2000-2021年證素研究文獻(xiàn)可視化分析

曾小珂 ，孫貴香 ，孫豪嫻 ，毛欣 ，邱麗婷 ，張冀東 ，張千旭 ，孫光榮

1.湖南中醫(yī)藥大學(xué)，湖南 長沙 410208； 2.國醫(yī)大師孫光榮學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn)傳承工作室，湖南 長沙 410208

“證”是中醫(yī)學(xué)對疾病進(jìn)程中某一階段機(jī)體整體反應(yīng)狀態(tài)所作的病理概括。中醫(yī)辨證是根據(jù)中醫(yī)學(xué)理論，對證候（癥狀、體征等）及相關(guān)資料進(jìn)行分析，并作出思維診斷的過程[1]。辨證論治是中醫(yī)診療的基石和特色，在中醫(yī)藥現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中，由于中醫(yī)診療的非線性思維方式和醫(yī)師個(gè)體差異，規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的難度較大。

湖南中醫(yī)藥大學(xué)朱文鋒通過對證分解出辨證診斷的最小單位，在古今文獻(xiàn)系統(tǒng)整理研究的基礎(chǔ)上，提出證素學(xué)說（曾用“辨證要素”一詞），建立了“加權(quán)求和浮動閾值運(yùn)算”數(shù)學(xué)模型，以及由證候-證素-證名形成的“三階雙網(wǎng)”證素辨證結(jié)構(gòu)[2]，為統(tǒng)一辨證體系提供了思路。自2000年朱文鋒首次在論文中提到“辨證要素”一詞[3]以來，證素理論已發(fā)展20余年，作為中醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，諸多慢性內(nèi)科疾病、危重病和傳染病結(jié)合證素開展了相關(guān)研究，證素作為中醫(yī)人工智能框架和模型還推動了中醫(yī)智能辨證的發(fā)展[4]。本研究采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法對2000-2021年證素的研究內(nèi)容進(jìn)行分析，探索該領(lǐng)域核心作者和研究機(jī)構(gòu)，了解證素研究的熱點(diǎn)與前沿，并對分析過程中發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行討論。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

檢索中國知識資源總庫（CNKI）、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（VIP）、中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫（萬方數(shù)據(jù)）、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM），以主題“證素”O(jiān)R“辨證要素”為檢索條件，時(shí)間范圍為2000-2021年。

1.2 文獻(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：符合證素或辨證要素主題的有效中文學(xué)術(shù)期刊文獻(xiàn)。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①重復(fù)文獻(xiàn)；②非醫(yī)學(xué)學(xué)科文獻(xiàn)；③訪談發(fā)言類文章；④文摘、索引、綜述和文獻(xiàn)分析等非原始研究文獻(xiàn)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

將所選文獻(xiàn)題錄從各數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出為NoteExpresss格式，在NoteExpress3.5.0.9054中對題錄進(jìn)行清洗和整理，對年發(fā)文量進(jìn)行分析，并保存為Excel格式文件備用。將所有題錄導(dǎo)出為Refworks文件，在此文件中進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，將研究院校二級院系及醫(yī)院科室合并至一級單位，機(jī)構(gòu)曾用名替換為現(xiàn)用名，如將“湖南中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)院”替換為“湖南中醫(yī)藥大學(xué)”，將“福建中醫(yī)學(xué)院”替換為“福建中醫(yī)藥大學(xué)”。其中Refworks文件以“download_**”格式命名保存至input文件夾，并運(yùn)用CiteSpace5.7.R1內(nèi)部Data程序?qū)⑽募D(zhuǎn)換為其可讀取的格式。

