基于知识图谱的中医健康体检研究热点与趋势分析

吴丹　周作建　商洪涛

摘  要： 对中医健康体检的文献进行可视化分析，探索、发现此领域的研究热点与发展趋势。对2001年—2020年发表在中国知网的中医健康体检主题的文献进行检索并筛选，运用Citespace对纳入的文献进行分析，绘制中医健康体检知识图谱。2001—2019年发文量总体呈现上升趋势，研究热点集中在体质辨识、治未病、健康管理及中医四诊。中医体检正处于不断发展的研究阶段，个体化健康管理及人工智能诊断技术将成为未来的重点研究方向。

关键词： 中医健康体检; 体质辨识; 中医四诊; 健康管理; 知识图谱

中图分类号：R211          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）02-59-03

Analyzing the research hotspots and trends in TCM physical

examination with knowledge graph

Wu Dan1， Zhou Zuojian1， Shang Hongtao2

（1. School of Artificial Intelligence and Information Technology， Nanjing University of Chinese Medicine， Nanjing， Jiangsu 210023， China;

2. Jiangsu Provincial Hospital of Chinese Medicine）

Abstract： The literature of Chinese medical health examinations is visually analyzed to explore and discover the research hotspots and development trends in this field. The literature on TCM health examination topics published on CNKI from 2001 to 2020 is searched and screened， and Citespace is used to analyze the included literature to draw a knowledge graph of TCM health examination. The number of articles published from 2001 to 2019 showed an overall upward trend. Research hotspots focused on physical identification， prevention of disease， health management and four diagnosis of TCM. TCM physical examination is in the research stage of continuous development， and individualized health management and artificial intelligence diagnosis technology will become the key research directions in the future.

Key words： TCM（Traditional Chinese Medicine） physical examination; physical identification; four diagnostic methods of TCM; health management; knowledge graph

0 引言

健康體检产生于上世纪90年代，自2002-2003年非典爆发之后，体检受到广泛关注，国内的健康体检行业快速发展并不断扩大[1]。传统的西医体检模式只针对身体已经出现的异常指标给出大概的体检结论，忽略了无异常指标却身体不适的亚健康状态人群。随着中医药文化走向现代化与国际化[2]，中医体检逐渐成为一种全新的体检模式。中医体检奉行“未病先防，既病防变，瘥后防复”的三防“治未病”理念[3-4]，将传统的中医四诊与体质辨识和如今的智能检测仪器相结合，并针对不同的体质及身体状况给出治疗方案和健康指导，达到中医治未病的目标。

本文主要以2001—2020年发表的关于中医健康体检主题的文献为研究对象，使用Citespace软件对筛选后的期刊进行知识图谱可视化分析，以此展现当下我国中医体检的研究热点与发展趋势，为今后的中医体检相关研究提供参考与建议。

1 资料与方法

1.1 数据来源及检索策略

以“中医体检”为主题词在中国知网中文数据库进行检索，检索时间跨度设置为2001年-2020年。通过浏览文献题目、摘要及关键词等信息，依据设置好的文献筛选排除标准，确定是否纳入该文献。排除标准如下：①与中医体检主题明显不相关的期刊文献;②内容相似度高的期刊文献;③新闻报道、推广广告、会议通知。

1.2 数据处理

将筛选后的文献以Refworks格式导出，并将文件名保存为download_*.txt格式。将文件导入到Citespace3.9.R6中进行数据转换，进行分析并绘制可视化知识图谱。

1.3 分析方法

采用4年时间片分区法进行可视化分析。将节点类型选取为关键词，阈值（c，cc，ccv）设置为（4，3，20）、（4，3，20）、（4，3，20），图谱修剪方式选择pathfinder、pruning sliced networks和pruning the merged network。

2 结果

2.1 文献基本情况

共检索到1041篇文献，去除无关文献后，最终纳入研究文献995篇。对相关文献按发表时间进行统计分析（见图1），可得2006年—2019年中医体检的相关文献数量总体呈现上升趋势，在2019年发文量达到顶峰。整体发文趋势符合y=6.3466x-16.889（R=0.8975）线性增长模型。

2.2 研究热点

运行Citespace软件对中医体检关键词进行共现分析，如图2，图谱包含154个节点，188条连线，网络密度为0.016。出现频次排名前10的关键词分别为“中医体质”（157）、“健康体检”（97）、“治未病”（83）、“健康管理”（83）、“中医体质辨识”（78）、“亚健康”（49）、“中医”（36）、“中医证型”（34）、“高血压”（24）、“老年人”（21）。

