基于知識圖譜的中醫健康體檢研究熱點與趨勢分析

吳丹　周作建　商洪濤

摘? 要： 對中醫健康體檢的文獻進行可視化分析，探索、發現此領域的研究熱點與發展趨勢。對2001年—2020年發表在中國知網的中醫健康體檢主題的文獻進行檢索并篩選，運用Citespace對納入的文獻進行分析，繪制中醫健康體檢知識圖譜。2001—2019年發文量總體呈現上升趨勢，研究熱點集中在體質辨識、治未病、健康管理及中醫四診。中醫體檢正處于不斷發展的研究階段，個體化健康管理及人工智能診斷技術將成為未來的重點研究方向。

關鍵詞： 中醫健康體檢; 體質辨識; 中醫四診; 健康管理; 知識圖譜

中圖分類號：R211? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2022）02-59-03

Analyzing the research hotspots and trends in TCM physical

examination with knowledge graph

Wu Dan1， Zhou Zuojian1， Shang Hongtao2

（1. School of Artificial Intelligence and Information Technology， Nanjing University of Chinese Medicine， Nanjing， Jiangsu 210023， China;

2. Jiangsu Provincial Hospital of Chinese Medicine）

Abstract： The literature of Chinese medical health examinations is visually analyzed to explore and discover the research hotspots and development trends in this field. The literature on TCM health examination topics published on CNKI from 2001 to 2020 is searched and screened， and Citespace is used to analyze the included literature to draw a knowledge graph of TCM health examination. The number of articles published from 2001 to 2019 showed an overall upward trend. Research hotspots focused on physical identification， prevention of disease， health management and four diagnosis of TCM. TCM physical examination is in the research stage of continuous development， and individualized health management and artificial intelligence diagnosis technology will become the key research directions in the future.

Key words： TCM（Traditional Chinese Medicine） physical examination; physical identification; four diagnostic methods of TCM; health management; knowledge graph

0 引言

健康體檢產生于上世紀90年代，自2002-2003年非典爆發之后，體檢受到廣泛關注，國內的健康體檢行業快速發展并不斷擴大[1]。傳統的西醫體檢模式只針對身體已經出現的異常指標給出大概的體檢結論，忽略了無異常指標卻身體不適的亞健康狀態人群。隨著中醫藥文化走向現代化與國際化[2]，中醫體檢逐漸成為一種全新的體檢模式。中醫體檢奉行“未病先防，既病防變，瘥后防復”的三防“治未病”理念[3-4]，將傳統的中醫四診與體質辨識和如今的智能檢測儀器相結合，并針對不同的體質及身體狀況給出治療方案和健康指導，達到中醫治未病的目標。

本文主要以2001—2020年發表的關于中醫健康體檢主題的文獻為研究對象，使用Citespace軟件對篩選后的期刊進行知識圖譜可視化分析，以此展現當下我國中醫體檢的研究熱點與發展趨勢，為今后的中醫體檢相關研究提供參考與建議。

1 資料與方法

1.1 數據來源及檢索策略

以“中醫體檢”為主題詞在中國知網中文數據庫進行檢索，檢索時間跨度設置為2001年-2020年。通過瀏覽文獻題目、摘要及關鍵詞等信息，依據設置好的文獻篩選排除標準，確定是否納入該文獻。排除標準如下：①與中醫體檢主題明顯不相關的期刊文獻;②內容相似度高的期刊文獻;③新聞報道、推廣廣告、會議通知。

1.2 數據處理

將篩選后的文獻以Refworks格式導出，并將文件名保存為download_*.txt格式。將文件導入到Citespace3.9.R6中進行數據轉換，進行分析并繪制可視化知識圖譜。

1.3 分析方法

采用4年時間片分區法進行可視化分析。將節點類型選取為關鍵詞，閾值（c，cc，ccv）設置為（4，3，20）、（4，3，20）、（4，3，20），圖譜修剪方式選擇pathfinder、pruning sliced networks和pruning the merged network。

2 結果

2.1 文獻基本情況

共檢索到1041篇文獻，去除無關文獻后，最終納入研究文獻995篇。對相關文獻按發表時間進行統計分析（見圖1），可得2006年—2019年中醫體檢的相關文獻數量總體呈現上升趨勢，在2019年發文量達到頂峰。整體發文趨勢符合y=6.3466x-16.889（R=0.8975）線性增長模型。

2.2 研究熱點

運行Citespace軟件對中醫體檢關鍵詞進行共現分析，如圖2，圖譜包含154個節點，188條連線，網絡密度為0.016。出現頻次排名前10的關鍵詞分別為“中醫體質”（157）、“健康體檢”（97）、“治未病”（83）、“健康管理”（83）、“中醫體質辨識”（78）、“亞健康”（49）、“中醫”（36）、“中醫證型”（34）、“高血壓”（24）、“老年人”（21）。