1.4 數(shù)據(jù)分析

VOSviewer是一款由荷蘭萊頓大學(xué)的Van Eck與Waltman共同研發(fā)的信息可視化軟件[5]，可以分析作者、引文、關(guān)鍵詞項(xiàng)目中節(jié)點(diǎn)的聚類關(guān)系，并將結(jié)果以圖譜的方式呈現(xiàn)出來[6]。CiteSpace軟件是一款基于JAVA程序語言編寫的可視化分析圖譜軟件[7]，由美國德雷克塞爾大學(xué)陳超美教授研發(fā)，廣泛應(yīng)用于分析某研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及趨勢[8]。

在已導(dǎo)出的題錄Excel格式文件中，按照發(fā)文年份對題錄信息進(jìn)行排序，對每年發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將結(jié)果在Excel中轉(zhuǎn)化為折線圖，并選擇顯示數(shù)據(jù)標(biāo)簽，修改坐標(biāo)名，選擇顯示趨勢預(yù)測線，可得到發(fā)文量變化趨勢。

使用VOSviewer1.6.17對作者合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，選取相應(yīng)Refworks文獻(xiàn)，在窗口分析類型（Type of analysis）中選擇共同作者（Co-authorship），分析單元（Unit of analysis）選擇作者（Authors），計(jì)數(shù)方法（Counting method）為全計(jì)數(shù)（Full counting），其他選項(xiàng)選擇默認(rèn)項(xiàng)。根據(jù)普賴斯定律公式[9]MP=的計(jì)算結(jié)果，則MP=8.76，四舍五入取整后，可認(rèn)為該領(lǐng)域核心作者的發(fā)文量最少為9篇，則設(shè)置作者發(fā)文量最小閾值為9，最后導(dǎo)出圖譜。

使用CiteSpace5.7.R1繪制機(jī)構(gòu)關(guān)系圖譜，在窗口的分析單元中選擇機(jī)構(gòu)，時(shí)間跨度設(shè)置為2000-2021年，以1年為時(shí)間切片單位，數(shù)據(jù)閾值設(shè)定選用TopN模式，設(shè)置N=50，修剪方式選用Pathfinder，并選擇Pruning the merged network對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步提煉，其余保持默認(rèn)選項(xiàng)。

繼續(xù)運(yùn)行CiteSpace，在窗口的分析單元中選擇關(guān)鍵詞，時(shí)間切片、數(shù)據(jù)閾值、修剪方式均與機(jī)構(gòu)共現(xiàn)設(shè)置相同，點(diǎn)擊運(yùn)行后導(dǎo)出關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。保持關(guān)鍵詞共現(xiàn)視圖窗，在控制面板中選擇Burstterms，最少突現(xiàn)時(shí)間選擇2年，導(dǎo)出關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖。關(guān)鍵詞聚類圖是在關(guān)鍵詞共現(xiàn)基礎(chǔ)上選擇K聚類，采用對數(shù)似然比（LLR）算法導(dǎo)出聚類結(jié)果，Q（Modularity聚類模塊值）＞0.3表示聚類結(jié)構(gòu)顯著，S（Weighted Mean Silhouette聚類平均輪廓值）＞0.5表示該聚類是合理的。保持默認(rèn)選項(xiàng)，在CiteSpace控制面板中另選Timeline導(dǎo)出時(shí)間線圖，并對時(shí)間間隔進(jìn)行調(diào)整。

