高 曼 李海燕

(1.中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所情報分析與評價研究室，北京 100700; 2.中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所，北京 100700)

中醫(yī)藥信息學(xué)是一門由中醫(yī)藥學(xué)與信息學(xué)融合產(chǎn)生的以中醫(yī)藥信息為研究對象，旨在提高中醫(yī)藥信息獲取、轉(zhuǎn)化、傳播和利用能力的新興交叉學(xué)科。中醫(yī)藥信息學(xué)主要研究中醫(yī)藥信息的運動規(guī)律及其相互作用，近年來，中醫(yī)藥信息學(xué)在理論、方法、技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)方面快速發(fā)展，已被廣泛應(yīng)用于中醫(yī)臨床規(guī)律發(fā)現(xiàn)與輔助診療、中藥科研與生產(chǎn)、中醫(yī)藥古今文獻知識服務(wù)等各個領(lǐng)域，在中醫(yī)藥現(xiàn)代化進程中發(fā)揮著重要作用，形成了中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)挖掘與利用、中醫(yī)智能診療裝備研制、中藥數(shù)據(jù)分析與智能制造研究、中醫(yī)古籍智能化研究與知識服務(wù)、以及基于大數(shù)據(jù)的中醫(yī)藥評價等熱點研究方向，本文對各個研究熱點進行分析以期為研究人員提供有益參考。

1 中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)挖掘與利用

1.1 名老中醫(yī)經(jīng)驗挖掘研究

利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)研究名老中醫(yī)臨證經(jīng)驗，對解析名老中醫(yī)診療規(guī)律、總結(jié)和傳承其學(xué)術(shù)思想具有重要意義。采用數(shù)據(jù)挖掘方法和相關(guān)平臺軟件開展名老中醫(yī)經(jīng)驗挖掘的研究有很多，如頻數(shù)分析法用于統(tǒng)計名老中醫(yī)常用藥物，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法用于發(fā)現(xiàn)名老中醫(yī)用藥組合，聚類分析用于名老中醫(yī)診治疾病證型分類，因子分析用于總結(jié)名老中醫(yī)診治疾病的核心處方等等[1-2]；中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)軟件、古今醫(yī)案云平臺集成了數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等多種方法技術(shù)，不僅可以實現(xiàn)對醫(yī)案信息中的癥狀、證型、疾病名稱、藥物名稱等信息標(biāo)準(zhǔn)化處理，并可采用多種方法實施數(shù)據(jù)挖掘，近年來在名老中醫(yī)經(jīng)驗挖掘中的應(yīng)用非常普遍[3]。

1.2 面向臨床決策支持的知識服務(wù)研究

利用計算機技術(shù)將醫(yī)學(xué)知識庫與臨床實踐相結(jié)合，模擬醫(yī)學(xué)專家的診治思路，并通過分析臨床數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)與決策邏輯關(guān)聯(lián)知識點，輔助醫(yī)務(wù)人員進行臨床決策是臨床決策支持系統(tǒng)的核心[4-5]。中醫(yī)臨床知識庫全面整合名醫(yī)經(jīng)驗、中醫(yī)醫(yī)案、臨床指南、中醫(yī)文獻、方劑知識和術(shù)語系統(tǒng)等多種知識資源，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范化表達(dá)中醫(yī)知識，促進中醫(yī)臨床知識互融互通[6]；隨著中醫(yī)知識庫、藥學(xué)知識庫和臨床知識庫的構(gòu)建，以及知識表達(dá)、知識推理等技術(shù)的不斷進步，使得面向中醫(yī)藥臨床決策支持的知識服務(wù)成為可能，中醫(yī)藥信息學(xué)領(lǐng)域開展了相關(guān)研究，以期為輔助臨床決策提供實時、動態(tài)及個性化的知識服務(wù)，提高決策效率和精確度[7]。

