中医药管理论文精品(七篇)

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篇(1)

关键词：知识图谱；中医药；应用前景；综述

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.07.033

中图分类号：R2-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）07-0129-04

Abstract： As the new development of scientometrics and informetrics， knowledge graph has infiltrated into the financial， industrial and medical fields， and become a hot issue in the real world research. In this article， the concept and features of knowledge graph， construction and the existing softwares， the application status and development prospect in the TCM field were reviewed， which may provide references for research on the knowledge graph in the TCM field.

Key words： knowledge graph； TCM； application prospect； review

随着2012年谷歌第一版知识图谱的，特定领域的知识图谱构建成为真实世界研究中的热点问题。从搜索引擎优化，到新药发现，知识图谱在学术界掀起了一股热潮，并渗透到金融、工业和医学等领域。这种以科学学为基础，涉及应用数学、信息学及计算机学等多学科的可视化技术，成为科学计量学和信息计量学的新发展方向。本文就知识图谱的概念、特点及其在中医药领域的应用现状、前景进行梳理，以期为中医药领域知识图谱相关研究提供参考。

1 知识图谱概念及特点

1.1 知识图谱的概念

在知识图谱的定义上，陈悦等[1-2]从其功能角度进行阐释，认为知识图谱能够可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术研究的合作和深入。杨国立等[3]从理论和方法层面，将其定义为把应用数学、计算机科学、科学学、信息科学等学科的理论和方法与科学计量学引文分析、共现分析、社会网络分析等方法结合，用可视化的图谱形象地揭示科

学发展进程和结构关系的一种研究方法，属于科学计量学的范畴。

杨思洛等[4]提出知识图谱有广义与狭义之分，广义上可包括生物的基因图谱、教育教学中的认知地图、探索太空的天体图、描绘地形的地理信息系统（GIS）图、模拟人脑的神经网络图、各种金属图谱等；狭义的知识图谱主要是运用文献计量学方法，通过文献知识单元分析来可视化科学知识的结构、关系与演化过程，包括“科学图”“文献计量图”“文献图”“知识图谱”等。

简言之，知识图谱是随着计算机技术的发展，应用数学算法来简化知识单元结构以达到可视化知识结构关系的一种方法，是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形，是一种有效的知识管理工具。

1.2 研究对象

知识图谱所描绘的对象主要包括：①从事科学技术活动和作为知识载体的人，包括科学家、技术专家、项目组、实践团体或某一知识领域共同体；②显性或编码化的知识，如论文、专利、所学课程、数据库等；③过程或方法，包括研究问题和解决问题的过程或方法、组织的业务流程，以及相关的知识投入等。

知识图谱主要源于三大领域：①计算机科学领域的数据、信息、知识与知识域可视化研究；②图书情报领域的引文分析可视化、知识地图和知识网络等研究；③复杂网络系统和社会网络分析的研究。上述领域的研究方向和内容正在走向融合[5]。

2 知识图谱绘制流程

参考国内外已有研究，目前知识图谱的绘制主要包括以下几个版块[4，6-7]。

数据检索：绘制知识图谱的基础，其数据源在传统文献数据库的基础上逐渐扩展到出版商、机构联盟等机构网站的网络日志、用户记录、点击流数据等。

数据清洗：即对数据的预处理，包括、勘误等，进行历时或分时段对比分析时需要对数据M行分段处理；若样本数据过大或分析目的不同，则需要进行有代表性的抽取。

构建关系矩阵：选择要分析的知识单元，如关键词、题名、作者等，构建其相互关系，常用方法有共词分析、共引分析、共作者分析、书目耦合分析、期刊耦合分析等。

数据标准化：根据数据间的相似度对数据进行标准化，常用方法有集合论方法（Cosine、Pearson、Spearman、Ochiai、Jaccard指数等）和概率论方法（合力指数、概率亲和力指数等）。

数据简化：运用因子分析、多为尺度分析、自组织映射图、寻径网络图谱、聚类分析、潜在语义分析、三角法等方法处理数据以更好地展示各数据单元。

可视化展示：是知识图谱构建过程中最重要的一环，通过运用不同的算法，调整相关参数，构建整个图谱。可通过不同模拟实现可视化，如几何图、战略图、冲积图、主题河图、地形图、星团图、簸幅图等。