2 結(jié)果

2.1 發(fā)文時(shí)間分布

經(jīng)篩選，納入1 964篇期刊文獻(xiàn)，發(fā)文時(shí)間分布見圖1。2000-2021年證素主題論文年均發(fā)文量約89篇，22年里發(fā)文量呈波動上漲趨勢。2000-2005年為證素學(xué)說理論創(chuàng)立與起源階段，朱文鋒2000年發(fā)表的論文[3]為最早提出證素理論的論文，2001年創(chuàng)立了證素學(xué)說的前身“辨證統(tǒng)一體系”[10]，基本包含了證素的內(nèi)容，此時(shí)稱為“辨證要素”。2004年開始證素研究文獻(xiàn)發(fā)文量呈明顯上升趨勢，與證素辨證學(xué)的正式創(chuàng)立相關(guān)。2006-2011年發(fā)文量持續(xù)增長，在此期間出版的第一本證素學(xué)說著作《證素辨證學(xué)》，為證素學(xué)說打下理論基礎(chǔ)，證素研究的新方法和理論不斷被提出和討論。2012-2017年是發(fā)文量快速增長時(shí)期，占發(fā)文總量的44%，也正是在2012年證素被寫入“十二五”國家規(guī)劃教材《中醫(yī)診斷學(xué)》。2018-2019年是證素學(xué)說的平臺期，發(fā)文量增長幅度減緩，甚至在2018、2019年發(fā)文量下降，而2020年發(fā)文量達(dá)到峰值，為190篇，2021年的發(fā)文量較2020年有所下降。根據(jù)趨勢預(yù)測線顯示，發(fā)文量呈上升趨勢。

圖1 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)發(fā)文時(shí)間分布

2.2 作者合作網(wǎng)絡(luò)

VOSviewer對每位作者最早發(fā)文時(shí)間進(jìn)行了描述，篩選出86位主要作者構(gòu)成合作網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)生18個(gè)聚類叢，見圖2。該圖譜提示，證素研究已形成多個(gè)核心作者集群，福建中醫(yī)藥大學(xué)李燦東與其他作者共現(xiàn)次數(shù)最多、合作作者數(shù)量最多，該集群內(nèi)作者的主要研究方向?yàn)榛谧C素辨證的慢性非傳染性內(nèi)科疾病，研究內(nèi)容較豐富。第2大集群為朱文鋒及合作作者，研究方向主要為證素辨證的理論研究，2個(gè)集群之間互有學(xué)術(shù)合作。河南中醫(yī)藥大學(xué)李建生為首的作者集群為第3大集群，主要研究方向?yàn)楹粑到y(tǒng)疾病，與李燦東、朱文鋒作者集群之間無明顯合作。圖中尚有8位研究者的節(jié)點(diǎn)呈獨(dú)立存在的狀態(tài)，與其他節(jié)點(diǎn)無連線。

圖2 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)核心作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

發(fā)文量最高的7位作者依次是李燦東（137篇）、朱文鋒（86篇）、李建生（55篇）、林雪娟（48篇）、黃碧群（41篇）、高碧珍（39篇）、楊朝陽（39篇）。核心作者發(fā)文量見表1，與核心作者合作共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)有可參照性。

表1 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)核心作者

作者對學(xué)科的影響力還需通過所發(fā)表文章的被引次數(shù)來看，對證素研究文獻(xiàn)進(jìn)行人工判讀，整理出被引次數(shù)前10位文獻(xiàn)，見表2。其中朱文鋒發(fā)表7篇，占據(jù)排名前4位，朱文鋒和李燦東等共同發(fā)表的文章[11]體現(xiàn)了2位作者早期研究的合作。

表2 2000-2021年證素研究高被引文獻(xiàn)（前10位）

2.3 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)

機(jī)構(gòu)合作關(guān)系見圖3，福建中醫(yī)藥大學(xué)、湖南中醫(yī)藥大學(xué)、北京中醫(yī)藥大學(xué)3所高校及其附屬醫(yī)院是證素研究領(lǐng)域的核心機(jī)構(gòu)。其中福建中醫(yī)藥大學(xué)及福建省有關(guān)科研機(jī)構(gòu)省內(nèi)合作較多，與其他地區(qū)機(jī)構(gòu)合作較少。福建地區(qū)的機(jī)構(gòu)研究方向有慢性胃炎、毒品成癮、代謝綜合征、圍絕經(jīng)期綜合征、健康管理。湖南地區(qū)機(jī)構(gòu)研究方向多為證素基礎(chǔ)理論、舌象與證素、數(shù)字辨證。北京地區(qū)科研機(jī)構(gòu)主要研究方向是慢性阻塞性肺疾病、新冠肺炎、支氣管哮喘等病癥。發(fā)文量80篇以上的機(jī)構(gòu)共6個(gè)，發(fā)文量由高到低依次是福建中醫(yī)藥大學(xué)（275篇）、湖南中醫(yī)藥大學(xué)（193篇）、北京中醫(yī)藥大學(xué)（130篇）、南京中醫(yī)藥大學(xué)（84篇）、北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院（84篇）、廣州中醫(yī)藥大學(xué)（83篇）。從發(fā)文時(shí)間看，湖南中醫(yī)藥大學(xué)發(fā)文最早，其次是福建中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)和北京中醫(yī)藥大學(xué)，見表3。