1.3 基于真實世界數(shù)據(jù)的分析研究

電子病歷、醫(yī)保記錄存儲的診療信息能夠較好地體現(xiàn)真實世界中疾病診療情況，以此為數(shù)據(jù)源可以開展中醫(yī)真實世界研究，包括藥物療效評價、藥物安全性分析、臨床診療規(guī)律發(fā)現(xiàn)和疾病中醫(yī)證候特征分析等。根據(jù)研究目的對醫(yī)院信息系統(tǒng)存儲的藥物治療疾病信息進行分組，統(tǒng)計分析觀察組和對照組的疾病治療差異，可進行藥物療效評價[8-9]；獲取醫(yī)院信息系統(tǒng)記錄的藥物使用情況及不良反應(yīng)事件等信息，可實施藥物安全性分析[10-11]；采集醫(yī)院信息系統(tǒng)中患者醫(yī)療數(shù)據(jù)，分析臨床上疾病治療的用藥特點，可開展真實世界疾病診療規(guī)律的發(fā)現(xiàn)研究[12]；統(tǒng)計比較醫(yī)院信息系統(tǒng)中中藥制劑的使用、患者患病特征和診治過程等信息，可分析中藥制劑在臨床上使用的合理性[13]；多種維度分析醫(yī)院信息系統(tǒng)存儲的疾病中醫(yī)證候分布情況，可以幫助臨床醫(yī)生了解真實世界中的患者特征、證候分布、核心病機等[14]。

1.4 信息技術(shù)輔助中醫(yī)診斷研究

辨證分型是中醫(yī)診斷學(xué)的精髓，“辨證”是臨床醫(yī)生對患者的中醫(yī)臨床癥狀和舌脈象等信息加以分析、歸納，以辨清疾病的病因病機、病性和病位的過程。但是中醫(yī)臨床辨證中存在著大量主觀性和模糊性，缺乏客觀的評價標(biāo)準(zhǔn)，運用機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)，分析中醫(yī)四診、患者生理指標(biāo)等信息，建立辨證分型模型對實現(xiàn)中醫(yī)診斷數(shù)字化、客觀化具有重要意義。利用極值隨機森林等算法結(jié)合患者病史和癥狀、生化指標(biāo)等數(shù)據(jù)進行癥候分類研究，可構(gòu)建符合中醫(yī)理論的癥候分類模型[15-16]；對疾病中醫(yī)證候進行聚類分析，亦可輔助中醫(yī)證候分類研究[17]；運用Logistic回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等方法能分析疾病證素組合分布規(guī)律及中醫(yī)證候特征[18]；利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和決策樹算法可以挖掘證候與證型之間的關(guān)系，對指導(dǎo)臨床辨證具有重要意義[19]；亦有研究人員采用數(shù)據(jù)挖掘方法分析西醫(yī)同一疾病不同分型的中醫(yī)證候特點，豐富中醫(yī)辨病論治的內(nèi)涵[20]。

2 中醫(yī)智能診療裝備研究

2.1 中醫(yī)四診信息智能采集和處理設(shè)備研發(fā)

以舌診儀、面診儀、問診儀、脈診儀為代表的中醫(yī)四診信息采集和處理設(shè)備，及四診采集集成設(shè)備的研發(fā)，對中醫(yī)四診客觀化和建設(shè)移動健康管理平臺[21]具有重要意義。舌診儀主要由數(shù)字圖像采集和舌象特征處理兩個系統(tǒng)組成[22]，采用高性能設(shè)備獲取舌象圖像后可對舌象顏色、紋理和舌體等特征進行客觀化分析處理[23-24]；面診儀可采集患者面部前額、臉頰和口唇等部分在色調(diào)、飽和度與明度的色彩空間顏色參數(shù)，稱為面象參數(shù)[25-26]；問診儀可以實現(xiàn)人機對話，智能采集患者既往史、現(xiàn)病史、過敏史以及家族史等信息[27]；脈診儀利用傳感器等收集人體脈象生理信息，通過芯片將其發(fā)送到中心服務(wù)器進行分析[28]，四診儀獲取的信息可為中醫(yī)臨床疾病辨證分型提供參考。目前集成中醫(yī)四診客觀化采集設(shè)備的輔助診療系統(tǒng)已經(jīng)部分應(yīng)用于醫(yī)院健康管理中心、治未病科[29]；四診信息規(guī)范化、數(shù)字化、客觀化采集是創(chuàng)建四診數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵條件，四診數(shù)據(jù)庫是為遠(yuǎn)程醫(yī)療提供中醫(yī)解決方案的重要基礎(chǔ)[30]。

