医学信息学与生物信息学发展状况分析——基于(3) - 世界最新医学信息文摘杂志社投稿

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医学信息学与生物信息学发展状况分析——基于(3)

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5 小结

在数据科学广泛应用于各领域的背景下，我们应加快自身发展步伐，分析认清国内与国外的发展差距所在，努力改善国内学科内部分化不明显、结构混乱的局面，加强理论方面的深入研究，同时政府部门加大对医学信息学和生物信息学支持力度，多方面保障两学科在快速发展阶段跟上国际节奏，向高水平学科不断发展。

医学信息学（medical informatics）是一门由信息科学、医学和卫生保健学等交叉而来的新兴学科。20世纪70年代初期，国际信息处理协会（IFIP）第一次提出了“医学信息学”一词[1]。生物信息学（bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学，于1956年第一次在美国被提出。结合调查数据来看：医学信息学和生物信息学两门热门的交叉学科均起源于国外，国内发展约开始于20世纪90年代，略滞后于欧美国家；由于地域差异与国情特征，国内外研究存在较大差距。因此，有必要以文献为参照依据，对国内外两门学科科研成果进行对比分析。本研究通过检索2000—2016年近20年间中国知网和Web of Science（科学网）收录的学科文献，分别从国内文献、国外文献、来源期刊、被引频次等角度对国内外医学信息学和生物信息学进行基于文献的统计学分析，采用文献计量学的方法将两学科进行对比，同时将国内和国外研究成果进行对比，以确保能科学准确严谨地反映出两门学科的研究历程、发展现状、国内外差异和学科异同点。综合了解各国医学信息学和生物信息学的科研概况，将对于我国这两门学科的稳定飞速发展具有重要的科研意义和参考价值。1 国内医学信息学和生物信息学文献的计量分析1.1 数据来源与检索数据来源于中国知网（CNKI）平台下的中文数据库高级搜索，检索时间跨度限定2000—2016年；选取检索主题“医学”并含“信息”精确查找，得到医学信息学国内文献总数：46 205篇，经筛查得到有效文献46 188篇；选取检索主题“生物”并含“信息”精确查找，得到生物信息学国内文献总数：89 167篇，经人工筛查得到有统计学意义的文献89 结果与分析对检索到的数据按发表年份进行数量统计，见（图1）。图1 2000—2016年国内两学科发文量统计从（图1）可以看出2000—2016年国内两学科文献发表量均总体呈现直线增长趋势。线性增长模型表明医学信息学和生物信息学处于一个平稳增长的时期[2]。现阶段我国生物信息学在发文数量和增长速度上均高于医学信息学。2000年之初，两者发文量基本持平，经过16年的积淀，生物信息学每年发表文献量达到医学信息学的近两倍之多。揭示了生物信息学目前在国内受到更广泛的关注，已经有了一定的发展基础，进入快速发展阶段，而医学信息学紧随其后。随着新医改政策的不断推进，国家对相关医疗交叉学科投入和扶持力度不断增大，科研成果不断涌现。2 国外医学信息学和生物信息学文献的计量分析2.1 数据来源与检索为检索国外两学科领域的核心文献，本研究以Web of Science数据库作为数据来源，检索时间跨度限定2000—2016年；在“General Search（通用搜索）”检索框输入“medical informatics”采用“主题”检索，索引到医学信息学文献16 402篇，经人工筛查删去无效的文献最终得到16 400篇相关文献；同样方法搜索“bioinformatics”索引到生物信息学文献52 351篇，经筛查最终得到有统计学意义的相关文献52 结果与分析统计2000—2016年Web of Science数据库索引出的国外两学科文献量，并对比分析得出文献增长规律。两组数据对比，可以清晰看出国外2000—2016年生物信息学研究文献远多于医学信息学，16年间差距已增长约14倍之多；相反，医学信息学文献数量增长缓慢，见（图2）。随着2006年人类基因组图谱绘制的完成，生物信息学的发展已经进入到了后基因组时代[3]。新时期下3代测序技术通过云计算大数据的协助让可分析数据呈指数型增长，进一步促进生物信息学的大发展。表1 《医学信息学杂志》《生物信息学》杂志文献按被引频次统计序号《医学信息学杂志》篇名作者被引次数《生物信息学》篇名作者被引次数1 医学信息学的发展与思考代涛 49 后基因组时代的生物信息学陈铭 129 2 国外医学信息学科研热点的文献计量学分析崔雷，陈文滨 31 生物信息学及其在蛋白质组学中的应用马袁君，程震龙，孙野青 43 3 数据挖掘及其在医学信息中的应用石晓敬 26 生物信息学数据库研究进展张晓东，张传富，彭科峰，等43 4 信息管理与信息系统（医学）专业课程体系设置叶明全，吴少云 20 后基因组时代生物信息学的发展趋势唐旭清，朱平 39 5 从国外护理信息学看我国该学科的发展与对策王再超，沈绍武，毛树松，等 18 甘蔗MYB2转录因子的电子克隆和生物信息学分析李国印，阙友雄，许莉萍，等36 6 国外医学信息学研究领域可视化引文分析许丹，侯跃芳 17 真核基因可变剪接研究现状与展望李稚锋，王正志，张成岗 32 7 医学信息管理学课程设置的研究分析王秀平，袁永旭，孙淼 17 木质素合成酶C3H基因的生物信息学分析薛永常，聂会忠，刘长斌 30 8 我国医学信息教育改革与发展的回顾与展望王伟 16 《生物信息学》本科教学初探高亚梅，韩毅强 29图2 2000—2016年国外两门学科发文量3 国内外学科文献主要来源期刊分析分析国内外生物信息学和医学信息学科论文的来源期刊，有助于确定其领域的核心期刊，并对读者的投稿方《医学信息学杂志》杂志在中国知网中文数据库中检索《医学信息学杂志》，按关键字“医学信息”索引，时间跨度限定2000—2016年，检索内容在（表1）示出。