國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究熱點(diǎn)與前沿

王秀艷

(廣州市第一人民醫(yī)院圖書(shū)館 廣州 510180)

1 引言

醫(yī)學(xué)信息學(xué)最早起源于20世紀(jì)50年代，于20世紀(jì)70年代后期作為一門(mén)學(xué)科被正式提出[1]，即以信息管理和信息技術(shù)為依托，研究醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的信息現(xiàn)象和規(guī)律，用于醫(yī)學(xué)決策和管理的一門(mén)交叉學(xué)科[2]。隨著近幾年云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧醫(yī)療的興起，醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究成果層出不窮，領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，本研究嘗試借助雙向聚類(lèi)分析軟件gCLUTO及CiteSpace的突發(fā)檢測(cè)算法對(duì)國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行主題分析，全面揭示研究熱點(diǎn)和前沿方向，為我國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域科研人員開(kāi)展研究提供參考和借鑒，與國(guó)際接軌。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選擇Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)作為檢索平臺(tái)，在核心集合檢索主題為“Medical Informatics”的文獻(xiàn)，時(shí)間跨度為2006-2019年，文獻(xiàn)類(lèi)型包括論著、綜述、會(huì)議文獻(xiàn)等，共檢索到2 875條有效記錄，將所有記錄的題名、作者、單位及引文等信息下載保存為txt格式，文獻(xiàn)下載日期為2019年3月21日。

2.2 研究方法

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)主要內(nèi)容的概況和提煉，是文章的核心和精髓[3]，高頻關(guān)鍵詞在一定程度上反映出某領(lǐng)域的主題和研究熱點(diǎn)。本文利用書(shū)目共現(xiàn)分析系統(tǒng)BICOMB[4]對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行處理。為準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞，將意義相同、表達(dá)方式不同的關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，包括英文單復(fù)數(shù)、大小寫(xiě)、縮寫(xiě)和全稱(chēng)，如Clinical decision support system,clinical decision support systems,CDSS,Clinical decision support systems和clinical decision support system，統(tǒng)一合并為Clinical decision support systems。合并后重新統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，根據(jù)Hirsch J E[5]的h指數(shù)原理，確定31個(gè)高頻關(guān)鍵詞(h=31)，同時(shí)生成詞篇矩陣。高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，見(jiàn)圖1。利用雙向聚類(lèi)分析軟件gCLUTO[6]對(duì)詞篇矩陣從行和列兩個(gè)方向同時(shí)進(jìn)行聚類(lèi)，揭示國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。分析高頻關(guān)鍵詞能有效揭示主題研究熱點(diǎn)，但是容易忽視低頻詞呈現(xiàn)的新興研究主題，美國(guó)陳超美教授開(kāi)發(fā)的CiteSpace軟件的突發(fā)檢測(cè)算法可以探測(cè)出一定時(shí)間內(nèi)頻次增長(zhǎng)較快的關(guān)鍵詞(即爆發(fā)詞)，發(fā)現(xiàn)新的學(xué)科知識(shí)增長(zhǎng)點(diǎn)，本文利用該算法確定國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的爆發(fā)詞，進(jìn)一步明確該領(lǐng)域研究前沿主題。

圖1 國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

3 主題分析

3.1 研究熱點(diǎn)

3.1.1 概述 將詞篇矩陣導(dǎo)入到gCLUTO軟件，當(dāng)聚類(lèi)的數(shù)目設(shè)定為7類(lèi)、其他參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)時(shí)聚類(lèi)效果較好，可視化矩陣，見(jiàn)圖2。各個(gè)類(lèi)之間通過(guò)黑色的水平線隔開(kāi)，右側(cè)是各類(lèi)包含的關(guān)鍵詞，圖上方顯示的是文獻(xiàn)的聚類(lèi)，下方列出的是對(duì)應(yīng)文獻(xiàn)的序號(hào)，根據(jù)序號(hào)可以在BICOMB軟件中找到具體的文獻(xiàn)題錄信息。圖中顏色代表矩陣原始數(shù)據(jù)的值，白色代表接近零值，逐漸加深的紅色代表較大的數(shù)值[7-8]。分析各個(gè)類(lèi)簇的關(guān)鍵詞，同時(shí)閱讀聚類(lèi)結(jié)果展示的代表文獻(xiàn)，總結(jié)出國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域7個(gè)研究熱點(diǎn)。