2.2 中醫(yī)健康監(jiān)測智能可穿戴設(shè)備研發(fā)

中醫(yī)提倡的“治未病”與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的健康管理理念頗為一致，睡眠監(jiān)測、飲食監(jiān)測、呼吸監(jiān)測和脈搏監(jiān)測等可穿戴設(shè)備在個體“未病先防”、“欲病先治”中起到了重要作用[31]?？纱┐鹘】翟O(shè)備可以及時監(jiān)測用戶血糖、血壓、睡眠、心率及脈搏等數(shù)據(jù)，為中醫(yī)健康管理平臺即時健康監(jiān)測帶來巨大便捷，除此之外可穿戴設(shè)備的即時健康監(jiān)測數(shù)據(jù)可借助云存儲技術(shù)進行云端存儲和分析，有助于其在遠(yuǎn)程診療方面發(fā)揮獨特優(yōu)勢[32]?？纱┐髟O(shè)備提供的實時健康監(jiān)測，在優(yōu)化中醫(yī)藥大健康管理服務(wù)過程中亦發(fā)揮著重要作用，促進中醫(yī)藥大健康服務(wù)向著數(shù)字化、智能化和科學(xué)化方向發(fā)展。

2.3 中醫(yī)智能治療設(shè)備研發(fā)

基于中醫(yī)基礎(chǔ)理論和適宜技術(shù)開發(fā)的智能治療設(shè)備，區(qū)別于傳統(tǒng)的養(yǎng)生保健理療儀器，更貼近中醫(yī)防病治病的理論特點，目前中醫(yī)智能化治療的研究和應(yīng)用主要集中在智能穴位刺激治療儀和智能推拿治療儀上[33]。南京中醫(yī)藥大學(xué)開發(fā)的智能針灸機器人可自動檢測穴位、根據(jù)治療要求調(diào)整艾灸位置和針刺深淺；按摩推拿機器人可以自動確定穴位，采用機器臂控制技術(shù)模仿中醫(yī)推拿手法，通過測量特定肌肉或肌腱的精準(zhǔn)硬度，對軟組織實現(xiàn)精準(zhǔn)感控，進行治療[34]。

3 中藥信息研究

3.1 中藥材質(zhì)量控制信息化

中藥材質(zhì)量控制涉及的環(huán)節(jié)繁多，包括土壤、種質(zhì)、炮制、存儲和制劑等過程，信息技術(shù)的介入可有效解決中藥材質(zhì)量控制難的問題。“互聯(lián)網(wǎng)+”信息技術(shù)與中藥農(nóng)業(yè)深度融合，可改造傳統(tǒng)中藥農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，實現(xiàn)中藥農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化管理、數(shù)據(jù)追溯、數(shù)據(jù)反饋和數(shù)據(jù)預(yù)測等[35]。中藥材信息化追溯體系建設(shè)，是實現(xiàn)中藥材來源可查、去向可追，治理中藥材質(zhì)量問題的有效舉措[36]。本草基因組數(shù)據(jù)庫依據(jù)多國藥典收錄草藥物種，為草藥物種鑒定、用藥安全、優(yōu)良品種分子育種等方面提供信息支撐[37]。人工智能、深度學(xué)習(xí)及圖像處理技術(shù)已經(jīng)在識別中藥材及中藥飲片中得到深入應(yīng)用[38]，提取不同中藥飲片的圖像大小、顏色、紋理和形狀等參數(shù)，運用機器學(xué)習(xí)算法對樣本數(shù)據(jù)進行分類訓(xùn)練，建立飲片圖像特征識別分類模型，為有效辨別不同產(chǎn)地的中藥飲片、相近品種和易混淆品種提供了分析手段。