圖3 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

表3 2000-2021年證素研究高發(fā)文量機(jī)構(gòu)

2.4 關(guān)鍵詞

2.4.1 共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是一個(gè)領(lǐng)域研究的核心與高度概括，通過對關(guān)鍵詞分析，可了解證素研究的主要內(nèi)容（見圖4）。證素的主要研究方法是文獻(xiàn)研究和數(shù)據(jù)挖掘，研究最多的病癥是冠心病、代謝綜合征、慢性胃炎、2型糖尿病。病位和病性2類證素的研究中，病位研究較多。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖中值得注意的是“證候要素”一詞，其出現(xiàn)頻次較多的原因一方面是與“證素”詞條較為類似，同時(shí)也因部分研究者對兩個(gè)理論的混用和并用。

2.4.2 突現(xiàn)分析

突現(xiàn)分析可反映證素研究不同時(shí)期的關(guān)注熱點(diǎn)，見圖5。2000-2021年至今產(chǎn)生了25個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞，其中12個(gè)關(guān)鍵詞集中于2015-2018年突現(xiàn)，分別是病性、病位、痰證、名老中醫(yī)、病機(jī)、病因、中醫(yī)證素、證型、聚類分析、文獻(xiàn)研究、圍絕經(jīng)期、關(guān)聯(lián)規(guī)則。其中，2015-2018年的“病性”和“病位”為一組，在當(dāng)時(shí)的臨床研究中通常會同時(shí)提及?！安∫颉薄安C(jī)”“名老中醫(yī)”為一組，2016-2018年，基于名老中醫(yī)臨床經(jīng)驗(yàn)研究某一疾病的病因病機(jī)和證素規(guī)律的論文較多，是這段時(shí)間的研究熱點(diǎn)。在近幾年爆發(fā)的關(guān)鍵詞中，痰證、聚類分析、圍絕經(jīng)期、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分布規(guī)律和數(shù)據(jù)挖掘延續(xù)至2021年，代表證素研究的前沿。

注：節(jié)點(diǎn)表示關(guān)鍵詞，圓點(diǎn)面積越大代表出現(xiàn)頻次越高；節(jié)點(diǎn)間連線表示合作關(guān)系，連線越粗代表聯(lián)系越緊密

圖5 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)突現(xiàn)關(guān)鍵詞

2.4.3 聚類分析

對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類后，Q=0.805 4，可判斷聚類結(jié)構(gòu)顯著，S=0.573 6，證明該聚類合理。根據(jù)運(yùn)算法則，所有關(guān)鍵詞共形成11個(gè)聚類，見圖6。#0～#10依次為中醫(yī)證候、中醫(yī)證素、臨床調(diào)查、頻權(quán)剪叉算法、辨證要素、中醫(yī)證型、診斷、辨證分型、穩(wěn)定型心絞痛、辨證論治、病因病機(jī)。

