００３　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｂｏｔｈ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ａｎｄ　Ａｂｒｏａｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ　ＦＥＮＧ　Ｌｉｎ，ＬＥＩ　Ｌｕｏ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｒ－　ｍａｔｉｃｓ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ａｎｄ　蹭Ｄａｔａ［ｍｔｉｔｕ￣，Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００００，Ｃｈｉｎａ；ＬＵＯ　Ａｉ—ｒｉｎｇ，Ｔｈｅ　Ｔｈｉｒｄ　Ｘｉａｎｇｙａ　Ｈｏｓｐｉｔａｌ　ｏｆ　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｍｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００００，Ｃｈｉｎａ　［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔａｋｉｎｇ　ＣＮＫＩ　ａｎｄ　ＳＣＩ／ＳＳＣＩ　ｆｒｏｍ　Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｓ　ｄａｔａ　ｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｄｏｍｅｓｔｉｃ　ａｎｄ　ｆｏｒｅｉｇｎ　ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ　ｔｉｍｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｊｏｕｒｎａｌ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｏｆ　ｓｏｃｉａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｄｒａｗｓ　ＣＯ—ｏｃｃｕｒａｎｅｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍａｐｓ　ｏｆ　ｈｉｇｈ—ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｋｅｙｗｏｒｄｓ．ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ａｕｔｈｏｒｓ　ａｎｄ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｈａｓ　ｍｕｈｉｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ　ｃｏｌｌａｂｏ—　ｒａｔｉｖｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ，ｂｕｔ　ｔｈｅｒｅ　ａｌｅ　ｎｏ　ｋｅｙ　ｐｏｉｎｔｓ，ｔｈｅ　ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ　ａｍｏｎｇ　ａｕｔｈｏｒｓ　ａｎｄ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ　ａｌｅ　ｎｏｔ　ｖｅｒｙ　ｗｅｌ１．　［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］　Ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ；Ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃ　ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｓｏｃｉａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｎａｌｙｓｉｓ　节省医疗费用近２　０００亿元”。中国军事医学科学　１　引言　大数据正在深刻影响社会方方面面，包括农业　领域、金融领域、娱乐领域以及医疗领域¨　。据麦　院研究员朱云平在２０１４年１１月２９日召开的“第　五届重大疾病防治科技创新高峰论坛”发言　Ｊ。　国际学术界和国内学术界对医学大数据的关注和　参与度都越来越高　Ｊ，迄今为止已有多篇论文发　表在医学领域著名期刊中＿５　Ｊ。本文分别以国外文　献和国内文献为研究对象，构建出医学大数据领　域的社会网络，从社会网络的角度出发，运用文　献计量学、社会网络分析方法对医学大数据领域　的现状进行描述分析＿６　并对该领域未来的趋势做　出预测，为今后致力于该领域研究的学者或机构　做出理论指导。　本文国外文献数据源选择Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ中的　肯锡公司２０１２年的报告数据，美国医疗系统有　３　０００亿的收益来自于医学大数据分析　Ｊ。“我国目　前每年医疗费用总额超过２．４万亿元，如果按照麦　肯锡报告的预测，我国医疗领域利用大数据每年将　［收稿日期］　２０１５—０５—０６　［作者简介］　冯麟，在读硕士研究生。　［基金项目］　湖南省科技计划国际合作重点项目（项目编　号：２０１４ＷＫ２０３４）。　核心数据库（ＳＣＩ／ＳＳＣＩ）作为索引源，检索式为：　．１　５．　医学信息学杂志２０１５年第３６卷第５　主题：（”ｂｉｇ　ｄａｔａ”）＋主题：（”ｍｅｄｉｃａｌ”ＯＲ”ｍｅｄｉ．　ｃｉｎｅ”ＯＲ”ｃｌｉｎｉｃａｌ”ＯＲ”ｍｅｄｉｃａｌ　ｓｃｉｅｎｃｅ”ＯＲ”ｈｅａｌｔｈ　ｃａｒｅ”）＋（文献类型：（”ＡＲＴＩＣＬＥ”）＋（”时间跨　度：２００９—２０１４”）。国内文献数据源选择中国知网　（ＣＮＫＩ）数据库，检索式为：主题：（“大数据”）　＋摘要：（“医学”或“医疗”）＋（“时间跨度：　２００９—２０１４”）。数据检索时间节点为２０１５年１月　３０日。