智慧医疗研究现状与热点分析——基于中国知网数据库的CiteSpace可视化分析

李 敏 刘世明 沈 怡 杨永嫦 骆 茵 许咏怡 苗卫军 朱一艺 柯 静 吴文博

广州医科大学附属第二医院//广州医科大学第二临床学院 广东广州 510260

智慧医疗是生命科学和信息技术融合的产物[1]。有关的研究专家、学者对此并没有统一的观点。笔者暂且认为,在实际应用中,以医疗、服务、管理等为重点应用领域,通过新兴信息技术手段和医疗业务深入融合,达到卫生健康诊疗提质增效、卫生健康服务升级的目的,称之为智慧医疗。智慧医疗是深化医改和公立医院高质量发展的有力抓手,其运行场所包括各级医疗卫生机构、家庭、社区、养老机构;应用人群包括医护人员、患者、管理人员和技术人员等;运行阶段涵盖诊断治疗、公共卫生、健康体检、医疗保障,也包括医务管理、平台建设和数据安全等[2]。

目前新冠病毒感染已调整为“乙类乙管”,参照国外传染病流行趋势和情况来看,我国各地传染病流行期或将引发就医高峰,为满足人民群众的就医需要,发挥互联网便捷高效的优势,依托互联网的智慧医疗已经成为重要就医途径。当前智慧医疗的研究重点、趋势如何,成为很多研究者共同关注的课题。本研究借助CiteSpace 6.1.R6分析工具,以中国知网数据库中2008年以来的CSSCI、CSCD、核心期刊中关于智慧医疗的研究文献为研究对象,运用文献计量学的方法,深入探讨智慧医疗领域研究热点及前沿趋势,以期为宏观把握智慧医疗研究的整体情况和后续研究方向提供参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本文以中国知网作为数据库获取文献数据,以“智慧医疗”作为主题执行高级检索,检索年限设定为2008年1月1日—2022年12月31日,检索日期为2023年1月1日,得到初始检索文献3 109篇。期刊来源设定为核心期刊、CSSCI、CSCD,研究团队对所选文献进行人工筛选,剔除关键词不包含智慧医疗的文献,未将智慧医疗作为讨论主题的文献,报纸、新闻报道和会议记录及重复资料等,得到有效文献426篇。

1.2 研究方法

CiteSpace软件是一款可呈现分析图谱的软件,主要以共引分析理论和寻径网络算法等为基础,对选定的研究领域文献集合进行计量[3],以探求学科研究领域发展变化的重要途径和知识拐点,并通过绘制可视化图谱形成对学科发展内在动力的分析和学科知识更新前沿的探测[4]。

本研究首先运用Excel软件统计数量制作图表对文献数量和年度分布进行分析。其次通过CiteSpace 6.1.R6软件把中国知网数据库中检索筛选后的文献进行转换并加以分析,运行软件前将类型节点(Node Types)值分别设置为作者(author)、机构(institute)、关键词(keyword),网络裁剪方法(Pruning)设置为“Pathinder”“Pruning slicednetwork”,更好地呈现节点之间的形态和中心性。

2 结果与分析

2.1 文献数量与年度分布情况

从国内2008年以来智慧医疗研究文献数量的年度分布可以看出, 2008—2021年文献数量基本呈递增趋势,2018—2021年增幅较大。2022年的文献数量有所回落但仍然保持高位。见图1。

图1 2008—2022年智慧医疗研究文献年度分布图

分析出现上述走向的原因:①2009年我国召开医疗卫生信息与管理系统协会会议,相关专家学者把数字化医院和区域卫生信息化概括成为智慧医疗的主要内容,此后各地纷纷出台相关文件,开启智慧医疗的初步发展[5]。②2018年《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》等文件出台,推进互联网与医疗健康深度融合发展的政策措施落地,并制定了建设标准[6],为智慧医疗的发展奠定了政策基础。③2019年末新冠疫情暴发,医院为预防院内感染事件纷纷申请开通互联网医院业务,同时政府顺应时势大力推进互联网+医疗健康建设,中国工信部科技司发布《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》,倡议推进人工智能(AI)赋能效用发挥作用[7]。这一突发公共卫生事件,成为加速“智慧医疗”研究进程的时代性因素。④新兴的信息技术如云计算、大数据、物联网、人工智能、5G移动通信技术更新迭代周期大幅缩短,为智慧医疗研究提供了技术支撑,使之逐渐成为研究热点。因此,2018—2021年文献数量大幅增长,到2021年达到峰值。⑤2022年随着疫情席卷全球,各地对于人员聚集的限制日益严格,尤其是公立医院的互联网问诊已成为常态,经过前几年的迅速发展期,学者们的关注度和研究热情有所减退。

