基于Cite Space的中医糖尿病数据挖掘可视化分析＊

目的 采用可视化的方法探究糖尿病中医数据挖掘研究热点与方法流程，为数据挖掘技术在糖尿病中医研究中的应用提供参考。方法 纳入“糖尿病”AND“中医数据挖掘”相关主题文献，应用文献计量学软件Cite Space绘制其可视化图谱。结果 糖尿病中医数据挖掘领域研究发文呈现线性增长趋势，研究热点主要集中在糖尿病中医症药的关联与聚类以及证候模型相关方面。结论 当前该研究领域正处于快速发展时期，研究内容主要集中于挖掘静态的数据，在今后的研究中或可以从糖尿病动态数据切入，以多维动态的数据研究推动糖尿病中医诊疗现代化发展。     

基于CiteSpace的中医体质辨识研究可视化计量分析＊

目的 以“中医体质辨识”为主题开展系统的可视化分析，探索中医体质辨识领域的发展现状、研究热点、发展趋势，为后续研究提供借鉴。方法 以中国知网（CNKI）数据库为数据源检索相关文献，并将所得数据文件导入CiteSpace软件，对作者、机构和关键词进行共现分析并得到相关知识图谱。结果 共纳入1099篇文献，通过CiteSpace共现分析找到中医体质辨识领域研究的高产机构、具有代表性的研究者以及高频关键词。研究发现各个研究者及机构缺乏沟通合作，研究热点主题有体质研究、治未病、健康管理、与现代生物医学相结合。结论 中医体质辨识领域的研究逐年增加，知识图谱揭示了中医体质辨识在健康管理、与现代生物医学相结合将是未来的研究趋势。     

中医人工智能辨证研究现状与发展＊

目的 总结中医人工智能辨证领域的研究历史与现状、应用状况、所面临的挑战，为中医辨证智能发展提供帮助。方法 检索中国知网（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）总库1980年-2020年人工智能与中医辨证相关文献，筛选出301篇，以时间为线索，从专家系统、机器学习、深度学习和知识图谱，对中医辨证算法研究进行分类；以地域为线索，结合文献计量学可视化分析，梳理出中医辨证人工智能地域发展态势。结果 通过三个阶段中医辨证算法的比较，机器学习的神经网络、决策树和贝叶斯等算法模型辨证准确率均值在90%以上，适用于中医辨证，未来深度学习与知识图谱在中医辨证方面极具潜力。结论 中医辨证信息化迅猛发展并处于持续深入的状态，但中医文本数据的处理和结构化工作滞后，缺乏评价系统来评判人工智能算法在辨证上的效果，需予以重视。     

基于文献计量的知识图谱在中医药领域中的应用分析＊

目的 运用CiteSpace软件分析基于文献计量的知识图谱（以下简称“知识图谱”）在中医药领域中的应用情况。方法 检索CNKI和PubMed，纳入在中医药领域运用知识图谱方法的中英文文献，转换格式后导入CiteSpace，进行作者、机构、关键词共现分析，绘制可视化图谱。并对年度发文量、发表期刊、发表地区和可视化软件名称进行描述性分析。结果 共纳入139篇文献，包括中文127篇，英文12篇。分析结果显示：中医药领域有关知识图谱的论文增长趋势明显；CiteSpace是应用最广泛的知识图谱工具；文献中，出现频次较多的关键词有知识图谱、可视化分析、数据挖掘、文献计量学、用药规律、中医药、针灸。结论 知识图谱可用于分析中医药不同学科领域的研究热点、发展趋势，以及发现用药、配穴规律。知识图谱在中医药领域中的应用尚属于探索阶段，仍需进一步拓展其应用范围，更好地为中医药服务。     

中医、中药领域fMRI研究的文献计量学评价＊

目的 通过文献检索、共现分析和聚类分析等文献计量学分析,揭示中医药功能磁共振研究的现状、热点及发展趋势,为该领域今后的相关研究提供参考和依据。方法 系统检索CNKI及Pubmed等多个国内外中英文数据库，采用文献计量学方法，从论文量年度变化、文献来源及研究方向、载文期刊、作者发文数量、核心作者及团队研究方向、关键词聚类六个方面进行分析，基于Gephi进行作者及关键词的共现网络可视化分析。结果 中医药领域fMRI研究在近十年得到显著的发展，临床疗效和中医证候研究是该领域的研究热点。在所纳入的141篇文献中，高达93.19%的研究者发表论文频次小于2，发表频次在3及以上的研究者仅有28人。高质量研究团队多集中在北京。跨学科的研究态势是该领域最大的特点，中医药临床专家需要与影像学、神经信息学、精神病学和认知神经科学等多学科专家进行合作。结论 中医药fMRI研究尚处于发展的初级阶段，科研力量地区分布不均衡，跨学科研究既是机遇也是挑战。随着脑科学背景技术的发展，中医药fMRI研究将涌现更多地原创性发现。     