圖6 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類

2.4.4 時(shí)間線分析

圖7依據(jù)11個(gè)關(guān)鍵詞聚類中所包含的關(guān)鍵詞出現(xiàn)時(shí)間進(jìn)行排序，可以直觀看到，證素研究早期多以中醫(yī)診斷理論研究、現(xiàn)代數(shù)字辨證理論研究為主，研究方法包括計(jì)量診斷、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、頻權(quán)剪叉算法、數(shù)理模型、數(shù)據(jù)挖掘等。中后期研究更多傾向于對疾病臨床研究和規(guī)律研究，包括慢性疾病如代謝綜合征、2型糖尿病、慢性萎縮性胃炎；傳染性疾病如艾滋病、新冠肺炎、病毒性肝炎、手足口??；危重病如腦梗死、急性心肌梗死；還有一些特殊情況如毒品成癮、藥物依賴等[12]。出現(xiàn)最晚的危險(xiǎn)因素、慢性萎縮性胃炎、新冠肺炎等是證素研究潛在熱點(diǎn)。

圖7 2000-2021年證素研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞時(shí)間線

3 討論

證素辨證學(xué)是通過對中醫(yī)辨證系統(tǒng)這一非線性復(fù)雜巨系統(tǒng)降維，將較為抽象的中醫(yī)辨證論治轉(zhuǎn)化為具象計(jì)算模型，把定性描述整合為定量分析的學(xué)說[13]，從初次被提出發(fā)展到現(xiàn)在，證素在理論研究和臨床研究中取得了許多成績，積累了豐富的研究內(nèi)容，但證素研究目前還存在一些有待改善的問題，限制了證素的發(fā)展。通過對發(fā)文量、作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等信息的可視化分析以及對證素主題文獻(xiàn)的閱讀，確認(rèn)了證素研究的主要作者和機(jī)構(gòu)，以及近年來的研究前沿和最新熱點(diǎn)，對存在的問題和發(fā)展方向進(jìn)行探討。

2000-2021年發(fā)文最多的作者有李燦東、朱文鋒、李建生、林雪娟、黃碧群、高碧珍、楊朝陽，朱文鋒是被引次數(shù)最多，最具學(xué)科影響力的作者。朱文鋒和李燦東之間有研究合作，同時(shí)前者是后者的博士生導(dǎo)師，在對證素的研究上一脈相承。依據(jù)機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖，福建中醫(yī)藥大學(xué)、湖南中醫(yī)藥大學(xué)、北京中醫(yī)藥大學(xué)及其附屬機(jī)構(gòu)是主要的研究機(jī)構(gòu)。結(jié)合作者共現(xiàn)與機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖，發(fā)現(xiàn)證素研究在地域上呈現(xiàn)一定的局限性，同一省份的機(jī)構(gòu)和作者研究方向都比較類似，形成了固定的研究內(nèi)容。而與其他地區(qū)機(jī)構(gòu)的作者合作或許能為證素研究創(chuàng)新課突破口。成都中醫(yī)藥大學(xué)許強(qiáng)等[14-15]依據(jù)證素辨證開發(fā)了基于有向圖的病機(jī)歸因辨證系統(tǒng)（ISO-R歸因辨證系統(tǒng)），南京中醫(yī)藥大學(xué)國醫(yī)大師周仲瑛基于證素思路提出了病機(jī)辨證這一新體系[16]，在理論方法上進(jìn)行了再造創(chuàng)新，可見傳統(tǒng)的優(yōu)勢研究機(jī)構(gòu)應(yīng)向更多不同地域的機(jī)構(gòu)尋求合作，有助于打破框架，開拓思路。

證素在慢性疾病和內(nèi)科疾病中運(yùn)用較多，如高血壓病、糖尿病、代謝綜合征、慢性胃炎、心腦血管疾病、癌癥[17-21]等都結(jié)合證素進(jìn)行了探索，研究最多的是冠心病。在其他?？迫缥骞倏啤⑵つw科、骨科等方向的證素研究目前還比較少見，具有研究創(chuàng)新空間。研究方法中，文獻(xiàn)研究和數(shù)據(jù)挖掘是證素研究的主要手段，因子分析和聚類分析為其次，這些研究方法是聯(lián)系臨床病癥和證素研究的橋梁。

