我国医学知识库研究文献统计研究(2)

　　3. 3. 2 按研究专题统计： 根据文献检索关键词划分不同研究主题，在本世纪的 3 个阶段中，专科专病知识库研究文献的数量最多，且有明显的递增趋势； 其次是中医药方剂知识库研究，数量增长速度较快。值得一提的是，临床路径及电子病历知识库研究是近年来的研究热点，2010 年以来的研究数量分别居第 3、第4.见表 2.【2】

　　
　　3. 3. 3 按文献应用成果统计： 根据医学知识库文献应用成果统计，近年来我国医学知识库构建主要用于医学知识的语义检索与推理、辅助诊疗与临床决策、文献检索与教学以及具有更深层次功能的数据挖掘等应用。辅助诊疗与临床决策、语义检索与推理的应用文献数量最多，分别为 71 和 61 篇，并呈逐年递增趋势； 以文献检索与教学为应用目的的医学知识库研究文献数量相对最少，文献量为 10 篇，呈逐年递减趋势； 面向数据挖掘应用的医学知识库文献数量最少，总计为 8 篇，但增长速度较快。见表 3.【3】

　　
　　3. 3. 4 按研究类型统计： 我国医学知识库研究文献类型以应用研究型居多，文献量达到 137 篇，占总数量的 51%; 理论研究型文献数量次之，为 82 篇，所占比例约为 31%; 综述型文献最少，仅 49 篇，约占文献总量的 18%.见表 4.【4】

　　
　　4 讨论

　　医学知识库是对医学领域信息的模型化表示[10],其构建研究与应用是实现信息知识化、知识智慧化的重要途径，不断推动着医学朝智能化方向发展。目前医学资源极其丰富，利用现代信息技术构建医学知识库有利于科学探索疾病诊治规律，促进新的诊疗模式产生，进一步提高医学研究水平。通过检索近10 余年以来的相关文献可知，随着计算机网络和人工智能技术在医学领域内的广泛应用，医学知识库在我国的受关注程度越来越高，知识库研究数量明显呈上升趋势，研究主题也逐渐呈多元化发展，包括电子病历、临床路径等在内的各类专科专病知识库建设成为研究热点，如郑西川等[11]在临床路径知识库的建设研究中，提出了临床路径知识库表达模型的 3 个组件： 病人临床信息模型、临床术语代码集、路径模型表达语言，建立了支持病人诊疗计划的临床路径知识库规范化表达方法，要芳等[12]基于本体的电子病历知识库研究，实现了电子病历的语义检索与分析功能本体的应用，以期解决医学临床用语的通用性和规范化难题。

　　本研究收集 2000 年以来的知识库研究相关文献共 268 篇，其中 2008 年以后的文献 166 篇，占62%,说明2007 年以前是我国医学知识库研究的起步阶段，近 5 年来逐渐成为医学信息学领域的研究热点，但由于总体数量不多，医学知识库在我国仍属于新兴研究领域。本研究按照中、西医两个医学领域划分知识库文献，由表 1 知，虽然我国中医的受重视程度落后于西医，但中医知识库与西医类文献的总体数量不相上下，可能与中医知识多以隐形知识和非形式化知识为主有关，更需要有知识工具辅助于临床决策。根据关键词词频统计结果显示，除“知识库”外，出现频次最多的关键词是“本体”,表明基于本体的医学知识库构建研究逐渐成为热点，其可能原因是传统知识表示方法在知识表示、传递、共享过程中存在先天性的缺陷[13 -14].一方面，所表达的知识无法保证在传递与共享过程中理解的唯一性与无二义性； 另一方面，在大量原子性知识环境中对复杂知识表达与推理可能产生组合爆炸，为解决上述问题，本体[15]作为一种语义共享和知识建模工具，引入了知识工程。在医学知识库研究专题中，专科专病、中医药方剂知识库文献数量最多，电子病历、临床路径和循证医学知识库的研究主要集中在近 5 年，但还处于起步阶段。近年来，医院以发挥特色优势提高核心竞争力为目标，以建立智慧化电子病历和智慧化医院为未来 10 年信息化发展方向，使得各类专科专病知识库研究成为促进医院信息化发展的有效途径，如中医药方剂知识库及临床路径知识库的建立，为实现上述目标提出了科学思路。本研究比较分析了医学知识库的不同应用成果，用于辅助诊疗与临床决策、语义检索与推理知识库文献数量最多，体现了我国知识库已从文献型知识库建设，逐步过渡到知识集成型的专题知识库，最终到具备知识发现功能的智能决策型知识库的发展趋势。

　　尽管本世纪以来我国医学知识库研究已初有成效，但从总体情况来看，目前我国的知识库开发处于各自为政状态，知识库研究相对分散、功能较为单一，难以满足知识共享和二次重用，且大多知识库是出于科研探索目的开发出来的小型知识库，难以为临床医生和研究人员提供长期、动态和全面的知识源。另一方面，现有的医学知识库研究文献以应用型为主，理论研究鲜有成果，知识库构建的关键技术研究缺乏深度，研究成果难以形成知识共享与重用，提示我国医学知识库研究与国际研究进程仍存在一定差距。知识库的构建是个长期且复杂的过程，不能一蹴而就，医学知识本身的复杂性也成为研究瓶颈之一，需要投人长期的人力和物力去不断完善和修正，未来的医学知识库研究任重道远。

　　参考文献：

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