3.2 中藥智能制造技術(shù)

中藥制藥工業(yè)當(dāng)前正處于數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型過程中，中藥信息學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)開展了大量研究實踐，促進實現(xiàn)中藥智能制造，并已形成一些有益的探索經(jīng)驗[39]。例如，利用文獻報道數(shù)據(jù)、中藥制藥過程數(shù)據(jù)和藥工操作經(jīng)驗，構(gòu)建中藥制藥工藝知識庫，并整合深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實現(xiàn)知識自動化和決策科學(xué)化，推動中藥制藥工業(yè)向“智慧制藥”轉(zhuǎn)型[40]；運用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)建立中藥生產(chǎn)過程的數(shù)字化模型，可為基于模型的中藥制藥過程智能化控制提供優(yōu)化策略[41]；遵循制藥行業(yè)自動化生產(chǎn)指南等相關(guān)要求，構(gòu)建實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，實現(xiàn)制藥過程實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)報表電子化操作和管理、生產(chǎn)工藝可回顧及藥物質(zhì)量可追溯，以輔助中藥制造工藝改進和質(zhì)量提升[42]。

3.3 中藥藥性與功效研究信息化

藥性理論是中藥學(xué)的核心理論，是指導(dǎo)中醫(yī)臨床遣方用藥的重要依據(jù)，在繼承的基礎(chǔ)上豐富藥性理論、揭示藥性理論的科學(xué)內(nèi)涵，是中藥現(xiàn)代化的研究重點。獲取文獻中記載的中藥藥性、功效等信息并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運用數(shù)據(jù)挖掘算法，可以分析中藥藥性與功效的關(guān)聯(lián)關(guān)系[43]；中藥藥性與方劑功效存在非線性關(guān)系，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法分析組方中的中藥藥性組合 (性-味-歸經(jīng)) 及功效規(guī)律, 并挖掘藥性組合與功效之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則[44]，可以為中藥方劑的功效預(yù)測提供依據(jù)[45]。構(gòu)建人工智能預(yù)測模型，度量中藥成分相似性，可推測辨別中藥藥性[46]；利用決策樹算法，結(jié)合中藥藥理作用與藥性之間的關(guān)系建立藥性預(yù)測平臺，實現(xiàn)直觀、快速的藥性預(yù)測[47]，為缺失藥性的補遺提供了新的思路和途徑。

3.4 中藥網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究

中藥藥效成分多，作用靶點復(fù)雜，呈現(xiàn)出多層次、多系統(tǒng)的復(fù)雜作用模式，網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)是通過構(gòu)建“藥物活性成分-疾病-靶點-通路”的網(wǎng)絡(luò)，分析藥物的活性成分、靶點、通路以及和疾病在網(wǎng)絡(luò)中的相互作用關(guān)系，從而闡明藥物治療疾病的作用機制[48]。通過中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫與分析平臺發(fā)現(xiàn)中藥活性成分及靶點，取與疾病相關(guān)交集靶點，借助網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)方法進行分析，可幫助闡明中藥的藥效成分、預(yù)測藥物作用的潛在靶標(biāo)[49-50]；有研究者[51-52]將網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)與高效液相色譜相結(jié)合，通過高效液相色譜檢測中藥含有的化學(xué)成分，然后采用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)方法，得到其含有的活性化合物，研究其中的活性成分，提高中藥活性成分的篩選效率；亦有研究者[53]將中藥藥性理論與網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)方法結(jié)合，按照藥性把中藥復(fù)方劃分為多個性味模塊后再進行網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究，探索更符合中醫(yī)藥特色的藥物作用機制研究方法。