分析（表1）中《医学信息学杂志》部分，从被引频次最高的10篇文献可以发现，此杂志收录文献主要涉及医学信息学（medical informatics）、数据科学（data science）、信息管理（information management）、医学（medicine）等方面。指明了学科研究重点，同时体现医学信息学多学科?《生物信息学》杂志在《生物信息学》杂志中，用上文同样方式按关键字“生物信息”检索，内容见（表1）。分析杂志收录文献可以看出，我国生物信息学在后基因组时代下，研究重点放在利用计算机科学进行具体数据分析，基因组学、蛋白质组学的应用以及克隆等，多个学科交叉协作，共同推动生物信息学的快速成长与进步外文核心杂志以Web of Science为数据来源，“General Search”检索框分别输入“BMC Bioinformatics”（BMC生物信息学）、“Journal of Biomedical Informatics”（生物医学信息学杂志）、“Briefings in Bioinformatics”（生物信息学简报）和“Scientific Reports”（科学报告），采用“出版物名称”检索项，检索出四种不同的杂志，时间跨度限定2000—2016年。在所得检索结果中选取“研究方向”字段进行分析。文献的研究方向代表了国外学者的最新学术研究动向。（表2）展示四种主要外文杂志收录文献共同的研究方向及其所占比例，同时还可得出每个杂志不同的学科侧重点。其中，“biochemistry molecular biology”和“computer science”综合比例最高，说明计算机技术在生物信息学研究中起到越来越重要的作用。结合分析发现，随着算法产生数据量的爆发式增长，国外学者开始利用大数据解决相关生物学、医学问题。其中一种手段即机器学习。由于大数据具有高维、多变、复杂等特性，如何从真实、复杂、凌乱和无模式的大数据中挖掘出人类感兴趣和有价值的知识，仍需要更先进和成熟的机器学习与深度学习理论进行指导[4]。当下热门的机器学习即用数据或以往的经验，优化计算机程序的性能标准，使用机器学习方法统计生物医学方面大数据，并应用于个性化医疗、转化医疗和医学诊断，将是一种更加有效的研究途径。4 国内外研究发展对比分析综合国内外文献，生物信息学均以直线增长趋势不断向前发展，国外文献量多于国内近一倍，但国内发展紧跟国际，国内学者不断向国外学者学习和借鉴，努力缩小发展差距。2006年以后国内医学信息学文献量反超国外，并一直保持增长趋势。这说明在我国医学信息学研究同样得到各研究院、高校的重视，医学信息学发展基础条件已经成熟。但学科仍处于初期发展阶段，社会普及度不高，学科内部结构较混乱，科研和教育力度还远不及国外水平。从国内外期刊收录文献可以看出，目前国内和国外生物医学领域研究均围绕基因组学、测序算法、医学、大数据分析等方面，这将促进国内和国外学者的科研合作与深层次学术交流，共同攻坚克难。但国外学者相比国内更着重于利用计算机技术和大数据科学进行序列分析、算法实现等理论研究，对于先进的机器学习方法早已开始应用。而国内倾向于应用计算机技术解决基因克隆、医学成像、水稻杂交等生物医学领域的具体问题。不可否认国内学科发展水平落后于国外，这与我国科技发展水平、教育普及程度和政府支持力度有一定关系。因此，不断加强学科领域的实践探索与理论研究，增强国际影响力，仍然任重而道远[5]。表2 四种杂志共同研究方向所占比例统计（%）注：biochemistry molecular biology：生物化学与分子生物学；computer science：计算机科学；mathematical computational biology：数学计算生物学；genetics heredity：遗传；medical informatics：医学信息学；cell biology：细胞生物学；mathematics：数学；information science library science：信息科学图书馆学序号研究方向 “BMC Bioinformatics” “Journal of Biomedical Informatics”“Scientific Reports”1 biochemistry molecular biology 98.47 - 88.29 38.87 2 computer science 61.63 98.79 44.15 -3 mathematical computational biology 97.75 89.12 82.59 -4 genetics heredity 77.35 - 68.50 30.57 5 medical informatics 32.12 97.46 32.75 -6 cell biology 21.31 - 8.71 15.86 7 mathematics 59.90 44.50 33.99 -8 information science library science - 50.30 20.10 -“Briefings in Bioinformatics”5 小结在数据科学广泛应用于各领域的背景下，我们应加快自身发展步伐，分析认清国内与国外的发展差距所在，努力改善国内学科内部分化不明显、结构混乱的局面，加强理论方面的深入研究，同时政府部门加大对医学信息学和生物信息学支持力度，多方面保障两学科在快速发展阶段跟上国际节奏，向高水平学科不断发展。参考文献[1] 曹高芳，于微微，李继宏，等. 国内外医学信息教育研究比较[J].预防医学情报杂志，2013，29（1）：62-65.[2] 亢川博，王伟，张世玉，等. 国内外医学信息学研究现状的可视化分析[J]. 中华医学图书情报杂志，2016，25（8）：24-30.[3] 赵屹，谷瑞升，杜生明. 生物信息学研究现状及发展趋势[J]. 医学信息学杂志，2012，33（5）：2-6.[4] 何清，李宁，罗文娟，等. 大数据下的机器学习算法综述[J]. 模式识别与人工智能，2014，27（4）：327-336.[5] 曹霞，陈云香，杨华. 基于SCI-E的我国生物信息学领域论文产出分析[J]. 医学信息学杂志，2013，34（11）：11-16，6.