圖2 可視化矩陣(局部)

3.1.2 新型醫(yī)療服務(wù)模式(類(lèi)0) 在當(dāng)前的數(shù)字信息時(shí)代，隨著技術(shù)的發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋和智能終端的普及，涌現(xiàn)出遠(yuǎn)程醫(yī)療、電子健康醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療、互聯(lián)醫(yī)療等新型服務(wù)模式。Meier CA[9]綜述電子健康醫(yī)療發(fā)展歷程，闡明其可以提高醫(yī)療效率，擴(kuò)大醫(yī)療保健影響范圍，激勵(lì)醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者及患者，同時(shí)改善護(hù)理質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)護(hù)理個(gè)性化。Haluza D[10]提出互聯(lián)醫(yī)療模式，認(rèn)為互聯(lián)醫(yī)療結(jié)合遠(yuǎn)程醫(yī)療和電子健康醫(yī)療特征，將醫(yī)療保健中的人員、流程和技術(shù)等所有利益相關(guān)者連接起來(lái)，以患者為中心，為其提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。互聯(lián)醫(yī)療最大的優(yōu)勢(shì)是改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)醫(yī)療服務(wù)不受地理位置的影響，有利于緩解健康資源分布不均衡和日益增加的健康需求的矛盾。這些醫(yī)療模式基本符合消費(fèi)者健康信息學(xué)的理念，即以患者為中心的健康素養(yǎng)和消費(fèi)者教育，應(yīng)用電子通訊技術(shù)，提供個(gè)性化健康信息、決策等，同時(shí)患者通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等獲取健康信息資源，提高管理自身健康的能力。Jamal A[11]通過(guò)橫斷面研究調(diào)查中東地區(qū)2型糖尿病患者利用網(wǎng)絡(luò)在線搜索健康信息的行為，及其對(duì)糖尿病相關(guān)自我護(hù)理活動(dòng)的影響。研究表明與不在網(wǎng)上搜尋健康相關(guān)信息的人相比，在線搜索健康相關(guān)信息參與者能更好地進(jìn)行糖尿病自我護(hù)理。

3.1.3 醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究方法(類(lèi)1) 主要包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等關(guān)鍵詞，研究側(cè)重于利用這些數(shù)據(jù)處理技術(shù)從醫(yī)療大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)掘有價(jià)值的信息，輔助臨床決策。Duan L等[12]利用數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建臨床護(hù)理推薦系統(tǒng)。Hong K等[13]將自然語(yǔ)言處理的語(yǔ)義相似性算法集成到患者安全事件報(bào)告系統(tǒng)，通過(guò)比較事件間的相似性和模式，從以往的案例中獲取經(jīng)驗(yàn)，找到新案例的解決方案，降低不良事件的復(fù)發(fā)概率。Yildirim P[14]以美國(guó)食品和藥品監(jiān)督管理局(Food and Drug Administration，F(xiàn)DA)不良事件報(bào)告系統(tǒng)(Adverse Events Reporting System，AERS)數(shù)據(jù)庫(kù)作為分析對(duì)象，利用Apriori關(guān)聯(lián)算法挖掘環(huán)丙沙星最常見(jiàn)的不良事件，獲得一些關(guān)聯(lián)規(guī)則，用于指導(dǎo)臨床實(shí)踐。