CNKI中医药数据挖掘的文献计量学分析

目的 通过对CNKI中国学术期刊网络出版总库近15年中医药数据挖掘相关文献进行分析，帮助研究者了解近15年中医药数据挖掘、数据分析领域的研究现状，为相关研究提供参考。方法 选择CNKI《中国学术期刊》数据库，以“数据挖掘”“数据分析”“中医”和“中药”为检索词进行主题检索，限定时间范围为2005-2019年，使用Python的pandas数据分析包，对文献数据从发表年度趋势、研究机构、作者、期刊、关键词等方面进行计量学分析。结果 得到有效文献共计1894篇，发表文献数量总体呈上升趋势，发文量最多的机构是中国中医科学院，发表4篇及以上的的作者为核心作者，载文量最多的是《中国中医药信息杂志》，研究热点主要集中在使用关联规则针对方剂进行用药规律研究等方面。结论 近年来，中医药数据挖掘与数据分析研究发展迅速，但研究对象、研究方法较为单一，结合科研需求，利用最新的人工智能技术，推进中医药数据挖掘与数据分析的立体化、多维度研究是当前该领域研究的的重要任务。     

基于CiteSpace和VOSviewer的知识图谱可视化分析探讨中医药院校课程思政研究现状与趋势※

目的 了解国内中医药院校课程思政开展的研究现状及发展趋势。方法 对2013—2021年中国知识资源总库（CNKI）收录的中医药院校发表的关于课程思政研究的文献，统计年发文量和发文机构，采用VOSviewer软件对学者分布聚类分析，CiteSpace对关键词进行共现、突现分析并绘制可视化知识图谱。结果 共纳入文献674条，中医药院校课程思政研究的中文文献发表量呈现逐年增长趋势，研究机构活跃的是长春中医药大学，研究热点主要围绕立德树人、教学改革。结论 中医药院校课程思政还处于理论及实践探索阶段，趋向建立具有中医药特色的课程思政相关研究。     

基于文献计量学分析中医药领域缓慢性心律失常的研究现状与发展趋势＊

目的 通过收集中医药在缓慢性心律失常研究领域的科研文献数据进行文献计量学分析，梳理该领域的整体研究脉络、发展现状、发展热点及未来趋势。方法 检索科研数据库（CNKI、PubMed）中的文献信息，获取相关数据后使用信息可视化软件CiteSpace及VOSviewer对纳入数据进行年度发文趋势、研究热点可视化，作者与机构合作网络等文献计量学分析，生成知识图谱。结果 本研究共纳入文献2691篇，共有主题关键词178个，其中频次≥20次的高频关键词有46个；4个核心作者团队，发文量最多的机构分别是辽宁中医药大学、黑龙江中医药大学、中国中医科学院广安门医院等科研院所。临床用于治疗缓慢性心律失常类疾病的常见中药包括麻黄附子细辛汤、炙甘草汤、参附注射液、心宝丸、参松养心胶囊及参仙升脉口服液。结论 目前本领域已逐步进入稳定发展阶段，研究方法、内容仍需进一步深入发展，研究团队、机构需继续加强合作交流，以推动中医药在缓慢性心律失常研究领域的持续发展。     

基于科技文本挖掘的中医药治疗心悸可视化分析＊

目的 采用知识图谱及文献计量学方法分析国内中医药治疗心悸的研究进展与现状。方法 检索中国知识资源总库（CNKI）1980-2019年相关文献，通过Citespacce5.5R2、VOSviewer1.6以及文献计量学分析该领域内文献作者、研究机构、关键词的共现联系和聚类特征。结果 共纳入文献2187篇，相关研究主要分布在北方地区，主要研究机构有山东中医药大学、山东中医药大学附属医院、北京中医药大学、中国中医科学院。核心作者有李运伦、周文斌、姜瑞雪、王清贤等。高频关键词有心律失常、心力衰竭、辨证论治、名医经验等。通过关键词共现网络的节点中心性和突现性分析得到，中医治疗心悸领域内的研究热点集中在稳心颗粒、随机平行对照研究、室性早搏以及临床经验总结方面。结论 该研究通过对中医药治疗心悸研究领域知识结构的可视化分析，揭示了研究热点、科学前沿和发展趋势，以期为相关工作的开展提供预判与参考。     