文献检索过程中采用直接检索、关键词检　索及特定期刊检索相结合的方法，去除书评、商　业评价等非正规学术论文后得到国外文献９６篇，　国内文献５６９篇。由于ＣＮＫＩ与Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ的　检索功能有差别，例如ＣＮＫＩ对于作者的统计只针　对第一作者，Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ却包含所有作者信　息。因此本文只研究国内外医学大数据的年度分　布、期刊分布、期刊学科分布情况并做国内外对　比分析。　２文献特征分析　２．１　国内外文献年度分布　利用ＣＮＫＩ的分组浏览和文献导出功能，Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ的创建引文报告和分析检索结果功能，对　论文检索结果进行分析。横向来看，国内外的研究　成果总体情况一致，都是２０１２以前成果平平，１２　年以后明显变多，１４年增长最大。根据研究分析，　此结果和现实事件紧密关联，符合实际。２０１２年３　月美国奥巴马政府强力推出“大数据研发计划”。　同年７月１３本跟进推出“新ＩＣＴ研究战略计划”，　重点关注大数据应用。同年５月我国国家科技部　（前国家科委）发起，在科技部和中国科学院的共　同支持下召开的以“大数据科学——一门新兴的交　叉学科”为主题的香山科学会议　也预示国内大数　据研究开始。至２０１３年大数据领域巨作　Ｄａｔａ　出版等事件均引发医学大数据研究热潮。纵向来　看，虽然国内的每年发文量都比国外高，但国外都　是ＳＣＩ／ＳＳＣＩ期刊质量更高，成果影响更大，国内还　是落后于国外研究的。　２．２国内外文献期刊分布　根据ＣＮＫＩ的文献来源分组数据，国内医学大　・１６・　Ｊ０ＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＭＥＤＩＣＡＬ　ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＣＳ　２０１５．Ｖｏ１．３６．Ｎｏ．５　数据的研究分布于３４种期刊，其中大学类期刊偏　多。筛选出文献数量前ｌ０的期刊，数据结果显示，　国内期刊对于医学大数据研究的重视还略显不足，　成果不够明显，其中《医学信息学杂志》、《中国医　院院长》、《吉林医学信息》处于该方向研究的前　列。通过Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ的期刊分类对文献进行梳　理分析，数据显示，国外医学大数据的文献分布于　６９种期刊，前１０位的期刊为《卫生事务》（Ｈｅａｌｔｈ　Ａｆａｉｒｓ）、《生物信息学》（ＢＭＣ　Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃ）、《公　共科学图书馆》（Ｐｌｏｓ　Ｏｎｅ）、《未来计算机系统——　网络计算和电子科学国际期刊》（Ｆｕｔｕｒｅ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ——Ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｒｉｄ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｅｓｃｉｅｎｃｅ）、《医学互联网研究》（Ｊｏｕｒ—　ｈａｌ　ｏｆＭｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ）、《医学系统杂志》　（Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＭｅｄｉｃａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ，）、《综合生物学》（Ｏｍ　：　Ａ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ　Ｂｉｏｌｏｇｙ）、　《个性化医学》　（Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）、《卫生政策研究综述》（　一　ｖｉｅｗ　ｏｆＰｏｌｉｃｙ　Ｒｅｓｅａｒｃｈｖａｌｕｅ　ｉｎ　Ｈｅａｌｔｈ）等，其中医学　领域著名期刊《卫生事务》（Ｈｅａｌｔｈ　Ａｆａｉｒｓ）明显领　先。通过国内外期刊情况对比，相同性为各期刊的　成果差距都不大，未出现医学大数据领域集中性强　的优秀期刊，各期刊对于医学大数据领域的论文刊　登尚处于起步阶段。而纵向分析发现，国内的成果　低于国外。　２．３　国内外文献研究方向分布　根据ＣＮＫＩ期刊学科分组数据，筛选出文献数　量前１０的研究方向。医学大数据研究在计算机软　件及计算机应用、医药卫生教育与法规、医学教育　与医学边缘、信息经济与邮政经济领域成果显著，　特别是计算机软件及计算机应用和医药卫生教育与　法规遥遥领先于其他领域，可见国内部分学科在医　学大数据的领域已经有了足够重视和初步成果，而同　时前１０的学科分布可见，医学大数据的覆盖学科较　为广泛。通过Ｗｅｂ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ的期刊学科分类，以期　刊的研究方向统计，医疗科学服务、计算机科学、生　物医学技术微生物学应用、医学信息学４类方向占据　了样本文献的５０％多，其中医疗科学服务、计算机　科学两大领域成果突出。国内外学科方向对比分析，　２０１５年第３６卷第５　根据国内外高产机构共现网络数据和图谱来　看，占据国内的重要地位的机构仅为１家，相比国　外有地位的３家机构数量较少，国内相关机构还需　要进一步加强研究。国内外的机构之间合作关系都　较为微弱，国外稍微优于国内，国内外都未出现科　研机构派别林立的现象。国外最重要机构耶鲁大学　被引频次最高的一篇论文引发了如何用新的思维利　用好医学大数据为患者人群解决问题　；国内重要　机构国家风湿病数据中心被引最多的一篇文章则是　号召结合医学大数据的时代背景，就多中心研究模　式、生物样本库的规范管理　。　４　结论　国内外医学大数据领域的研究历史还不足１０　年，因此并未形成丰富的科研成果，也并未出现医　学大数据领域的研究要点，各个作者、机构之间也　并没有密切的联系与合作，没有出现明显的作者团　体和机构派别。国外医学大数据的研究早于国内，　因此不管是论文的质量，还是重要作者、重要机构　的形成都比国内数量要多。