医学大数据领域的发展态势研究
摘要：本研究采用文献计量学的方法对医学大数据领域发展现状进行了分析，并分别采用共词分析和共引分析对研究热点和研究前沿进行了识别。通过对医学大数据领域的特点分析，可以了解该领域的研究现状和发展态势，从信息学角度为医学大数据的研究提供一定的借鉴和参考。
关键词：医学大数据；文献计量；研究热点；研究前沿；可视化
1 引言
随着移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，全球范围内数据量迅猛增长，大数据时代己经来临。学术界和工业界都对大数据赋予大量的关注并展开了深刻的讨论。Gartner在一年一度的技术成熟度曲线报告中指出，大数据已进入膨胀期，并将在未来年进入发展高峰期。大数据是未来信息技术的重要发展方向之一。在医学领域，随着社会经济的发展和医疗卫生的进步，人类疾病谱正在发生改变，疾病种类不断增多，病因、诊断及治疗的复杂性也在逐渐增加。为提高人类的健康水平，探索疾病的发生、发展规律，需要我们不断探究，通过对医学大数据的充分挖掘和利用，从海量的知识中发现隐藏其中的规律。这对于提高医学信息管理水平，为诊断和治疗疾病提供理论和方法学的支持，促进临床实践和决策将发挥重要作用。
本研究采用文献计量学方法，对Web of Science数据库中医学大数据领域的研究论文进行分析，从论文数量、国家/地区分布及合作、研究热点、研究前沿等多个角度对医学大数据的研究现状和发展态势进行分析。
2 数据来源与方法
2.1 数据来源
数据来源于Web of Science数据库，数据检索及下载时间为2016年12月。检索策略：以'医学大数据（Medical big data）“为主题进行检索，限定文献类型为'Articles“，语言为'English“，共得到2286条数据。
将数据导入到Thomson Data Analyzer 3.0分析工具（TDA， Thomson Reuters Co.， New York， NY， USA）中进行数据清洗及文献计量分析，借助VOSviewer等软件进行可视化。
2.2 研究方法
共词分析法主要是对同一篇文献中词汇对或名词短语共同出现的次数进行统计，以此为基础对这些词进行分层聚类，揭示出这些词之间的亲疏关系，进而分析它们所代表的学科和主题的结构变化。 词汇对在同一篇文献中出现的次数越多，则代表这两个主题的关系越紧密。由此，统计一组文献的主题词两两之间在同一篇文献出现的频率，便可形成一个由这些词对关联所组成的共词网络，网络内节点之间的远近...
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