4 基于中醫(yī)古今文獻信息的學(xué)科知識服務(wù)

4.1 中醫(yī)古籍智能化數(shù)據(jù)平臺

中醫(yī)古籍智能化研究是促進中醫(yī)古籍保護、傳播和深度利用的重要手段，是“讓古籍活起來”的重要途徑。區(qū)別于傳統(tǒng)的中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化閱覽平臺，中醫(yī)古籍的智能化數(shù)據(jù)平臺不僅可以實現(xiàn)古籍的自動?？薄⒆詣訕?biāo)點、自動編纂、自動注釋、自動索引、自動排版等功能，還提供基于中醫(yī)古籍知識圖譜的數(shù)據(jù)分析、挖掘、知識服務(wù)等功能[54]。醫(yī)案古籍知識庫通過對醫(yī)案類中醫(yī)古籍蘊含的知識解析、重組和規(guī)范，結(jié)合中醫(yī)古籍后控詞表，可以對古籍知識內(nèi)容進行全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確地表達(dá)與顯示，實現(xiàn)醫(yī)案古籍的知識化檢索與服務(wù)[55]。

4.2 中醫(yī)藥學(xué)科化知識服務(wù)平臺

學(xué)科化知識服務(wù)平臺是將知識服務(wù)與學(xué)科緊密結(jié)合，將學(xué)科內(nèi)的知識與知識有機地結(jié)合起來，提供專業(yè)的知識服務(wù)。中醫(yī)藥領(lǐng)域開展了大量構(gòu)建?？啤２≈R庫的研究，以為專業(yè)內(nèi)臨床及科研人員提供知識服務(wù)，如，整合脾胃病名醫(yī)經(jīng)驗、臨床研究、臨床指南、中醫(yī)文獻和方藥知識等資源，構(gòu)建脾胃病臨床文獻大數(shù)據(jù)平臺[56]；全面收集中醫(yī)領(lǐng)域內(nèi)功能性胃腸病知識，納入醫(yī)案、方劑、養(yǎng)生方法等數(shù)據(jù)，且支持用戶編輯、更新中醫(yī)知識，以共建共享的方式構(gòu)建功能性胃腸病中醫(yī)知識庫[57]；抽取文獻數(shù)據(jù)中包含的實驗數(shù)據(jù)集及其形成的包括機體器官、組織細(xì)胞、分子網(wǎng)絡(luò)等各級水平的穴位刺激效應(yīng)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系，利用計算機生成圖形和圖表，表示針刺效應(yīng)錯綜復(fù)雜的過程，構(gòu)建穴位刺激效應(yīng)可視化平臺，為針刺生物學(xué)機制的深入研究提供規(guī)范化的數(shù)據(jù)支持及可視化分析[58]。

4.3 中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜與知識服務(wù)

知識圖譜是一種可視性強、自帶推理規(guī)則且便于機器學(xué)習(xí)和利用的知識存儲與應(yīng)用技術(shù)，在中醫(yī)藥領(lǐng)域的研究及應(yīng)用非常廣泛。中醫(yī)藥各子領(lǐng)域構(gòu)建的知識圖譜，如證候知識圖譜、專病知識圖譜、方劑知識圖譜和中藥知識圖譜，是實現(xiàn)中醫(yī)知識可視化、中醫(yī)智能問答和語義檢索的關(guān)鍵基礎(chǔ)[59]。目前相關(guān)研究已深入應(yīng)用至中醫(yī)藥知識服務(wù)的各個方向，利用本體技術(shù)描述管理中醫(yī)醫(yī)案，實現(xiàn)醫(yī)案的智能檢索，可更有效地發(fā)揮中醫(yī)醫(yī)案的重要價值[60]；構(gòu)建中醫(yī)病機內(nèi)涵知識圖譜，結(jié)合臨床個體化診療決策支持系統(tǒng)，建立病機主導(dǎo)的中醫(yī)臨床個體化診療決策支持系統(tǒng)，為中醫(yī)個體化診療輔助決策提供解決方案[61]；基于知識圖譜構(gòu)建中醫(yī)藥智能問答系統(tǒng)，為用戶解答病證相關(guān)問題，提供輔助診療建議[62-63]。

