本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前...本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性。通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分。之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题。整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求。展开更多
结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2...结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2000—2018年医学信息学分化出生物信息学和健康信息学两大分支,分别形成医学信息学的“硬”走向和“软”走向。在揭示两类走向分别标志医学信息学的技术性和应用性发展的同时,建议对医学信息学的健康信息学转向给予关注,并强化国家政策设计。展开更多
[目的/意义]梳理近年来国际上医学信息学研究动态和发展趋势,为科研人员提供相关的文献信息,为科研课题的选择及信息研究提供有力的依据,为我国未来医学信息学发展提供建议。[方法 /过程]以Web of Science中10种医学信息学核心期刊近十...[目的/意义]梳理近年来国际上医学信息学研究动态和发展趋势,为科研人员提供相关的文献信息,为科研课题的选择及信息研究提供有力的依据,为我国未来医学信息学发展提供建议。[方法 /过程]以Web of Science中10种医学信息学核心期刊近十年的文献为信息源,利用BICOMB、TDA、SPSS、UCINET等统计分析工具,并结合文献计量方法,对检索出来的文献数量、国家、机构、核心作者、关键词等进行统计并可视化分析。[结果/结论] 2008-2017年Web of Science数据库中十种医学信息学核心期刊总收录相关文献11 823篇,文献量逐年持续增长,美国在该方面的研究处于领导地位,哈佛大学在该领域的研究产出占比最高,核心作者之间联系密切,形成一定规模的小团体。研究发现,近十年国际医学信息学研究重点体现在4个方面:卫生信息系统的开发与管理,卫生信息分析方法的对象与实际应用,人工智能、数据挖掘技术在临床诊疗中的应用与挑战及医学信息学新技术的应用与发展。展开更多
文摘本文引入了基于网络社交平台的Altmetrics数据,与传统前沿探测的方法相结合,来弥补传统方法时间滞后的缺点。选取Web of Science(WoS)数据库与Altmetric.com平台,获取医学信息学的传统计量指标与社交网络Mention数据。构建出5个用于前沿探测的评价指标:即时性、增长性、影响力、关注度、交叉性。通过LDA算法提炼出55个该学科研究主题,计算出所有主题的前沿探测指标得分。之后分别使用主成分分析法、熵权法和灰色关联度法对各个主题的前沿属性进行综合评测;进而通过肯德尔和谐系数验证了3种方法下的探测结果具有一致性;利用天际线法评选出在3种评测方法中皆有较优表现的4个主题,并将其确定为前沿主题。整体研究表明,引入Altmetrics数据的前沿探测方法可以对传统前沿探测方法起到辅助补充作用,提升前沿探测的时效性,最终提取出的结果较为理想,实验结果证明该方法符合实际科研发展需求。
文摘结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2000—2018年医学信息学分化出生物信息学和健康信息学两大分支,分别形成医学信息学的“硬”走向和“软”走向。在揭示两类走向分别标志医学信息学的技术性和应用性发展的同时,建议对医学信息学的健康信息学转向给予关注,并强化国家政策设计。
文摘[目的/意义]梳理近年来国际上医学信息学研究动态和发展趋势,为科研人员提供相关的文献信息,为科研课题的选择及信息研究提供有力的依据,为我国未来医学信息学发展提供建议。[方法 /过程]以Web of Science中10种医学信息学核心期刊近十年的文献为信息源,利用BICOMB、TDA、SPSS、UCINET等统计分析工具,并结合文献计量方法,对检索出来的文献数量、国家、机构、核心作者、关键词等进行统计并可视化分析。[结果/结论] 2008-2017年Web of Science数据库中十种医学信息学核心期刊总收录相关文献11 823篇,文献量逐年持续增长,美国在该方面的研究处于领导地位,哈佛大学在该领域的研究产出占比最高,核心作者之间联系密切,形成一定规模的小团体。研究发现,近十年国际医学信息学研究重点体现在4个方面:卫生信息系统的开发与管理,卫生信息分析方法的对象与实际应用,人工智能、数据挖掘技术在临床诊疗中的应用与挑战及医学信息学新技术的应用与发展。