就研究内容来看，国内　有关大数据的研究内容需要更加精细化，形成研究　热点，促进医学大数据的发展；就社会关系来看，　作者机构之间的合作联系需要加强。但是可喜的是　医学大数据研究涉及学科种类很多，能够促进多学　科协同发展。根据以上分析，本文做出以下预测：　（１）多学科协同发展。根据上文数据分析，各个学　科领域的交叉融合有利于医学大数据研究的开　展　。（２）研究内容、作者群体、机构群体将趋　于集中，形成要点和体系。研究领域的共性网络有　利于自身的发展，提炼出医学大数据的共性研究网　络是大趋势。（３）医学大数据的研究将会助力医疗　商业化，医疗从业者将在商机与竞争中使用新的技　术和方法来研究医学大数据¨　，这是医学在当代经　济社会发展的必然趋势。　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＭＥＤＩＣＡＬ　ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＣＳ　２０１５．Ｖｏ１．３６。Ｎｏ．５　参考文献　１张振．医疗大数据及其面临的机遇与挑战［Ｊ］．医学　信息学杂志，２０１４，（６）：３—４．　２董建华．顺势而行——美国ＨＩＴ如何迎接大数据时代的　来临［Ｊ］．医学信息学杂志，２０１３，（９）：２—３．　３高汉松．基于云计算的医疗大数据挖掘平台［Ｊ］．医学　信息学杂志，２０１３，（５）：７—８．　４北京市科学技术委员会．第五届重大疾病防治科技创新　高峰论坛在京召开［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１５—０１—１０］．ｈｔ—　ｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｊｋｗ．ｇｏｖ。ｃｎ／ｎ８７８５５８４／ｎ８９０４７６１／ｎ８９０４８８５／ｎ８　９１８１２５／１０１４１３０５．ｈｔｒｎ１．　５刘蓉．社会网络视角下安全领域科学合作网研究［Ｄ］．　西安：西安科技大学，２０１３：２—３．　６刘远．我国心血管疾病科研国际合作网络研究［Ｊ］．医　学信息学杂志，２０１３，（９）：６７—６８．　７中国科学院计算机研究所．计算所牵头成功举办关于网　络空间大数据的香山科学会议［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１５—０１—　１０］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ／ｘｗｚｘ／ｊｓｓｘｗ／２０１２０６／ｔ２０１２０６　１　１３５９５６９６．ｈｔｍ１．　——８　Ｏｔｔｅ　Ｅ，Ｒ　Ｒｏｕｓｓｅａｕ．Ｓｏｃｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ａｎａｌｙｓｉｓ：ａ　ｐｏｗｅｒｆｕｌ　ｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｌｓｏ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｃｉｅｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｉｎ—　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２Ｏ０２，２８（６）：４４１—４５３．　９姜春林，陈玉光．ＣＳＳＣＩ数据导人Ｂｉｂｅｘｃｅｌ实现共现矩阵的　方法及实证研究［Ｊ］．图书馆杂志，２０１０，（４）：５８—６３．　１０　Ｓｕｃｈａｒｄ　Ｍ　Ａ，ｅｔ　ａ１．Ｍａｓｓｉｖｅ　Ｐａｒａｌｌｅｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｉｎｆｅｒ－　ｅｎｃｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　ａ　Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｍｏｄｅｌ　［Ｊ］．ＡＣＭ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｉｍｕｌａ—　ｔｉｏｎ，２０１３，２３（１０１ＳＩ）：１０—２Ｏ．　１１邹琴，穆森，邱桂苹，等．探究区域卫生信息化的关键　技术及发展［Ｊ］．科技资讯，２０１４（６）：１４—１５．　１２　Ｋｒｕｍｈｏｌｚ　Ｈ　Ｍ．Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　Ａｎｄ　Ｎｅｗ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ：　ｔｈｅ　ｔｈｉｎｋｉｎｇ，ｔｒａｉｎｉｎｇ，ａｎｄ　ｔｏｏｌｓ　ｎｅｅｄｅｄ　ｆｏｒ　ａ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｈｅａｌｔｈ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｈｅａｌｔｈ　Ａｆｆａｉｒｓ，２０１４，３３（７）：１１６３—１１７０．　１３　２０１４中国风湿病信息论坛暨第四届ＣＳＴＡＲ论坛通告　［Ｊ］．风湿病与关节炎，２０１４，（８）：３８—３９．　１４王晓东．大数据时代医学信息管理专业人才培养［Ｊ］．　医学信息学杂志，２０１４，（１）：１０—１１．　１５　Ｓｚｌｅｚａｋ　Ｎ，ｅｔ　ａ１．，Ｔｈｅ　Ｒｏｌｅ　ｏｆ　Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　ａｎｄ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ａｎａ－　ｌｙｔｉｃｓ　ｉｎ　Ｄｒｕｇ　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ［Ｊ］．Ｃｌｉｎｉｃａｌ　Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ＆　Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ，２０１４，９５（５）：４９２—４９５．　・２ｌ・