基于Web of Science急诊信息化建设的文献计量学分析

彭寅森,李 韵,李金星,曾晗月,陈腾霞,程 捷,邓 怡,彭 淼,毛世芳

近年来信息技术得以高速发展,其中传感技术、计算机与智能技术及通信技术等已在生活各方面得到了广泛应用。在医疗领域中应用信息技术不仅有利于提高临床工作效率和质量,还可进一步提升病人就医体验[1]。急诊科作为医院运转的重要部门,通常承担着对急症、突发症、危重症病人以及院前急救等医疗救治任务。但如今急诊医疗却面临着过度拥挤、工作压力大、治疗不及时、诊断错误等诸多问题[2-5]。这些问题会对病人安全、病人体验及实际临床工作产生不同程度的影响[2,6]。而5G救护车、人工智能(AI)辅助诊疗、智能医疗资源及疾病智慧管理系统等信息技术的使用则可使以上问题得到缓解[7-10]。通过文献计量学分析可以让学者更加清晰地了解到该研究领域已达成的学术成就,有助于分析其中的研究趋势及热点问题,确定未来研究方向[11]。故本研究通过文献计量学方法,以了解急诊信息化建设领域研究现状,并探究该领域研究热点及前沿问题,剖析其研究趋势,或可为未来相关研究指明方向。

1 方法

1.1 检索策略

Web of Science核心合集(WOSCC)不仅被认为是最权威学术数据库[12],同时还可提供与文献计量学分析相关的关键数据[13]。故研究者于2023年3月8日以“emergency/emergency department/informalize construction/information technology/5G/artificial intelligence/Internet of Things”等为主题词对WOSCC进行了高级检索,检索时限为2012年1月1日—2023年3月8日。纳入标准:1)文献类型限定为论著及综述;2)语言限定为英语。排除标准:1)研究内容与主题不符;2)重复发表文献。

1.2 文献计量学工具及方法

利用VOSviewer 1.6.19软件、CiteSpace 6.1.R6软件和Microsoft Excel 2019软件,获取文献计量学相关参数,如总引用数(TC)、每篇出版物引用数(CPP,TC/出版数)、高产作者、机构、国家及主要关键词等,并将其中部分重要结果生成可视化图谱,以更好地展现研究热点,分析潜在研究前沿。

2 结果

2.1 检索结果

本文初步检索共获取文献1 044篇,按纳入与排除标准剔除后,最终纳入文献1 011篇,经软件获取相关数据如下:11 466 TC,11.34 CPP,共包含463种期刊、3 755个机构及5 109位作者。此外,如图1所示,有关急诊信息化建设的研究,近年来呈快速增长趋势,其中,论著和综述分别为950篇(93.97%)和61篇(6.03%),截至2022年末相关研究数量较10年前已增长3倍有余。

图1 2012—2023年急诊信息化建设领域年发文趋势及文献类别图谱

2.2 作者分析

如表1所示,最多产的作者是Hall Matthew(n=26),紧随其后的是Shah Samir S(n=25)和Neuman Mark I(n=22)。篇被引次数最多的作者是Aronson Paul L(227 TC,32.43 CPP),其次是Neuman Mark I(578 TC,26.27 CPP)。此外,在发文量排名前10位的作者中,美国作者占90%。

表1 2012—2023年急诊信息化建设领域发文量居前10位的作者发文情况

2.3 机构分析

根据数据汇总结果显示,总被引次数最多的3个机构分别是哈佛大学(2 116 TC)、俄亥俄大学(1 110 TC)、波士顿儿童医院(963 TC)。如图2所示,在2012—2016年美国部分机构较为活跃,但近5年来活跃程度有所下降(如哈佛大学、华盛顿大学、范德堡大学等),而韩国、澳洲、加拿大的机构则在2019—2022年,特别是在2022年尤为活跃。此外,如图2B所示,软件识别出了40个发文>4篇的机构,其中排名前5的是:哈佛大学(n=97)、俄亥俄大学(n=65)、波士顿儿童医院(n=54)、宾夕法尼亚大学(n=41),辛辛那提儿童医院医疗中心(n=39)。

