基于Citespace 知識圖譜的醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化分析

陳建昌

（重慶市醫(yī)藥衛(wèi)生學校，重慶 408000）

大數(shù)據(jù)特征為：一是數(shù)據(jù)量大,起始計量單位至少是P (1 000 個T) ；二是數(shù)據(jù)類型繁多, 包括表格、圖片、文本信息等；三是數(shù)據(jù)價值密度相對較低, 需要強大的機器算法迅速完成數(shù)據(jù)價值的“提純”；四是處理速度快, 時效性要求高[1]。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)指的是在醫(yī)療行業(yè)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)[2]。如何利用這些海量的信息資源為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的管理、醫(yī)院的診療、科研和教學服務，逐漸成為人們關(guān)注的熱點[3]。 為此，該研究以中國知網(wǎng)為檢索源，借助Citespace 可視化分析軟件，以共現(xiàn)、聚類、突現(xiàn)的新視角對近十年來國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)相關(guān)文獻進行關(guān)鍵詞分析，旨為國內(nèi)相關(guān)學者提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源。在中國知網(wǎng)中，限定主題為“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”，時間為“2009—2019”，共得到747 條記錄，去掉新聞報道及信息不全的74 條記錄，共分析了673 條記錄。 下載全部文獻題錄并以refworks 格式保存作為數(shù)據(jù)集。 檢索時間為2019年4月16日。

1.2 研究方法

采用文獻計量學方法并運用Citespace 5.3.R4 信息可視化軟件，對國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究進行分析。文獻計量學就是借助文獻的各種特征數(shù)量，采用數(shù)學與統(tǒng)計學方法來進行描述、評價和預測科學技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的科學[4]。 Citespace 是由美國德雷塞爾大學信息科學與技術(shù)學院陳超美博士開發(fā)， 運用共現(xiàn)、聚類、突現(xiàn)的方法對文獻進行可視化分析的Java 應用程序。 該研究設(shè)置閾值：Slice Length =1，Selection Criteria選擇TOP100，選擇“Keyword”節(jié)點分析了醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域近十年來的研究熱點及前沿。

2 結(jié)果與分析

文獻中的關(guān)鍵詞是文獻內(nèi)容中重要信息的體現(xiàn)，是該文獻內(nèi)容中出現(xiàn)頻次相對較高的核心詞匯的代表，是反映文獻內(nèi)容的重要標簽之一[5]。 研究文獻關(guān)鍵詞的共線、聚類網(wǎng)絡，可總結(jié)出近年來的研究熱點。

研究文獻的突變詞可預測該領(lǐng)域的研究前沿。 某主題一段時間內(nèi)的突變詞是該領(lǐng)域熱點突然增長的標志，是該主題未來發(fā)展趨勢的重要量度。 CiteSpace 軟件將詞頻變化率高的術(shù)語從大量的術(shù)語中檢測出來，依靠頻次的變動趨勢來確定某領(lǐng)域的研究前沿， 其內(nèi)嵌突變詞算法思想主要源于2003年KLEINBERG 提出的“突變偵測算法”。突變的大小用突變值表示，突變值越大，表明與該突變詞相關(guān)的主題發(fā)展趨勢越明顯。

2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)

從關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（見圖1）可看到，除去檢索詞“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”，健康醫(yī)療、數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)療數(shù)據(jù)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、醫(yī)療健康、云計算、智慧醫(yī)療等詞字體較大， 反映出醫(yī)療大數(shù)據(jù)的主要研究熱點為數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、云計算及智慧醫(yī)療等方面的內(nèi)容。

2.2 關(guān)鍵詞聚類

醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞被聚類成7 類（見圖2），聚類標簽為：大數(shù)據(jù)、全民健康、數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)應用、電子病歷、大數(shù)據(jù)平臺、信息平臺。提示國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究熱點為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集、平臺搭建及應用。

2.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)

近十年來該領(lǐng)域的突顯詞共有3 個（見圖3）。 分別為：大數(shù)據(jù)、醫(yī)療、云計算。 突變年份都為2013年至2015年。 提示隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深入研究，數(shù)據(jù)存儲及運算（云計算）開始成為該領(lǐng)域的研究前沿。