3.1.4 基于電子病歷的臨床決策支持(類(lèi)2) 電子病歷(Electronic Medical Records，EMR)描述患者在醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診過(guò)程中所產(chǎn)生的檢查記錄、治療方案等各種診療信息，其在改進(jìn)診療質(zhì)量、提高醫(yī)療工作效率和輔助診療決策等方面具有重要作用[15]。Were MC[16]利用電子病歷數(shù)據(jù)創(chuàng)建患者特異性的臨床摘要，支持非洲艾滋病患者的護(hù)理，在資源有限的情況下提高護(hù)理效率和質(zhì)量。張慧娟建立基于電子住院病歷的臨床決策支持系統(tǒng)[17]，植入危險(xiǎn)因素提醒預(yù)警模塊，有效降低不良事件的發(fā)生率。Nishimura AA[18]創(chuàng)建藥物-基因相互作用的決策支持警告系統(tǒng)，評(píng)估系統(tǒng)的有用性和可用性，問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果表明92%的人認(rèn)為警告很有用，87%認(rèn)為視覺(jué)界面友好，91%認(rèn)為警告時(shí)機(jī)恰當(dāng)，75%的人不熟悉特定的藥物基因相互作用，80%的參與者更喜歡推薦藥物的功能。

3.1.5 衛(wèi)生信息系統(tǒng)評(píng)估(類(lèi)3) 衛(wèi)生信息系統(tǒng)應(yīng)用的主要目標(biāo)是提高衛(wèi)生服務(wù)效率和有效性，改善衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，應(yīng)不斷評(píng)估衛(wèi)生信息系統(tǒng)應(yīng)用效果，進(jìn)而對(duì)其功能進(jìn)行改進(jìn)和完善。Ahmadian L[19]綜述伊朗衛(wèi)生信息系統(tǒng)的評(píng)估方法以及對(duì)伊朗醫(yī)療服務(wù)的影響。研究表明常用的系統(tǒng)評(píng)估方法有問(wèn)卷調(diào)查法、訪談法、觀察法、啟發(fā)式評(píng)估以及閱讀文獻(xiàn)。Oliveros NV[20]采用啟發(fā)式評(píng)估方法在電子用藥管理(eMAR)應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)過(guò)程中對(duì)程序可用性進(jìn)行持續(xù)評(píng)估，通過(guò)3名護(hù)士來(lái)測(cè)試最終版本的可用性。Westbrook JI[21]應(yīng)用關(guān)鍵事件和旅程映射技術(shù)評(píng)估在線證據(jù)檢索系統(tǒng)與日常臨床實(shí)踐的整合情況及其對(duì)決策和患者護(hù)理的影響。

3.1.6 生物信息學(xué)教育(類(lèi)4) 生物信息學(xué)作為醫(yī)學(xué)信息學(xué)的重要分支，已經(jīng)逐步發(fā)展為醫(yī)學(xué)和現(xiàn)代生物學(xué)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)方法，社會(huì)對(duì)生物信息學(xué)專(zhuān)業(yè)人才的需求不斷擴(kuò)大，生物信息學(xué)的教育也受到越來(lái)越多的關(guān)注和重視[22]。Lopez-Campos G[23]總結(jié)其所在部門(mén)過(guò)去10年培訓(xùn)衛(wèi)生專(zhuān)業(yè)人員生物信息學(xué)課程的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行分析評(píng)估。該小組通過(guò)面對(duì)面和在線/電子學(xué)習(xí)的方式，針對(duì)不同衛(wèi)生專(zhuān)業(yè)人群的特定需求，開(kāi)發(fā)關(guān)于生物信息學(xué)、生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和基因組學(xué)的國(guó)內(nèi)外培訓(xùn)課程，使學(xué)生更好地掌握生物信息學(xué)工具、方法和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用并將其應(yīng)用到特定健康領(lǐng)域，旨在減少研究與實(shí)踐之間的差距，更好地開(kāi)展日常工作。Mantas J[24]詳細(xì)闡述國(guó)際醫(yī)學(xué)信息學(xué)協(xié)會(huì)(International Medical Information Association，IMIA)關(guān)于生物醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生信息學(xué)教育的修訂建議，這些建議有助于確立課程方向，完善課程體系，進(jìn)一步發(fā)展不同國(guó)家既有的教育活動(dòng)，支持與生物醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生信息學(xué)教育有關(guān)的國(guó)際倡議[25]。