图2 2012—2023年急诊信息化建设领域机构共现图

2.4 国家分析

本文利用VOSviewer将至少发表过8篇文章的19个国家进行了可视化分析,如图3所示,发文量排名前3位的国家分别是美国(6 442 TC,13.04 CPP,494篇,占总数的48.86%)、中国(112篇,995 TC,8.8 CPP)和澳大利亚(95篇,1 347 TC,14.18 CPP)。此外,在可视化图谱中,发文数量与节点大小呈正相关,且节点间的连线越多,表明其间的合作越紧密[14]。而在本研究的可视化图谱中,美国、中国、澳大利亚、加拿大和韩国有着较大的节点以及相对密切的联系,这就表明以上国家在急诊信息化建设领域中有更强的合作和学术影响力。

图3 2012—2023年急诊信息化建设领域国家共现图

2.5 高被引文献分析

研究者将被引次数排名前5位的文章进行了罗列。如表2所示,Mueller等[15]发表在ArchivesofInternalMedicine上的文章被引次数最高(340 TC),其主要综述了利用信息技术参与用药管理有利于降低用药差错及药物相关不良事件的发生率。He等[16]发表的文章排名第2位(181 TC),其重点探讨了如何保障医疗领域中物联网技术应用的安全性。Bashshur等[17]发表的文章则排名第3位(127 TC),这篇文章主要分析了在初级保健中开展远程医疗的可行性、可接受性及应用效果,其中提到部分到急诊科就诊的非紧急病人在就诊前会利用互联网寻求医疗帮助。此外,我们还进行了Reference-co-citation分析。如图4所示,Buntin等[18]发表的文章突现值最高(n=4.59),此研究为解决医疗信息技术实际应用过程中的部分挑战提供了建议。Frisse等[19]发表的文章突现值位居第2位(n=3.75),该研究则指出在急诊科实施的健康信息交换服务有利于提升医疗成本效益。

表2 2012—2023年急诊信息化建设领域总被引频次排名前5位的文献

图4 2012—2023年急诊信息化建设领域参考文献突现视图

2.6 关键词共现分析

关键词共现分析可以使研究者了解所研究领域间的内在联系及其发展脉络,并获取知识图谱[20]。如图5A所示,VOSviewer软件共识别出4 348个关键词,在剔除部分重复及相关度较低的关键词如“emergency-department”“United-States”等后,将出现频次>10次的关键词进行了可视化分析,其中排名前10位的关键词分别是:护理(n=158)、急诊科(n=127)、管理(n=108)、影响(n=101)、儿童(n=72)、死亡率(n=63)、风险(n=59)、系统(n=53)、结局(n=52)、人工智能(n=51)。在共现图谱中,护理、健康信息交换、影响、结局等关键词在早年间较受关注,而人工智能、深度学习、机器学习等关键词近几年较为流行。此外,CiteSpace软件的突现功能有利于研究者分析所研究领域的热点话题和研究趋势[21],因此研究者还将各关键词按照其突现值高低进行了排序。如图5B所示,在突现值排名前15位的关键词中,每个关键词突现值均>3。其中,人工智能突现值最高(n=14.55),其次则是深度学习(n=6.88)和机器学习(n=6.13),以上关键词在2020—2021年被首次提出,至今仍受到持续关注。

图5 2012—2023年急诊信息化建设领域关键词共现图

2.7 关键词聚类分析

关键词聚类分析有助于进一步探讨所研究领域的热点话题[20]。图6A利用VOSviewer软件将各关键词按颜色分为了5个聚类,聚类1的主题是医学信息技术在急诊的应用。聚类2更多关注于流行病学,即利用信息系统分析不同人群,特别是急诊儿科的流行病学特征。聚类3的主题则是急诊医学中应用的各种新技术,如人工智能、物联网等。而聚类4和聚类5的主题与前面几个聚类相似,主要聚焦于各种信息技术在辅助诊断、疾病预测和提高病人生存率方面发挥的作用。图6B则利用CiteSpace软件将各关键词分为了12个聚类,分析可知近3年在急诊信息化建设及应用领域备受关注的话题是健康信息技术、急诊管理和疾病。

图6 2012—2023年急诊信息化建设领域关键词聚类视图

3 讨论

3.1 急诊信息化建设研究现状

从发文趋势来看,有关急诊信息化建设的相关研究整体呈上升趋势。但从高产作者、国家及机构分析中可知,美国是该领域研究的主要参与者。在发文最多的10名作者中有9名来自美国,我国学者并未包含其中。同时,在发文量排名前19位的国家中,发达国家占73.70%(n=14),我国在该领域的研究占11.07%。这提示我国在该领域的研究仍处于发展阶段,未来需进一步加大研究力度,提高研究质量。此外,同一国家中的各个机构合作相对而言较为密切,但跨区域合作并不明显,未来研究还应打破国际壁垒,加强区域间交流,进一步推进急诊信息化建设。