從關(guān)鍵詞突現(xiàn)情況看，痰證、聚類分析、圍絕經(jīng)期、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分布規(guī)律和數(shù)據(jù)挖掘是延續(xù)至2021年的突現(xiàn)詞，代表證素研究的前沿。其中“痰證”一詞主要作為代謝綜合征的病性證素[22]被研究所以突現(xiàn)。圍絕經(jīng)期的研究[23]主要是對圍絕經(jīng)期失眠癥肝郁的證素和用藥規(guī)律進(jìn)行分析。聚類分析和分布規(guī)律在研究中常相伴而行，有時(shí)還與因子分析一同出現(xiàn)，如運(yùn)用因子分析和聚類分析方法研究某一疾病的證素分布規(guī)律[24-25]。數(shù)據(jù)挖掘是研究證素常用的手段，多用于臨床疾病的證素分布規(guī)律、關(guān)聯(lián)規(guī)則或用藥規(guī)律研究。

危險(xiǎn)因素、慢性萎縮性胃炎、新冠肺炎等是證素研究的潛在熱點(diǎn)。危險(xiǎn)因素出現(xiàn)在2020年，主要是對心腦血管風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測[26]的研究。近年慢性萎縮性胃炎的證素研究較多且有遞增趨勢，預(yù)計(jì)將成為今后研究熱點(diǎn)。2019年起證素理論在新冠肺炎[27-28]的應(yīng)用，證明證素對于新的臨床熱點(diǎn)有良好的兼容性。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)得到的結(jié)果中，“證候要素”一詞頻次過多，通過閱讀文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)有部分學(xué)者對證素理論與證候要素理論存在混用和概念模糊的情況，因兩個(gè)理論概念和應(yīng)用上非常接近，如證素分病性證素和病位證素，而證候要素有證候靶點(diǎn)作為病位補(bǔ)充理論，所以也有病性要素和病位要素[29]，使二者在名稱和內(nèi)容上趨同，甚至有學(xué)者提議將證素、證候要素和證候靶點(diǎn)統(tǒng)稱為證候要素[30]。梁昊等[31]認(rèn)為兩個(gè)理論同屬一源，但“證”與“證候”二詞存在內(nèi)涵差異，概念定性上不盡相同。同時(shí)實(shí)際運(yùn)用中兩者各有優(yōu)劣，研究者仍需厘清證素與證候要素之間的分別。

許多學(xué)者對于證素能否規(guī)范中醫(yī)辨證和證候研究存在很大爭議，但隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)計(jì)算不斷成熟，證素辨證學(xué)作為中醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)以及數(shù)學(xué)交叉應(yīng)用的學(xué)科，在發(fā)展數(shù)字中醫(yī)藥上確有優(yōu)勢。湖南中醫(yī)藥大學(xué)鄧文祥在WF文鋒-Ⅲ中醫(yī)（輔助）診療系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了“TCMGO”中醫(yī)智能辨證機(jī)器人[32]，利用安卓平臺和微信小程序創(chuàng)造智能交互，通過分析證素實(shí)現(xiàn)對用戶的云診療。伴隨著大健康時(shí)代到來，中醫(yī)診療智能化、數(shù)字化的腳步逐漸加快，證素學(xué)說有望在大健康領(lǐng)域取得更多成果。

綜上所述，證素辨證學(xué)說是中醫(yī)診斷學(xué)里程碑式的研究成就，也是現(xiàn)代中醫(yī)藥理論研究的重大成果。但證素概念不清晰在一定程度上限制其推廣運(yùn)用。從理論創(chuàng)新到臨床病癥的研究，證素仍然處于探索發(fā)展的上升時(shí)期，今后應(yīng)在基礎(chǔ)理論研究上繼續(xù)精進(jìn)和明確，同時(shí)開展皮膚、五官、骨傷等外科的臨床研究，拓展研究范圍，并不斷嘗試新的算法在證素研究的應(yīng)用，加快智能化和數(shù)字化的進(jìn)程。