国家重点研发计划中医药现代化研究文献计量分析

目的 分析国家重点研发计划中医药现代化研究重点专项（以下简称专项）的研究进展。方法 基于中国知网（CNKI）、中国学术期刊数据库（万方数据）、中文科技期刊数据库（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）和Web of Science核心合集数据库（WoSCC）,检索2017—2023年专项资助发表的论文,利用文献计量学和CiteSpace软件对论文作者、机构、研究热点等进行分析。结果 共检索到中文文献2701篇,涉及核心作者108位、形成2个较大的研究团队,中国中医科学院发文量最多,研究热点包括用药规律、中医证候等中医药临床评价和机制研究,主要研究疾病包括心血管病、恶性肿瘤等。英文文献732篇,其中中国科学院发文量最多,药物效用机制、药物代谢动力学等药理学研究是研究热点。结论 在专项支持下,中医药基础研究和基于循证医学评价的临床研究不断深入,在中医药防治重大疾病研究方面取得了重要进展。未来应加强科技成果转化,深化人工智能技术在中医药现代化研究中的应用。     

基于CiteSpace探讨人工智能在中医药领域的研究热点及趋势

目的:探讨人工智能在中医药领域的研究热点及前沿方向,为今后的研究提供参考及借鉴。方法:以中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)中人工智能在中医药学领域相关文献为数据来源,结合人工梳理及信息整合的方法,运用CiteSpace软件对文献分布、作者、机构、关键词、共被引文献进行统计分析。结果:共纳入中文文献691篇,英文文献168篇,2018—2019年中英文文献数量大幅度增加;作者以近年来新兴团队为主,机构合作模式单一,高被引论文较少;研究方法主要是数据挖掘、机器学习、深度学习、神经网络及遗传算法,应用领域主要是中医智能诊断及预测各类疾病进程、中药智能识别分类、中医健康养生,研究成果主要是中医养生保健的智能化设备、中医人工智能系统、中医知识库、中医药学语言系统等。结论:人工智能在中医药领域的研究热点集中于中医智能方法、智能诊断及智能预测,热点更趋向于智能方法研究,各研究团队及研究机构应当加强各研究领域专家合作,实现多学科融合发展。     

“十四五”时期中医药现代化主要研究方向的探讨

目的 对“十四五”时期中医药现代化的主要研究方向进行探讨，以期进一步推进中医药现代化的研究进展。方法 本文分别从中医药防治疫病、中医四诊及中药功效指标、中医影像学、中药材质量及优质标准、中药上市后临床实效证据、现代中药质控体系、中药安全性、中药农业现代化和中医药人工智能等研究方向进行探讨。结果 在“十四五”时期要深入开展中医药防治疫病的研究，加快实现中医四诊和中药功效的客观化，推进中医影像学的发展，加强中药材质量控制，推行中药材优质标准，开展已上市中成药的比较实效研究，实现中药生产全过程的质量控制，强化对中药安全性的研究，推进中药农业现代化建设，积极开展中医药人工智能的研究。结论 “十四五”时期是我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程的第一个五年，内涵丰富，意义重大。中医药现代化建设在“十四五”时期应乘势而上，加速发展。     

基于CiteSpace的中药溯源研究热点可视化分析＊

目的 归纳梳理中药溯源领域的研究现状和热点，分析发展趋势。方法 检索知网，万方，维普等中文文献数据库中2003年-2020年7月与中药溯源相关的文献并进行整理和归纳。使用CiteSpace 5.5 R2进行文献关键词，作者，机构的共现分析，获取对应知识图谱。结果 整理后共收集到196篇文献，通过分析，有三个团队在中药溯源领域内有稳定合作关系；机构之间合作较少且存在地域性，研究成果存在断档；热点关键词为质量追溯，物联网，区块链，二维码等。结论 中药溯源领域现处于稳定起步阶段，发文数量逐年趋于稳定，中药溯源系统与区块链，物联网，DNA条形码技术的融合，质量追溯体系的构建是相关研究的热点。NB-IoT，EPC编码等物联网技术在中药溯源系统中的运用未来将会受到更多学者关注。     