图谱解读：采用历时分析、突变检测、空间分析、网络分析等方法对图谱进行解读，同时需要结合研究者的经验、知识、学术背景、学术功底等。

3 知识图谱绘制软件

目前可用于知识图谱绘制的软件非常丰富，根据主要功能可分为2类[4]：一类为通用软件，如SPSS、社会网络分析软件Ucinet和Pajek、词频分析软件Wordsmith Tools和GIS相关软件；另一类为绘制知识图谱的专用软件，如CiteSpace、Bibexcel、Gephi、VOSviewer、VantagePoint、Network Workbench Tool、NWB、Sci2 Tool、In-SPRIE、SciMAT、Histcite、GeoTime、ColPalRed、Guess、Leydesdorff、Jigsaw、Carrot等。分析各软件的特点[6，8-9]可以看出，随着知识图谱的绘制软件越来越多，一方面其支持的数据格式愈发多样，相互之间的兼容性也逐步增强；另一方面，在可视化效果方面也日趋完善，知识展示的真实度、准确度逐渐提高。详见表1。

4 知识图谱在中医药领域的应用

目前知识图谱的研究中，国外学者主要集中在2个研究方向[10]：部分偏于技术研究，包括可视化工具和算法的开发；部分以应用为主，利用科学计量学理论及相关方法、知识图谱软件等进行分析研究。国内研究也可分为2个方向：部分以科学计量学为理论基础，利用可视化方法研究科学学与管理学、科学技术合作等领域；部分以电子资源数据库为数据源，通过可视化方式展示某一学科的研究前沿和发展动向。

4.1 应用现状

医学领域各学科中采用知识图谱理论与方法进行的研究尚处于起步阶段，中医药领域已有部分学者开展了相关研究。

在学科层面，赵蓉英等[11]以Web of Science为数据来源，运用CiteSpace对中医研究领域的研究热点进行了可视化探索。徐浩等[12]以我国医药卫生领域中文核心期刊文献为数据来源，对我国中医学科交叉领域的研究热点进行了可视化分析，但研究仅限于中医学与医药卫生领域之间的合作。杨秦等[13]采用共词分析及社会网络方法对中医外科疮疡领域的研究主题及分布进行了探索。

具体在疾病方面，谭火媛等[14]基于中国知识资源总库（CNKI）收录的近10年中医药治疗高血压相关文献，对前沿与热点研究进行了可视化分析。王淑斌等[15]对中西医治疗2型糖尿病的国内外研究进行了系统梳理。在证候方面，刘俊丽等[16]采用文本挖掘技术，通过数据清洗、实体抽取、构建共词矩阵并采用Ucinet软件绘制乙型肝炎热点研究知识图谱，分析了子模块中的中医证候描述及疾病名称。秦义等[17-18]基于CiteSpace软件对气虚证、血瘀证证候诊断标准的相关研究进行了可视化分析。在中药材方面，郭栋等[19]通过关键词共现网络和聚类图对中药枸杞的育种、种植、采收、加工、储存等5个领域的研究进行了热点分析。在治疗措施方面，李祖偷[20]对针灸治疗腰椎间盘突出症常用腧穴的演变过程及施穴治疗的变迁进行了可视化分析，胡松洁等[21]运用Ucinet软件对“五行音乐”疗法的发展脉络进行了梳理。

此外，张静[22]基于CNKI核心期刊文献关键词，探讨了中医药专业人才培养热点主题。陈姗姗等[23]对中医药传播发展的研究文献进行了可视化分析，荣光等[24]基于中医电子病历研究领域的相关文献，构建了该领域的研究者、研究机构、关键词的共现网络。

上述研究主要集中在不同领域的研究现状及热点分析，多以期刊文献为数据来源，多采用CiteSpace软件构建研究者、研究机构、关键词等信息的共现图和聚类图，从不同侧面宏观解释了中医学信息的整体结构特点。但针对特定研究目标，尚未形成一套明确的建模策略及技术，导致已有研究结果中也有差异甚至矛盾之处[5]。因此，中医药领域知识图谱理论尚处在针对各学科结构宏观概述阶段，急需解决对多层信息深度整合的知识图谱建模策略及其技术。