5 基于大數(shù)據(jù)的中醫(yī)藥評價研究

5.1 循證中醫(yī)臨床實踐指南證據(jù)評價

隨著循證醫(yī)學(xué)的發(fā)展，以證據(jù)為基礎(chǔ)制定的臨床實踐指南已經(jīng)成為臨床決策的主要依據(jù)。高質(zhì)量臨床研究論文是指南的主要證據(jù)來源，對臨床研究類論文進行質(zhì)量評價，不僅能為指南制定提供證據(jù)支持，亦可以對期刊質(zhì)量評價提供參考[64-65]。評價現(xiàn)代臨床研究論文質(zhì)量的方法分為定性和定量兩種，定性方法一般根據(jù)學(xué)科特點結(jié)合專家訪談開展文獻質(zhì)量評價[66]，定量方法通常根據(jù)公認(rèn)文獻質(zhì)量評價量表對文獻質(zhì)量進行評價[67]；中醫(yī)古籍亦是指導(dǎo)中醫(yī)藥診療實踐的重要證據(jù)來源，因此中醫(yī)藥領(lǐng)域開展了中醫(yī)古籍證據(jù)分級體系構(gòu)建研究，提出了多種中醫(yī)古籍證據(jù)質(zhì)量分級方式，但尚未形成完善的評價與分級體系[68]。

5.2 基于海量科技指標(biāo)數(shù)據(jù)的中醫(yī)藥學(xué)術(shù)評價

學(xué)術(shù)評價是根據(jù)評價目的，從數(shù)量、新穎性、認(rèn)可度和啟發(fā)性等角度對研究成果進行評價的過程，合理的學(xué)術(shù)評價可起到引導(dǎo)研究主體開展高質(zhì)量研究活動的作用。中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院提出科技量值(science and technology evaluation metrics，STEM)的概念，指出其是圍繞科技活動全過程，覆蓋創(chuàng)新活動全鏈條的綜合測算值，并以此為基礎(chǔ)從科技產(chǎn)出、學(xué)術(shù)影響和科技條件三個維度開展了中國醫(yī)院科技量值計算，旨在激勵醫(yī)學(xué)科技創(chuàng)新、推動醫(yī)學(xué)學(xué)科建設(shè)；為區(qū)域性引導(dǎo)患者就醫(yī)，推動更多優(yōu)質(zhì)中醫(yī)醫(yī)院進入民眾視野，建立和健全中醫(yī)藥學(xué)術(shù)影響力評價長效機制、更好地發(fā)揮中醫(yī)藥學(xué)術(shù)引領(lǐng)在中醫(yī)醫(yī)院建設(shè)中的導(dǎo)向作用，中國中醫(yī)科學(xué)院聯(lián)合中華中醫(yī)藥學(xué)會開展了基于中醫(yī)藥特色優(yōu)勢和科技影響力的中醫(yī)醫(yī)院評價和中醫(yī)醫(yī)院學(xué)科(專科)學(xué)術(shù)影響力評價工作[69-70]。

