The Development History and Research Tendency of Medical Informatics: Topic Evolution Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical informatics has attracted the attention of researchers worldwide. It is necessary to understand the development of its research hot spots as well as directions for future research. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore the evolution of medical informatics research topics by analyzing research articles published between 1964 and 2020. METHODS: A total of 56,466 publications were collected from 27 representative medical informatics journals indexed by the Web of Science Core Collection. We identified the research stages based on the literature growth curve, extracted research topics using the latent Dirichlet allocation model, and analyzed topic evolution patterns by calculating the cosine similarity between topics from the adjacent stages. RESULTS: The following three research stages were identified: early birth, early development, and rapid development. Medical informatics has entered the fast development stage, with literature growing exponentially. Research topics in medical informatics can be classified into the following two categories: data-centered studies and people-centered studies. Medical data analysis has been a research hot spot across all 3 stages, and the integration of emerging technologies into data analysis might be a future hot spot. Researchers have focused more on user needs in the last 2 stages. Another potential hot spot might be how to meet user needs and improve the usability of health tools. CONCLUSIONS: Our study provides a comprehensive understanding of research hot spots in medical informatics, as well as evolution patterns among them, which was helpful for researchers to grasp research trends and design their studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».