近年来，已有学者在中医药知识图谱构建方法与标准化流程方面进行了尝试和探索。于彤等[25]提出以中医药学语言系统（TCMLS）为框架，以中医药领域现有的术语和数据库资源为内容，构建大型知识图谱的构想，并进行了探索和实践，但尚未实现中医药知识资源的有效整合及提供全面、及时、可靠的知识服务。阮彤等[26]基于文本抽取、关系数据转换及数据融合等技术提出了中医药知识问答和辅助开药领域的知识图谱半自动化构建流程。此外，该课题组对知识图谱进行了形式化定义，详细描述了数据驱动的增量式知识图谱构建方法，同时阐述了以此方法所构建的中医药知识图谱在辅助开方领域的应用，但未涉及其它领域[27]。贾李蓉等[28]以中药知识图谱为例，从数据来源、研究内容、图形化展示等方面探讨如何构建中医知识图谱，但其应用尚局限于浏览检索方面，对多种数据资源间的映射及数据元等标准未进行详细论述。张德政等[29]提出了基于本体的中医核心知识图谱表示及其构建方法，对中医本体与知识图谱的映射方法进行了探索，为中医知识图谱的构建提供了较系统的方法流程，但对多源数据的获取技术及中医师临床实际诊疗数据的研究未进行深入研究。王华珍等[30]以中医慢性胃炎数据可视化处理为例，引入随机森林（RF）技术进行可视化前的数据预处理，根据高维中医数据的特征进行变换和降维，使数据在低纬空间呈现良好的分离性，从而增强了数据的可视化效果。

4.2 应用前景

知识图谱研究已经渗透到金融、医学和工业等领域，对知识图谱定量与定性特征的科学理解已成为大数据时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。结合自身知识体系的特点，中医药领域的知识图谱研究应以从事相关领域活动和作为知识载体的人（如临床医学领域的医师）、显性或编码化的知识（如症状、药物等）、过程或方法（如辨证论治等）为研究对象，运用图论、统计学、应用数学、数据挖掘等方法，研究知识之间多维网络关系及演化规律等一系列问题。

在我国，中医临床研究领域的知识图谱构建研究仍较滞后，研究大多处在术语本体领域的研究层面。知识图谱在中医药领域有着广阔的前景，如在中医药知识体系构架方面，可建立中医药知识地图系统、维基百科系统[25]等；在中医药知识的推广普及方面，可建立基于知识图谱的信息检索系统、基于自然语言的问答引擎[26]等；在临床诊疗方面，可建立基于知识图谱的四诊信息采集、诊断、处方用药系统；在医师诊疗规律挖掘方面，可\用知识图谱挖掘中医师“病-证-治-效”临床诊疗数据之间的相互关系和内在规律。因此，知识图谱为开展中医基础理论体系、临床诊疗规律研究提供了有利的工具，探索解决中医临床诊疗过程中多尺度非完整信息整合的核心技术，建立中医药知识图谱构建的流程和规范将成为研究的热点。

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[25] 于彤，刘静，贾李蓉，等.大型中医药知识图谱构建研究[J].中国数字医学，2015，10（3）：80-82.

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篇(2)

引用格式：邢霞， 钟永恒， 刘佳， 等. 基于国家自然科学基金的我国医学科学的省域基础研究竞争力分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2017， 2（3）： 232-243[引用日期]. http：//kmf.ac.cn/p/1/124/.

1 引言

随着知识经济的迅速崛起，综合国力竞争的前沿已从技术开发延伸到基础研究。基础研究已成为一个国家或地区科技发展水平的标志，代表着国家或地区的科技实力[1]。因此，加强对我国基础研究竞争力研究不仅是广大科技管理部门、大学与科研机构、科技工作者的迫切需求，也有利于分析掌握我国基础研究竞争力的现状，为快速提升我国基础研究竞争力提供建议，为建成科技强国奠定扎实基础。

国家自然科学基金（National Natural Science Foundation of China，简称NSFC）作为我国支持基础研究的主要渠道之一，是国家创新体系的重要组成部分。自成立以来，对推动我国基础研究的稳定发展起到了重要作用。其公开、公正、公平的原则，在科技界获得了崇高的声誉，被科研人员公认为国内最规范、最公正、最能反映研究者竞争能力的研究基金[2]。获得NSFC资助的竞争能力已经成为衡量我国各省域和科研机构基础研究水平的一项重要指标。本文修正了“国家自然科学基金竞争能力指数”（competitiveness index on NSFC，简称 “NCI”）， 以医学科学为例，对我国省域基础研究竞争力进行分析，了解我国的医学科学的研究现状。

2 研究现状

通过文献调研发现，关于国家或地区的基础研究竞争力的分析与评价目前还没有一个较为完善、系统、量化的指标体系。目前的研究主要是从基础研究投入、基础研究队伍与基地建设、基础研究产出这3个角度展开。其中最常见的是以基础研究投入角度中的国家自然科学基金为切入点和以基础研究产出角度中的论文为切入点。

