国内外糖尿病信息化研究现状与热点的可视化分析

孙小茹，雍青梅，彭涛，皋文君，杨陆

1.中国人民解放军联合参谋部警卫局卫生保健处，北京 100017；2.中国人民解放军海军军医大学

糖尿病是一种慢性代谢性疾病，需要持续地医疗护理[1]。糖尿病的患病率逐步增加,全球预计将从2010年的2.85亿人增长到2035年的5.92亿[2],2045年的6.29亿[3]。2018年国务院办公厅出台《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》明确要求健全“互联网+医疗健康”服务体系，其中以高血压、糖尿病等为重点，加强老年慢性病在线服务管理。2020年《工业和信息化部办公厅、国家卫生健康委办公厅关于进一步加强远程医疗网络能力建设的通知》提到要充分利用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，构建医疗专属云服务，持续提升医疗信息化基础能力。CiteSpace软件是目前绘制知识图谱最为流行的工具之一，将海量数据转换成为更为直观的可视化图谱，侧重于挖掘、分析、寻找某一学科领域的研究热点与前沿，揭示学科发展趋势和新动态[4]。本文运用CiteSpace软件以知识图谱的形式对糖尿病信息化的研究现状和热点进行分析，探讨未来该领域的关注重点与发展趋势，为相关领域科研工作者提供参考。

1 资料和方法

1.1 文献检索和筛选 中文文献检索：检索中国知网数据库(CNKI)，以“糖尿病”AND“互联网+信息化+大数据+数据挖掘+深度学习+移动医疗+手机应用程序+人工智能+专家系统”为主题词，检索时间为建库至2021年12月31日。英文文献检索：选择Web of Science核心合集为数据来源，以“diabetes* OR diabetic*” AND “internet* OR inter technology* OR information technology* OR informatization* OR big data* OR medical informatics* OR nursing informatics* OR artificial intelligence* OR data mining* OR mobile information system* OR mobile phone apps* OR machine learning* OR mobile device* OR deep learning* OR expert system* OR mobile health technology*”为检索词进行主题检索，检索时间为建库至2021年12月31日。

中文文献和英文文献的纳入标准：(1)研究内容为糖尿病信息化领域；(2)中文文献类型为期刊，语言类型为中文；英文文献类型为article，语言类型为English。中文文献和英文文献的排除标准：(1)重复发表的文献；(2)来源于会议和报纸的文献、新闻报道、信件等；(3)与研究主题相关度不高的文献。中文文献共检索到1 861篇，英文文献共检索到2 363篇，研究者对检索结果去重、整理，删除期刊会议征稿、卷首语、个人学术成果介绍、科研机构介绍、书评以及署名为课题组及无作者等的条目以及不相关条目，最后纳入801篇中文文献，1 919篇英文文献。

1.2 分析工具 本研究采用Citespace 5.8.R3 可视化分析软件对检索文献的发文作者、机构、国家、关键词等进行分析，绘制可视化图谱，以直观地了解本领域的现状和发展趋势。

1.3 数据转换与处理 中文纳入文献用Refworks的格式导出，英文纳入文献直接保存为纯文本格式，并用CiteSpace转换格式。在CiteSpace软件参数设置中，时间分区为1年，演算时域值(Top N per slice)为50，连线强度选择Cosine，Pruning(图谱修剪)选择Pathfinder(寻径网络算法)和Pruning sliced networks(修剪切片网络)。

2 结果

2.1 年发文量情况 从建库至2021年12月31日关于糖尿病信息化研究的国内外发文量中可以看出(图1)，国外发文早，2019—2021年发文量进入高速增长期。我国自1990年发表3篇关于糖尿病信息化的文章后进入休眠期，2003年恢复文献发表，2013—2020年发文量逐渐增加。