3.2 研究热点及趋势

本研究利用引文分析、关键词共现、爆发及聚类等功能,经小组讨论后得出急诊信息化建设领域的研究热点包括:AI辅助预检分诊及急诊医疗服务、利用信息技术进行急诊流行病学筛查及急诊信息化管理。此外,在此领域中AI及与之相关的深度学习、机器学习等关键词受关注程度较高,其出现时间也与结束观测时间相近。因此,研究者认为急诊信息化建设未来的研究趋势或是对AI辅助急诊医疗服务的进一步探讨和剖析。

3.3 急诊信息化建设研究面有待拓展

随着新时代信息技术的不断发展和普及,急诊医疗领域中包含的信息化要素也越来越多。研究表明利用人工智能、物联网、5G等信息技术有利于提高急诊工作效率及质量[22-24]。但在现有研究中,学者们主要聚焦于AI技术在辅助急诊分诊、治疗及影像诊断方面的应用,有关5G及物联网等技术的关注度仍有待提高。其次,救护车服务在实际工作中常常会面临病人定位不准确的问题,但目前关于解决这类问题的研究仍然较少,未来可加强在这方面的研究,以进一步提高院前智慧急救服务的质量和效率。而关于信息技术辅助急诊流行病学调查,在高产作者的文章中,大多关注的都是与儿童或青少年相关的急诊流行病学问题,建议可利用信息系统增加与其他人群相关的急诊流行病学研究。

3.4 急诊信息化建设亟待完善

急诊信息化建设过程中也面临着部分挑战和问题。Bakhoum等[25]指出急诊护士每天花费在电子健康记录上的时间占总工时的25%。急诊医务人员信息素养及病人健康信息质量也存在参差不齐的问题[26]。而智能救护车则可能会由于通讯协议版本过低、基础设施搭建不完善等原因,出现数据传输延迟、网络卡顿等问题[27]。此外,大部分AI辅助诊疗活动都是基于对大数据的广泛学习后才得以实现的,但大数据学习却面临着区域间数据互通困难及隐私泄露等挑战[28-29],这就给AI学习各类疾病数据带来了一定阻碍。因此,在未来的研究中,我们可利用语音录入及自动填充等信息化手段代替传统手工书写,以减少健康信息数据录入的时间,同时应提高急诊医疗人员信息素养,培养信息化医疗复合型人才,并参考International Classification of Diseases 11th,建立与之类似的书写规范和标准化健康信息语言体系,以确保病人健康信息的可靠性。另外,打破“信息孤岛”现象也是重中之重,应加强不同地域,特别是农村地区的基础建设,并在此过程中加强技术保障,以期在保障数据安全的前提下,扩大急诊智慧医疗服务覆盖面,进一步促进优质急诊医疗资源共享。

3.5 局限性

本研究也存在着部分局限性,具体如下:1)只纳入了WOSCC中收录的文献,其他的一些主要数据库如中国知网、万方数据库、PubMed、Scopes中收录的文献并未被纳入研究,这可能会导致在该领域某些最新的研究成果被忽视。2)在数据收集时,检索时限为2012年1月1日—2023年3月8日,但由于数据库的更新,可能会导致某些最新的研究成果被忽视。3)研究将语言限制为英文,这在一定程度上也会影响数据分析的全面性,建议在将来的研究中纳入其他语言的研究,以获得更加全面的研究结果。

4 小结

近年来学者们对急诊信息化建设的关注度持续提升,其研究热点主要是AI辅助诊疗、利用信息系统辅助急诊流行病学调查及急诊信息化管理。未来应不断拓展急诊信息化建设研究面、培养信息化医疗复合型人才、加强与急诊信息化建设相关的安全性研究、完善急诊信息化基础建设、加速建立标准化服务及语言体系、解决AI辅助诊疗及5G救护车等技术在实际应用中面临的具体问题,以保障急诊信息化建设的有效落实,为病人提供更加优质、便捷的急诊智慧医疗服务。