2.3 研究熱點聚類分析

對關鍵詞進行k值聚類分析，得到11個有效聚類，將11個聚類的研究方向進行歸納（見表1），#0、#3、#10是中醫體質辨識與辯證，#1、#4、#5是個體化健康管理，#2是中醫望診在獻血體檢篩查中的應用，#6、#7是中醫舌診的研究分析，#8、#9是老年人社區衛生服務體系研究。

3 討論

3.1 中醫體質辨識在個體化健康管理中的應用研究

中醫將人的體質分為平和、氣虛、陰虛、陽虛、濕熱、痰濕、淤血、氣郁、特稟九大體質[5]。在中醫認知體系中，體質不同會影響病證的易感性及復發性[6]，程全周[7]等分析了1456例心血管病高危人群的體質特點及與體質指數、頸動脈內中膜厚度的相關性后發現，濕熱體質、痰濕體質及血瘀體質人群相比其他體質人群更易得心血管疾病，為從中醫體質角度進行心血管病患者的健康管理提供了參考價值。田洪燕[8]等在進行對心臟康復患者的中醫體質辨識個體化健康指導的實驗后發現，在對患者的健康教育中加入與體質辨識相關的個體化健康指導，有利于控制疾病的危險因素以及提高患者的生活質量。將中醫體質辨識應用于慢性病的健康管理中，有助于鞏固健康狀態及提高生活滿意度[9]，但目前進行體質辨識的方式主要是問卷調查的形式[10]，缺乏統一的規范標準，如何進行規范化的體質辨識是接下來的研究難點。

3.2 人工智能在中醫四診中的應用研究

中醫四診包括“望、聞、問、切”，四診是辯證論治的基礎[11]。在望診方面，人工智能目前主要集中應用在目診儀及舌診儀。目診儀通過觀察人眼底血管的改變診斷病證，智能化目診主要是對目診儀采集到的眼底圖像進行分割與分類，通過觀察眼底血管的變化診斷一些疾病[12]。舌診儀通過采集及分析舌象診察疾病，目前已有團隊研制了不同的舌象診斷儀器，其中以上海中醫藥大學許家佗教授團隊研發的舌診儀熱度最高[13]。在聞診方面，人工智能聲診目前運用空氣動力學法等已經可以辨別病理性的咳嗽聲、呼吸、聲低、嘶啞聲等[14]，但聲診采集儀存在儀器規格差異問題，如何統一儀器規格及規范聲音采樣環境是未來聲診儀研究的重點。在問診方面，中醫智能問診系統尚處于初始發展階段，由于中醫問診理論缺乏統一性與規范性[15]，如何規范中醫術語成為了研究重點。人工智能與切診的結合主要集中于脈診，智能脈診儀通過壓力傳感器采集脈搏特征進行分析[16]，依據脈象標準判斷身體情況，但由于脈象的復雜性及模糊性[17]，脈診儀還處于模仿試用階段，如何制定統一脈象標準化及提升脈診儀壓力傳感器的感知力是未來研究的重點方向。

3.3 中醫體質模型研究

目前關于中醫體質的模型研究相對較少，處于初始動物試驗階段。黃文慧[18]等利用甲狀腺素造模腎陰虛證，使模型動物出現腎陰虛癥狀，再通過給治療藥觀察腎陰虛動物的不良癥狀并與對照組做對比，證實該藥對腎陰虛證有治療作用。王濟[19]等提出，構建動物體質模型需要注意三個關鍵點：不同種類動物體質不同、針對不同體質的動物建立不同的模型評價指標以及需要符合中醫體質理論。

3.4 問題與建議

⑴ 規范術語，統一標準。中醫藥術語眾多雜亂，缺乏統一的規范標準，智能診斷儀器使用時對信息采集環境沒有標準化要求，會導致采集的數據有噪聲從而影響診斷結果，統一標準使中醫四診規范化、客觀化有助于提升智能診斷的診斷效率和準確性。

⑵ 構建模型，體質辨識。隨著中醫體檢人數的不斷增長，問卷調查收集體質信息的方式顯得費時費力，且不能保證答卷的準確性、完整性和問卷回收率，而構建中醫體質辨識算法模型可根據患者信息快速判斷其體質類型，可以極大地提高判別效率。

4 結束語

綜上所述，中醫健康體檢的研究有其價值所在。統一標準和數據算法模型是其中關鍵的因素。

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