图1 中国知网数据库(CNKI)和Web of Science核心合集数据库从建库至2021年12月31日收录的糖尿病信息化中英文文献量

2.2 发文国家及机构分布情况 图2中一个节点代表一个国家或地区，节点之间的连线代表相互之间的合作关系，节点的大小与该领域的总体发文量成正比，连线的粗细表示合作的强弱。对国外研究的国家或地区进行可视化分析，共生成121个节点、480条线。可见，美国的发文量482篇排名第一，中国发文量205篇排名第二，印度发文量177篇排名第三。其中中介中心性最大的是美国(0.58)，其次是英国(0.24)、西班牙(0.14)，可以看出研究影响力大的国家多集中在欧美发达国家，美国处于核心领先地位。亚洲国家(中国、印度、韩国)中介中心性均为0.03，表明发文量较大，但影响力不足。

图2 中国知网数据库(CNKI)和Web of Science核心合集数据库收录的糖尿病信息化文献产出的国家或地区可视化分析：一个节点代表一个国家或地区，节点之间的连线代表相互之间的合作关系，节点的大小与该领域的总体发文量成正比，连线的粗细表示合作的强弱

对国外各科研机构进行合作网络分析，共生成582个节点、808条连线，国外发文量最多的是哈佛医学院(27篇)，其次为多伦多大学(25篇)、加州大学旧金山分校(17篇)。国外各科研机构连线较多，说明科研机构间合作密切。

对国内各科研机构进行合作网络分析，共生成234个节点、0条连线，发文量排名第一的是辽宁中医药大学(4篇)，第二名、第三名分别是上海市闵行区疾病预防控制中心(3篇)和复旦大学附属中山医院(3篇)。按照所属区域发展水平来看，多集中在一线发达城市，但国内各科研机构间无连线，说明国内糖尿病信息化研究的多中心合作有待进一步加强。

2.3 关键词分析

2.3.1 高频关键词 是描述文章核心内容的代表性词汇，出现的频次越高，研究热度越高，高频关键词可反映该研究领域的热点问题。中介中心性可体现关键词重要性，中心性越高，表明围绕这个词的研究越多[5]。国内外排名前10位的高频关键词，见表1、表2。

表1 国内糖尿病信息化高频关键词及中心性

表2 国外糖尿病信息化高频关键词及中心性

2.3.2 关键词聚类 可反映某一研究领域主题的组成情况，对关键词进行聚类后得到的关键词聚类图谱，中文关键词共形成9个聚类，依次为用药规律、互联网、糖尿病、自我管理、深度学习、决策树、信息化、疾病管理、智能医疗。英文关键词共形成11个聚类，依次为machine learning(机器学习)、all cause mortality(全因死亡率)、diabetic retinopathy(糖尿病视网膜病变)、data mining(数据挖掘)、information technology(信息技术)、information(信息化)、artificial intelligence(人工智能)、mellitus(糖尿病)、women(女性)、glucose monitoring(血糖监测)、physical activity(体育活动)。

2.3.3 突现关键词 指较短时间内使用频次较高的关键词，可预测该领域研究发展趋势和研究前沿。突现强度高的中文关键词有2003—2016年出现的数据挖掘、决策树，2003—2008年出现的知识发现，2008—2013年出现的专家系统，2018—2019年出现的延续护理。2019—2021年出现的突现强度高的关键词有深度学习、人工智能、互联网、血糖管理、健康管理、生活质量和筛查。

突现强度高的英文关键词有2000—2012年出现的quality(生活质量)，1998—2014年出现的care(护理)，2008—2013年出现的internet(互联网)，2010—2017年的对照试验(Controlled trials)，2011—2017年的intervention(干预)，2013—2016年的outcome(结局指标)，2014—2018年的self management(自我管理)。2018—2021年出现的突现强度高的关键词有validation(验证)、classification(分类)、neural network(神经网络)、retinopathy(视网膜病变)、identification(识别)及prediction(预测)。

3 讨论

3.1 国内外糖尿病信息化相关研究特点分析 从发文量和时间上看，近5年来国内外发文量增长较多，总体呈上升趋势。从发文地区上看，美国处于核心领先地位，说明研究糖尿病信息化关注度越来越高。亚洲国家近5年发文量较高，这与亚洲糖尿病的患病率不断上升，生活方式的改变和强烈的遗传倾向[6]有关；但亚洲国家发文影响力不足，提示我国应注重质量改进。按照所属区域发展水平来看，国外科研机构联系紧密，而我国发文机构多集中在一线发达城市，多中心合作还有待进一步加强。提示我国可以借鉴国外科研合作管理经验，结合国内实际，充分发挥科研核心力量的带动作用，研究者和实践者搭建桥梁，形成学术研究共同体，探索科研合作新关系。