3.1.7 電子健康檔案相關(guān)研究(類(lèi)5) 電子健康檔案記錄人從出生到死亡整個(gè)過(guò)程產(chǎn)生的所有健康相關(guān)信息，包括在醫(yī)院就診產(chǎn)生的診療信息。是醫(yī)療信息化建設(shè)的基礎(chǔ)，研究?jī)?nèi)容主要包括實(shí)施現(xiàn)狀及影響因素分析、相關(guān)衛(wèi)生信息技術(shù)研究及在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用等。Gephart SM[26]搜集急癥護(hù)理人員日常工作中積累的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)護(hù)理信息學(xué)專(zhuān)家確認(rèn)內(nèi)容的有效性和可靠性，將這些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為今后護(hù)理工作的參考指導(dǎo)。Lippincott C[27]評(píng)估電子健康檔案的應(yīng)用與護(hù)理質(zhì)量提高之間的關(guān)系。Aspry KE[28]將衛(wèi)生信息技術(shù)(Health Information Technology,HIT)應(yīng)用到慢性疾病的護(hù)理中，定性評(píng)估HIT干預(yù)對(duì)冠心病患者的脂質(zhì)管理護(hù)理過(guò)程或臨床結(jié)局的影響，表明HIT干預(yù)能夠改善脂質(zhì)治療結(jié)局，提高患者依從性，改進(jìn)護(hù)理質(zhì)量。也有學(xué)者將電子健康檔案應(yīng)用到基本公共衛(wèi)生項(xiàng)目管理中，如慢性病、兒童健康管理等。

3.1.8 醫(yī)學(xué)信息技術(shù)的臨床應(yīng)用(類(lèi)6) 信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要應(yīng)用是衛(wèi)生信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和構(gòu)建，主要包括醫(yī)院信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、影像信息系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)等。Sun MC[29]基于信息技術(shù)開(kāi)發(fā)一種臨床決策支持工具，用于快速準(zhǔn)確地識(shí)別與中風(fēng)溶栓禁忌癥有關(guān)的健康信息，通過(guò)2期交叉研究測(cè)試其應(yīng)用效果。結(jié)果表明使用臨床決策支持工具篩查信息可以減少審查醫(yī)療記錄所需時(shí)間，減少遺漏中風(fēng)溶栓禁忌癥的數(shù)量，改進(jìn)醫(yī)療服務(wù)。

3.2 研究前沿

3.2.1 概述 研究前沿的概念最早于1965年由普賴斯[30]提出，用以描述研究領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)本質(zhì)。2009年陳超美將研究前沿定義為一組突現(xiàn)的動(dòng)態(tài)概念和潛在的研究問(wèn)題[31]。本文利用CiteSpace軟件的突發(fā)檢測(cè)算法獲取突發(fā)強(qiáng)度較高的前20個(gè)關(guān)鍵詞，見(jiàn)圖3。

圖3 突發(fā)強(qiáng)度排名前20的關(guān)鍵詞

3.2.2 前沿主題變化 通過(guò)分析這些爆發(fā)詞可以看出2006年至今醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究前沿主題不斷發(fā)展變化，與社會(huì)熱點(diǎn)緊密結(jié)合。2006年興起一些研究主題，但持續(xù)時(shí)間不一，2006-2010年間信息系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、生物信息學(xué)和術(shù)語(yǔ)學(xué)等發(fā)展迅速，是當(dāng)時(shí)主要的研究前沿，其中2007-2008年醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育課程設(shè)置和教學(xué)改革是研究者關(guān)注重點(diǎn)，這與2006年IMIA對(duì)生物醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生信息學(xué)教育建議進(jìn)行修訂密切相關(guān)。IMIA制定的綱領(lǐng)性文件對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育具有重要指導(dǎo)意義，文件出臺(tái)后各國(guó)開(kāi)始采用各種方式、分層地開(kāi)展醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育。2015-2016年研究者主要致力于對(duì)電子健康檔案數(shù)據(jù)的2次使用，即對(duì)現(xiàn)有電子健康檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行多渠道挖掘，進(jìn)而為臨床決策提供[32]支持。值得重點(diǎn)關(guān)注的是近年興起并持續(xù)至今的研究前沿主題，包括大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、患者參與和患者入口等。患者參與和患者入口反映學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注醫(yī)學(xué)信息學(xué)的分支學(xué)科——以患者需求為中心的消費(fèi)者(用戶)健康信息學(xué)，主要分析消費(fèi)者健康信息需求和變化、研究其獲取健康信息方法，為其提供準(zhǔn)確、相關(guān)、個(gè)性化的健康信息，使其能夠獨(dú)自做出明智的健康決定[33]。大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)也是近幾年的社會(huì)熱點(diǎn)，隨著物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，尤其是醫(yī)療行業(yè)，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)充分利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)，將生物醫(yī)學(xué)信息和臨床醫(yī)學(xué)信息整合，有效運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法挖掘其中隱藏的模式，進(jìn)而為臨床疾病提供更精確的診斷和治療[34]。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)理念的發(fā)展為醫(yī)學(xué)信息學(xué)帶來(lái)機(jī)遇和挑戰(zhàn)，劉爽等[35]認(rèn)為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)信息學(xué)未來(lái)會(huì)是信息學(xué)新的研究領(lǐng)域，在大數(shù)據(jù)管理、精準(zhǔn)醫(yī)療支持、醫(yī)療可及性等多個(gè)維度實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足發(fā)展。