2.2 研究机构分布情况

利用CiteSpace 6.1.R6软件对各研究机构发布文献的数量进行分析,计算出文献数量排名前10位的研究机构。其中文献数量排名第1位的是华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,文献数量是11篇,其次是南京中医药大学卫生经济管理学院,文献数量是7篇。其他发表文献比较多的有郑州大学第一附属医院、武汉大学信息管理学院、吉林大学管理学院、互联网医疗系统与应用国家工程实验室等。见表1。

表1 2008—2022年发文数量前10的研究机构

2.3 研究热点分析

关键词是文献中研究主题的高度总结和提炼,是研究的核心,同一研究领域里受到广泛关注的核心性问题成为高频次的关键词[8]。抽取各种信息载体中的共现信息进行定量化的分析,称之为共现分析(co-occurrence analysis)法[9]。关键词共现分析是在文献计量学中经常用到的方法,通过汇总同一组文献中一组关键词呈现的频次,构建出共现关键词的矩阵(共现矩阵),把聚类分析后形成的共现网络用可视化手段进行展示,再现特定研究领域中集中化程度比较高的关键词,发现研究热点[10]。使用CiteSpace 6.1.R6软件对本研究所选文献的关键词(keyword)进行共现分析,通过可视化的共现图谱,展示智慧医疗领域的研究动态和趋势。

2.3.1 关键词共现分析 在关键词共现图谱中,关键词出现的频率高低和节点大小呈现正向相关,关键词出现的频率越高,对应的节点面积就越大[11],节点和节点之间连线的颜色不同,代表关键词出现的年份不同以及建立相互联系的时间不同,连线的粗细和节点间的共现强度大小是正向相关的。特定阶段内研究者们共同关注的关键性问题即研究热点和重点,显现在中心性和频次高的关键词中[12],某(些)关键词共现的频次越高,中心性越高,说明节点在研究领域中越重要。

将共现分析的关键词按频次高低排序得出表2,其中频次最高的三个关键词是:人工智能(24)、互联网+(22)、医疗健康(18)。采用Key word作为节点进行可视化分析,如图2所示。由于本文以“智慧医疗”为主题词进行文献检索,因而“智慧医疗”是最重要的节点,和其余的关键词共现情况复杂,并且和其余节点间的网络连接过多。为使本文更清晰可观,在图、表处理略去“智慧医疗”关键词,得到表2和图2。可以看出,“人工智能”“互联网+”“医疗健康”出现频次排名前三位,其他高频关键词见表2。

表2 2008—2022年文献高频关键词

图2 2008—2022年智慧医疗研究文献关键词共现网络

2.3.2 关键词聚类分析 在共现网络的基础上,将2008—2022年文献关键词进行LLR聚类分析,选取聚类模块性数值Q值(Modularity Q)和聚类轮廓性指数S值(Mean Silhouette)对聚类图谱进行评价,S值是测量聚类内部同质性的指标,S值越大说明该聚类内部成员的相似性越高;Q>0.3 表明聚类结构明显,S>0.5指示聚类合理,S>0.7说明聚类的可信度高[4]。关键词聚类的时间线视图用于体现研究的时间跨度,采用“Timeline”对关键词(keyword)做时间线视图可视化分析,将显示出不同聚类发展变化的时间跨度、研究过程和各聚类之间的联系。

如图3所示,智慧医疗研究领域关键词聚类分析纳入关键词294个、360条连线,共形成12个大聚类,Q=0.71,S=0.96,聚类效果较好,具有较强可信度。经聚类分析得到的研究重点分别为“智慧医疗”“分级诊疗”“医疗健康”“智慧城市”“人工智能”“互联网+”“健康信息”“传感器”“互联网”等几个聚类。

注:横轴是节点文献发布时间,纵轴标示聚类标签编号;按照时间顺序把聚类的节点排列在相同水平线上,时间线的长度与所囊括的文献数量成正比;关键词的频次高低与节点大小成正比[13]。