3.2 国内外糖尿病信息化研究热点对比分析 国外糖尿病信息化研究的主要对象为女性糖尿病患者，并发症研究以糖尿病视网膜病变为热点，主要疗效指标包括血糖监测、结局指标、全因死亡率及患病率等，干预方式为护理、生活质量管理、系统管理、健康教育、体育活动，信息化手段为机器学习、数据挖掘、互联网、构建模型、人工智能。国内糖尿病信息化研究对象无群体突出，主要疗效指标为血糖，干预方式为自我健康管理、疾病管理、健康教育，信息化手段为数据挖掘、移动医疗、互联网、人工智能、深度学习、关联规则、决策树。

国内外研究对比发现，国外对女性妊娠糖尿病的研究更加关注。国外疗效指标更为多样，利用信息化对糖尿病患病率和病死率进行分析。国外多项研究[7]表明，人工智能系统在糖尿病视网膜病变诊断方面的表现与临床专家相当，具有良好的诊断性能。人工智能和远程医疗等手段可提高糖尿病视网膜病变管理的效率[8]。此技术国外研究起步早，研究内容更深入，提示我国应加大对糖尿病视网膜病变人工智能筛查的研究。

国内外对糖尿病信息化干预方式相近，说明全球对糖尿病研究关注点已从疾病本身转变为信息化指导下的智能健康管理[9]，即将智能手机应用程序、远程医疗、移动医疗(可穿戴设备、智能血糖监测、智能手机)、设备连接、机器学习技术和人工智能等应用于医疗保健，显著提高了糖尿病护理效率[10]，管理内容包括饮食控制、血糖监测、运动锻炼、用药指导、足部护理等。研究[11]表明，信息化管理模式可有效改善糖尿病患者对糖尿病的认知，通过干预患者的生活方式，提高糖尿病患者自我管理能力[12]。

与国外相比，国内研究高频关键词出现的“数据挖掘”“用药规律”“关联规则”值得关注。中医药是我国原创优势的科技资源[13]，随着计算机技术的快速发展以及中医信息化水平的提高，利用信息化从中药中挖掘潜在的药物配伍规律[14]，对其活性成分进行提取[15]，对开展糖尿病的预防治疗研究的意义重大。2019年中共中央、国务院《关于促进中医药传承创新发展的意见》提出实施“互联网+中医药健康服务”行动，鼓励开发人工智能辅助诊断、中医辨证论治智能辅助系统等[16]。提示在借鉴西方国家先进诊疗理念的同时，突出传统中医诊疗在糖尿病患者中血糖控制、康复护理及降低并发症的贡献[17-18]。

3.3 糖尿病信息化研究趋势分析 国外糖尿病信息化的研究，1998—2014年主要关注互联网在糖尿病护理、生活质量的影响，2014—2018年关注信息化对自我管理和生活方式干预的影响，2018—2021年主要关注信息化对糖尿病视网膜病变的识别与血糖预测。国内从2003年开始关注中医药用药规律及中医诊断模型，2018—2019年主要关注糖尿病延续护理与互联网的结合，2019—2021年主要关注信息化对糖尿病患者的血糖管理、健康管理及生活质量的影响。

国内外研究趋势对比，国内对糖尿病信息化的研究趋势基本同国外相似，但比国外研究时间有延迟。国外现已关注信息化在预测血糖和识别视网膜病变上的应用，国内研究仍以信息化健康管理提高生活质量为主。

4 小结

近些年国内外对糖尿病信息化的研究越来越关注，我国的研究内容及关注度虽排名靠前但相较于国外发达国家远远不够。我国临床工作者应继续大力发展中医药对糖尿病的防治，对人工智能在糖尿病血糖预测和微血管并发症的应用予以重视，进一步深化研究内容，提高研究质量。本文仍存在一定的局限性，研究结果有待进一步深入验证。