从NFSC的角度分析我国基础研究竞争力的研究已有不少，马廷灿等构建了基于NSFC竞争能力的基础研究综合竞争力指数，对我国大陆31个省市的基础研究竞争力进行了系统的、动态交互式的可视化对比分析[3]；张慧颖等构建“学科竞争力指数”，对学科竞争力进行考察，并构建“省市基础研究效率指数”以考察科研人员科研效率[4]；张祚等利用GIS工具和空间分析方法，主要采用Moran’s I指数和G系数等统计指标，从不同的空间尺度，对科学基金资助项目总体空间分布情况、省际获资助和城市获资助空间分布情况进行了分析[5]；杨新泉等[6]、廖海等[7]、高凯等[8]从单个学科的角度对各省市的资助情况进行了研究；马廷灿等[9]、丁奕然等[10]基于NSFC对高校和科研机构的基础研究竞争力进行分析。

3 研究内容与方法

3.1 国家自然科学基金-医学科学部介绍

医学科学的发展是保障公众健康的重要基础和支撑，其基础研究关系到人民健康水平的提高，同时对完善国家创新体系和建设创新型国家具有重要意义。医学是目前最为活跃的自然科学研究领域之一，医学科学的创新已经成为我国民生科技工作的战略重点。为了适应当前医学科学前沿发展的趋势，即以人为主体，2009年，国家自然科学基金委员会将医学科学从生命科学中独立出来，成立了医学科学部。全新的医学科学部将遵循在科学研究领域自由探索和国家需求导向“双力驱动”的规律的基础上，提倡以防病控病为目标，侧重基础研究和人才培养，注重与国际同类研究接轨和合作，推动具有我国特色的中医药和原创性研究的开展，提高我国医学科学基础研究和应用基础研究水平[11]。

3.2 数据来源

原始数据来自国家自然科学基金委科学信息网络信息系统（ISIS）。数据经中国科学院武汉文献情报中心中国产业智库采集、清洗、整理和集成。检索时间为2017年1月20日。检索申请代码为H类（医学科学部）的项目信息。

3.3 分析指标建立

不少学者对基于NSFC的基础研究竞争力问题展开了研究，其中马廷灿等[12]综合考虑各地区在医学科学领域中获得国家自然科学基金资助的专家数量、经费数量以及31个省域的平均水平，提出基于国家自然科学基金资助能力的医学科学基础研究竞争力指数。某省域某年（基于项目批准年度）的医学科学基础研究竞争力指数―――NCI某省域-某年的计算公式如下：

NCI某省域-某年=

其中，专家数量是指某省域某年在医学科学领域获得国家自然科学基金资助的专家（即项目负责人）数量；经费数量是指某省域某年在医学科学领域获得国家自然科学基金资助的经费数量。

通过对上述计算公式和NSFC公开的相关项目信息进行研究，笔者认为该指标在计算基础研究竞争力方面仍然具有不全面性。为了更加系统、全面、有效地分析我国省域、大学与科研机构基于国家自然科学基金的基础研究竞争力，构建一套更系统、更全面的评价指标体系是非常必要的。基于此，本文完善了NCI的内涵，修正NCI指数。以省域作为研究对象，将某省域获得NSFC资助的项目数量、项目经费、机构数量、项目主持人数量这4项指标纳入NCI，形成针对省域的综合NCI、学科NCI、项目类别NCI.某省域的项目数量和项目经费主要反映基础研究的现状与实力，而某省域获得NSFC的机构数量和项目主持人数量指标则能较好地反映其在基础研究的潜力与发展前景。将这4项指标纳入NCI能够更全面、更真实反映某省域的基础研究竞争力状况。本文主要涉及学科NCI，这里所指的学科与国家自然科学基金的科学部相对应，见公式1。

4.3 2016年大学与科研机构TOP20（医学科学NCI）

根据大学与科研机构基础研究学科NCI计算公式，笔者列出了2016年在医学科学领域的大学与科研机构TOP20及其竞争力。结果显示：TOP 5的大学与科研机构是上海交通大学、中山大学、复旦大学、华中科技大学以及北京大学。上海交通大学位居榜首，NCI为50.339 6，远远高于其他大学和机构。TOP20的大学与机构中，有接近一半的大学与科研机构属于专业型医科院校。其中上海市占4个，北京市占2个。如表3所示：

5 结论

通过研究与分析，可得出以下结论：

（1）总体上我国医学科学基础研究投入增长较快，2006年项目经费是58 577.85万，2016年达到397 158.62万元，年均增长率21.09%；2006年项目数量2 192项，2016年达到9 212项，年均增长率15.4%。但我国仍然是发展中国家，基础研究的发展还面临不少的困难和挑战，医学科学基础研究经费投入还是偏低，投入强度不够，与发达国家存在一定差距。基础研究是一项长期的系统性工程，其投入结构和资助机制有待改善，可以适当加大地方政府和企业对基础研究的投入比重，而加大中央财政对基础研究的投入仍然是首要任务和发展方向。