5.3 基于中醫(yī)藥科學(xué)知識圖譜的學(xué)科發(fā)展評價

科學(xué)知識圖譜是顯示科學(xué)知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖像，CiteSpace知識可視化軟件是目前最為流行的知識圖譜繪制工具之一，它可以繪制引文網(wǎng)絡(luò)圖譜來體現(xiàn)一個知識領(lǐng)域的演化歷程，并標(biāo)識出圖譜上作為知識基礎(chǔ)的引文節(jié)點文獻和共引聚類所表征的研究前沿[71]。采用CiteSpace軟件挖掘中醫(yī)藥領(lǐng)域文獻的引文、機構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞等信息，繪制科學(xué)知識圖譜，發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域核心研究團隊、研究熱點和研究前沿，總結(jié)研究領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，為領(lǐng)域發(fā)展提供參考是中醫(yī)藥科學(xué)知識圖譜研究的熱點[72-74]；專利可以體現(xiàn)研究主體的技術(shù)實力與創(chuàng)新能力，專利計量研究可以進行領(lǐng)域技術(shù)趨勢分析及預(yù)測，利用CiteSpace繪制專利科學(xué)知識圖譜，分析領(lǐng)域技術(shù)熱點、技術(shù)趨勢，可為領(lǐng)域創(chuàng)新研究提供參考[75-76]。

6 總結(jié)與討論

近年來，中醫(yī)藥與信息技術(shù)、人工智能技術(shù)的融合發(fā)展在中醫(yī)臨床輔助決策支持、智能中醫(yī)診療裝備研發(fā)、名老中醫(yī)經(jīng)驗傳承、藥物療效與安全性評價、中藥智能制造、中藥材質(zhì)量控制和中醫(yī)藥大健康管理等方面都非?；钴S，中醫(yī)藥信息學(xué)這一新興交叉學(xué)科的蓬勃發(fā)展為古老的中醫(yī)藥學(xué)帶來新的生機與活力，但要產(chǎn)生重大的突破還面臨著諸多挑戰(zhàn)，如利用現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)工程、人工智能等技術(shù)，研制和開發(fā)可應(yīng)用于中醫(yī)臨床實踐的智能診療裝備，客觀化收集和處理中醫(yī)臨床診療信息從而輔助基層中醫(yī)開展臨床診療研究，患者外在體征(舌脈等)與疾病的非定向?qū)?yīng)關(guān)系以及中醫(yī)診療行為中蘊含的大量隱性知識等都是中醫(yī)四診客觀化以及中醫(yī)智能診療領(lǐng)域亟待解決的問題；廣泛應(yīng)用信息技術(shù)開展中藥材質(zhì)量控制、中藥智能制造、中藥藥性與功效關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘、中藥藥性補遺和中藥網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究，從而促進中藥現(xiàn)代化及產(chǎn)業(yè)化進程過程中，解析影響中藥材質(zhì)量的眾多參數(shù)、優(yōu)化反饋控制模型是中藥智能制造的難點；智能計算和語義分析等技術(shù)在古籍?dāng)?shù)字化和知識組織中應(yīng)用的局限性，以及尚未形成全面可靠的中醫(yī)古文語料庫是中醫(yī)古籍智能化研究的困境；在運用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)分析來源廣泛、容量龐雜的中醫(yī)臨床診療數(shù)據(jù)，深入挖掘名老中醫(yī)經(jīng)驗、開展真實世界研究和分析中醫(yī)辯證診斷規(guī)律的過程中，缺乏中醫(yī)藥經(jīng)驗傳承數(shù)據(jù)類標(biāo)準(zhǔn)，在一定程度上限制了中醫(yī)藥傳承信息化的發(fā)展；中醫(yī)藥數(shù)據(jù)量龐大、增長速度快，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題日益突出，在數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理過程中如果出現(xiàn)錯誤標(biāo)注、噪聲大或不完整等質(zhì)量問題,就會導(dǎo)致源于數(shù)據(jù)的決策產(chǎn)生嚴(yán)重錯誤，從海量數(shù)據(jù)中有效獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是開展中醫(yī)藥信息學(xué)研究的重點和難點，因而基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，建立完善的評價機制處理海量中醫(yī)藥領(lǐng)域信息資源，提高信息獲取的質(zhì)量是關(guān)鍵。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突。

作者貢獻聲明高曼：設(shè)計研究方案，收集分析資料，撰寫論文；李海燕：提出研究思路，總體把關(guān)，審定論文。