圖1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類圖譜

圖3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞突現(xiàn)

3 討論

通過以上可視化分析， 得出醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究熱點為數(shù)據(jù)采集及大數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、云計算及智慧醫(yī)療；研究趨勢是云計算。

分析醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究熱點及趨勢的形成原因，可以看出我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展任重而道遠， 需要結(jié)合大數(shù)據(jù)的特征不斷進行探索。

3.1 數(shù)據(jù)采集及大數(shù)據(jù)平臺搭建

大數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型繁多的特征，且醫(yī)療領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)覆蓋范圍很廣， 相應的數(shù)據(jù)資源分散在不同的數(shù)據(jù)池中，信息孤島普遍存在。 因此，迫切需要搭建醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺，從而有針對性地采集、存儲海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，并且進行標準化處理，讓醫(yī)療數(shù)據(jù)在聚合、分析后，能夠驅(qū)動臨床醫(yī)學、精準醫(yī)學等實踐應用。 此外， 醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息的采集不可避免會和患者隱私產(chǎn)生沖突，因此，在大數(shù)據(jù)采集的工作中，如何平衡信息安全與數(shù)據(jù)共享之間的關(guān)系， 也是廣大研究者的討論重點。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘及大數(shù)據(jù)應用

由于大數(shù)據(jù)價值密度較低， 醫(yī)療信息存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何進行有效的挖掘，需要強大的機器算法迅速完成數(shù)據(jù)價值的“提純”工作。 在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 不僅能夠提升整個醫(yī)療事業(yè)的服務質(zhì)量與水平, 還能提高治療效率與質(zhì)量。由此數(shù)據(jù)挖掘成為該領(lǐng)域的研究熱點。此外，如何將醫(yī)療大數(shù)據(jù)用起來，目前面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括：數(shù)據(jù)標準開發(fā)和應用、合理的數(shù)據(jù)技術(shù)、嚴格的數(shù)據(jù)安全、完善的數(shù)據(jù)治理、適宜的應用場景等。

3.3 云計算

由于大數(shù)據(jù)處理速度快、時效性要求高的特征，云計算可確保數(shù)據(jù)信息與后臺同步，方便醫(yī)護人員更加快捷地得到相關(guān)消息，提升醫(yī)院信息使用率。 此外，云計算數(shù)據(jù)處理是當前運用最為廣泛地數(shù)據(jù)處理平臺,對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)這種有巨大信息量的數(shù)據(jù)而言, 云計算數(shù)據(jù)處理擁有高效性、綜合性、靈敏性等特點。 隨著我國醫(yī)療事業(yè)的不斷發(fā)展, 信息化建設(shè)的步伐不斷加快, 大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的運用勢在必行。

3.4 人工智能及智慧醫(yī)療

人工智能是應用數(shù)字計算機或數(shù)字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能, 感知環(huán)境、學習知識,并進而應用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)以及應用系統(tǒng)。

智慧醫(yī)療是指頂層設(shè)計下的區(qū)域性醫(yī)療信息平臺, 以互聯(lián)網(wǎng)為載體, 以移動通信、云計算和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)為手段, 在物聯(lián)網(wǎng)框架下，實現(xiàn)醫(yī)生與患者、患者與醫(yī)療機構(gòu)、患者與醫(yī)療設(shè)備間的信息聯(lián)通, 構(gòu)建起人—人、物—物、人與物理社會間的實時和時時的診療信息互聯(lián)互通。 而醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能及智慧醫(yī)療的基礎(chǔ)是醫(yī)療大數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

醫(yī)療大數(shù)據(jù)對于提升醫(yī)療質(zhì)量，有效控制費用，保障醫(yī)療安全具有潛在的價值。 也可廣泛應用于疾病流行預測，臨床治療服務，改善居民健康方式，對于提升人民健康福祉，滿足人民日益增長的健康需求，可發(fā)揮出重要作用。 該研究對醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進行分析后得出：數(shù)據(jù)采集及大數(shù)據(jù)平臺搭建、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、云計算及智慧醫(yī)療是醫(yī)療大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究的重點與熱點， 需要各部門及相關(guān)研究者不斷進行探索，以發(fā)揮醫(yī)療大數(shù)據(jù)的最大作用。