4 結(jié)論

通過(guò)分析研究熱點(diǎn)和前沿主題可以發(fā)現(xiàn)國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究呈現(xiàn)出以下發(fā)展特點(diǎn):第一，臨床應(yīng)用研究較多。多個(gè)熱點(diǎn)都與醫(yī)學(xué)信息學(xué)技術(shù)應(yīng)用相關(guān)，如衛(wèi)生信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和評(píng)估、電子健康檔案的應(yīng)用研究。第二，重點(diǎn)關(guān)注新方法的研究。高頻關(guān)鍵詞和爆發(fā)詞中都有關(guān)于技術(shù)方法的詞匯，如大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等，這些新的研究方法為醫(yī)學(xué)信息學(xué)應(yīng)用提供理論保障，同時(shí)發(fā)展催生出新的醫(yī)療服務(wù)模式，如移動(dòng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程醫(yī)療等。第三，注重醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育的研究。醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設(shè)過(guò)程中醫(yī)學(xué)信息人才是關(guān)鍵。通過(guò)熱點(diǎn)和前沿主題發(fā)現(xiàn)醫(yī)學(xué)信息學(xué)在關(guān)注醫(yī)療應(yīng)用的同時(shí)也注重生物醫(yī)學(xué)和衛(wèi)生信息學(xué)的人才培養(yǎng)。第四，研究領(lǐng)域逐漸分化出現(xiàn)一些新的分支學(xué)科，如精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)信息學(xué)、消費(fèi)者健康信息學(xué)等，這些分支在未來(lái)有可能演變成為獨(dú)立的學(xué)科。

本文利用雙向聚類(lèi)分析軟件gCLUTO及突發(fā)檢測(cè)算法揭示國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和前沿主題。研究熱點(diǎn)主要包括醫(yī)學(xué)信息學(xué)的方法(類(lèi)1)、應(yīng)用(類(lèi)0、2、3、5、6)及教育(類(lèi)4)3大方面，重點(diǎn)關(guān)注醫(yī)學(xué)信息學(xué)的方法和臨床應(yīng)用；當(dāng)前的研究前沿是大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)及以患者為中心的消費(fèi)者健康信息學(xué)，研究領(lǐng)域逐漸分化，熱點(diǎn)和前沿主題有部分交叉重疊，如電子健康檔案數(shù)據(jù)的2次利用、醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育及研究方法，這些重合部分更能反映醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展態(tài)勢(shì)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)未來(lái)將在疾病預(yù)防、診斷和治療等方面發(fā)揮巨大和不可替代的作用，我國(guó)醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究將面臨巨大的發(fā)展前景與挑戰(zhàn)。因此應(yīng)充分了解國(guó)外研究熱點(diǎn)與前沿領(lǐng)域、理解其發(fā)展規(guī)律，借鑒其先進(jìn)理念和研究成果，結(jié)合我國(guó)國(guó)情和社會(huì)發(fā)展的需要加強(qiáng)對(duì)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究。