2.3 研究热点聚类分析

对关键词进行k值聚类分析，得到11个有效聚类，将11个聚类的研究方向进行归纳（见表1），#0、#3、#10是中医体质辨识与辩证，#1、#4、#5是个体化健康管理，#2是中医望诊在献血体检筛查中的应用，#6、#7是中医舌诊的研究分析，#8、#9是老年人社区卫生服务体系研究。

3 讨论

3.1 中医体质辨识在个体化健康管理中的应用研究

中医将人的体质分为平和、气虚、阴虚、阳虚、湿热、痰湿、淤血、气郁、特禀九大体质[5]。在中医认知体系中，体质不同会影响病证的易感性及复发性[6]，程全周[7]等分析了1456例心血管病高危人群的体质特点及与体质指数、颈动脉内中膜厚度的相关性后发现，湿热体质、痰湿体质及血瘀体质人群相比其他体质人群更易得心血管疾病，为从中医体质角度进行心血管病患者的健康管理提供了参考价值。田洪燕[8]等在进行对心脏康复患者的中医体质辨识个体化健康指导的实验后发现，在对患者的健康教育中加入与体质辨识相关的个体化健康指导，有利于控制疾病的危险因素以及提高患者的生活质量。将中医体质辨识应用于慢性病的健康管理中，有助于巩固健康状态及提高生活满意度[9]，但目前进行体质辨识的方式主要是问卷调查的形式[10]，缺乏统一的规范标准，如何进行规范化的体质辨识是接下来的研究难点。

3.2 人工智能在中医四诊中的应用研究

中医四诊包括“望、闻、问、切”，四诊是辩证论治的基础[11]。在望诊方面，人工智能目前主要集中应用在目诊仪及舌诊仪。目诊仪通过观察人眼底血管的改变诊断病证，智能化目诊主要是对目诊仪采集到的眼底图像进行分割与分类，通过观察眼底血管的变化诊断一些疾病[12]。舌诊仪通过采集及分析舌象诊察疾病，目前已有团队研制了不同的舌象诊断仪器，其中以上海中医药大学许家佗教授团队研发的舌诊仪热度最高[13]。在闻诊方面，人工智能声诊目前运用空气动力学法等已经可以辨别病理性的咳嗽声、呼吸、声低、嘶哑声等[14]，但声诊采集仪存在仪器规格差异问题，如何统一仪器规格及规范声音采样环境是未来声诊仪研究的重点。在问诊方面，中医智能问诊系统尚处于初始发展阶段，由于中医问诊理论缺乏统一性与规范性[15]，如何规范中医术语成为了研究重点。人工智能与切诊的结合主要集中于脉诊，智能脉诊仪通过压力传感器采集脉搏特征进行分析[16]，依据脉象标准判断身体情况，但由于脉象的复杂性及模糊性[17]，脉诊仪还处于模仿试用阶段，如何制定统一脉象标准化及提升脉诊仪压力传感器的感知力是未来研究的重点方向。

3.3 中医体质模型研究

目前关于中医体质的模型研究相对较少，处于初始动物试验阶段。黄文慧[18]等利用甲状腺素造模肾阴虚证，使模型动物出现肾阴虚症状，再通过给治疗药观察肾阴虚动物的不良症状并与对照组做对比，证实该药对肾阴虚证有治疗作用。王济[19]等提出，构建动物体质模型需要注意三个关键点：不同种类动物体质不同、针对不同体质的动物建立不同的模型评价指标以及需要符合中医体质理论。

3.4 问题与建议

⑴ 规范术语，统一标准。中医药术语众多杂乱，缺乏统一的规范标准，智能诊断仪器使用时对信息采集环境没有标准化要求，会导致采集的数据有噪声从而影响诊断结果，统一标准使中医四诊规范化、客观化有助于提升智能诊断的诊断效率和准确性。

⑵ 构建模型，体质辨识。随着中医体检人数的不断增长，问卷调查收集体质信息的方式显得费时费力，且不能保证答卷的准确性、完整性和问卷回收率，而构建中医体质辨识算法模型可根据患者信息快速判断其体质类型，可以极大地提高判别效率。

4 结束语

综上所述，中医健康体检的研究有其价值所在。统一标准和数据算法模型是其中关键的因素。

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