2.4 研究前沿分析

关键词突现在一定程度上可反映研究前沿的变化和趋势。在关键词共现网络的基础上,按照关键词的频次高低和频次增长时间可以提取出热点关键词,热点关键词的更迭启示研究热点的变化,故可通过探寻热点关键词的演变突现推测该研究领域的研究前沿变化和发展趋势[14]。使用CiteSpace软件,可以测算出关键词在短时间内使用频次增加的程度,绘制关键词突现图(图4),关键词突变的强度显示为具体数值,数值越高表示影响力越大,图中浅蓝色表示研究经历的时间跨度,红色表示某关键词突变爆发的起止时间,红色线条的长度与关键词突现持续的时间成正比[15]。

将时间跨度设置为2年进行统计,得到图4。如图所示,2008—2012年未出现关键词,突现关键词突现开始的年份为2013年。图中,依突变强度由强到弱列出关键词前10个,通过梳理突变词词频的时间分布,展现出“智慧医疗”研究前沿和趋势缩略图。以突变时间为序,2013—2016年,突现“智慧城市”“移动医疗”“互联网”“健康网站”等关键词,2017—2022年,以“大数据”“智慧医院”“分级诊疗”等为关键词陆续提高研究的热度。“智慧城市”“物联网”“智慧社区”“全科医生”“健康网站”在首次出现当年立即呈现突现状态,成为研究前沿。随着各级医院的诊疗业务与互联网技术的日益深入融合,“智慧医院”或将继续成为今后的研究前沿。

注:Keywords为突现词,Year为首次出现年份,Strength为突现强度,Begin为开始突现的年份,End为结束突现的年份[16]。

3 讨论

本文选取 2008—2022年来源于中国知网数据库(CNKI)的CSSCI、CSCD、核心期刊作为研究对象,描述了其在年文献数量、机构等方面的分布特征,同时运用CiteSpace 6.1.R6 软件进行共现分析、聚类分析等可视化手段,再现近十五年以来智慧医疗研究热点演化脉络和研究前沿,但还存在很多值得关注和改进的地方。

随着健康中国战略的提出,学者们对智慧医疗的关注度日益提升,探讨如何建设健康平台、重构健康管理模式、创建新型城市智慧医疗体系等,以助力健康城市建设[17-19]。2021年智慧医疗相关的研究文献数量达到近十五年以来的峰值。在5G网络技术和人工智能快速发展的背景下,智能生活成为显著的时代性特色之一[20],互联网技术经过积累和更新换代已经足以支撑医疗卫生行业开拓新的发展领域,出于现实的需求和技术的支撑,共同助推了智慧医疗进入快速发展期,从而引发了学者们的研究积极性。2022年智慧医疗研究的热度虽有轻微下降,但研究成果的数量仍然很可观。随着我国加速迈入老龄化社会,加之传染病流行的不确定性,老年人群体对于医疗、保健的种类和层次发生了急剧变化,人民群众对医疗卫生资源的需求更大、要求更高,对于社会医疗资源的分配合理性和使用效益提出了更严峻的考验,面向老年人乃至全社会的智慧医疗今后仍将持续作为一个社会性的研究课题。

在智慧医疗研究中,研究机构大多是高校的卫生管理学院或医院,这些机构有丰富的资料、数据和专业研究人员,发挥了引领研究方向的重要作用,但是合作研究的重要成果不多、研究层次不够高,整体上研究力量的整合性不够,因此建议各研究机构以国家规划的重大需求为导向,龙头研究机构发挥辐射带动作用,整合研究力量形成研究中心或联盟,促使合作研究进一步深入和加强。

智慧医疗集合了信息技术、医疗管理与医学科学研究,是一项前沿、交叉学科,研究热点多元,除了“人工智能”“互联网+”“医疗健康”等技术研究,还有“医养结合”“智慧养老”等新的社会运行模式研究。考虑到智慧医疗关系群众就医的切身利益,与之相关的公众参与度实际上比较大,但目前评价公众对智慧医疗服务满意度的研究较少,研究与实践结合的契合度有待提高。智慧医疗是一个全民参与的行为,需要了解公众对智慧医疗服务各个环节的需求情况[21],研究者们可进一步聚焦与实际需求相关的研究热点,与之相关的公众评价、安全标准、制度机制以及涉及人的隐私安全与研究伦理、完善法律等方面,在各级医疗卫生机构和各场景中推动研究成果的应用研究,都应有所关注和深入。

本研究未对外文文献的相关数据进行可视化分析,在有关国外与中国研究的差异性方面,尚无法有所探究,期待完善数据后进一步开展有关智慧医疗中外研究差异性的分析。