支持向量机法及其在中药研究中的应用

在中医药现代化进程中，有效地结合现代科学技术手段对传统中医药进行更为合理的分析是一个重要研究方向。计算机科学技术与人工智能算法在中医药研究领域已取得长足发展，尤其是分类算法所具有的快速鉴别和分析能力，使其在复杂的中医药研究体系中发挥举足轻重的作用。对支持向量机分类算法及其结合其他算法在解决中医药相关领域问题方面及成果进行综述，以相关智能算法为基础探讨中医药研究过程中的诸多难题，为推动中医药现代化进程提供支撑。     

基于文献计量分析的数据挖掘在中医诊断学领域的应用研究

为系统探索数据挖掘在中医诊断学领域应用的科研产出、研究主体及研究主题演化路径和前沿热点问题,研究以中国知网(CNKI)期刊数据库为数据源,收集自建库以来至2019年该领域相关文献,并利用CiteSpace和VOSviewer科学计量软件进行可视化知识图谱绘制。该研究领域的成长依次经历了起源阶段、探索阶段、发展阶段、平台阶段及新的发展阶段,学者们对该领域研究的关注度总体上呈上升趋势。目前,该领域高产作者共有35位,发文期刊主要为中医领域的核心期刊,机构以上海中医药大学、北京中医药大学、湖南中医药大学科研产出最多。研究主题主要形成四大聚类:计算机与中医辨证论治、数据挖掘与疾病用药规律、中医计量诊断、人工智能与中医四诊。主要研究主题从较早的计算机辅助诊断、数学模型、计量诊断、证素辨证等在中医诊断的应用发展至近年来的数据挖掘、关联规则、中医药、模糊数学、用药规律、聚类算法、大数据、状态辨识、名老中医等。特别是在现今互联网+及“健康中国”的时代背景下,中医诊断有了新的内涵,充分发挥数据挖掘优势,立足中医思维与名医经验,挖掘中医药真实世界的健康大数据规律成为新兴热点。     

冠心病血瘀证分子生物学的文献计量学研究＊

目的 对冠心病血瘀证分子生物学进行文献计量学研究，以分析其研究现状、热点及发展趋势，对冠心病血瘀证分子生物学领域的研究和应用提供参考。方法 检索相关文献，利用Excel、NoteExpress3.2.0、CiteSpace5.5.R2软件对文献的年份、作者、机构、关键词做出文献计量学及可视化分析。结果 纳入294篇文献，年发文量整体呈上升趋势；王阶及其团队对该领域的贡献较大，王伟和郑景辉的文献为该领域的重要转折点；中国中医科学院广安门医院是该领域的热门机构；代谢组学、DNA甲基化、中医证候是该领域的热点及前沿。结论 学者们对该领域的研究在不断增加，研究方向呈多样化，但仍需更深入的研究与验证，促使冠心病血瘀证分子生物学领域的发展更加科学化。     

人工神经网络在中药相关研究领域的应用

人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,其从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象化描述,建立某种简单模型;按不同的连接方式组成不同的网络,实现高级机器和联想记忆的共同作用,广泛应用于计算机、物理、经济、医药等行业。其采用并行分布的处理方式,具有高容错性、智能化、自主学习等特点,模拟处理复杂问题具有得天独厚的优势。而中医药领域研究内容繁杂、影响因素众多,人工神经网络的优势恰恰可以很好地处理这些问题,有着良好的互补性,因此其在中医药研究领域的应用越来越广泛。尝试对人工神经网络在中医药研究领域的应用进行总结,为中医药现代化研究提供支撑和参考。     

2000年至2020年国内肺络研究领域的CiteSpace文献计量与可视化分析＊

目的 基于CiteSpace可视化软件将肺络研究领域2000年至2020年近20年所刊文献的演进历程集中地展现在直观的知识图谱中，以了解肺络研究领域的文献现状，并进一步发掘未来的研究热点与方向。方法 以CNKI数据库中肺络研究领域发表的论文为研究对象，利用CiteSpace软件对年际发文量、发文作者、发文机构、关键词等进行可视化分析，并绘制相关图谱。结果 核心作者的最低发文数为5篇，关键词聚类图谱主要聚为10类。除肺络以外，肺纤维化、慢性阻塞性肺疾病、络病理论、络病、新型冠状病毒肺炎等是近年来的主要研究主题，而从 “络病理论”范畴指导肺络研究，很有可能会成为未来几年的研究热点。结论 基于中医络病理论将络病思想充分延深至肺络研究领域，以建立完善的基于肺络理论防治肺系疾病的特色证治体系，能在一定程度上推动中医诊疗疾病的发展进程。     

人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇，中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角，二者的融合不断加深，人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手，对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面，就近年来国内外研究进展进行总结与分析，以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。