通讯作者: 崔雷, lcui@cmu.edu,cn

DOI：10.12201/bmr.202412.00068

An Exploration of Research Priorities and Relationships in the Subdisciplines of Medical-Related Informatics

• 摘要：目的/意义医学相关的信息学学科繁多，明确其研究重点、应用领域及相互关系，对人才培养规划、政策制定等具有重要意义。方法/过程本研究运用文献计量学方法探究子学科的研究重点，利用两种量化指标揭示医学相关信息学的学科架构。结果/结论化学信息学利用机器学习进行药物发现；计算生物学应用机器学习于系统生物学；用户健康信息学通过社交媒体进行患者教育；口腔信息学探索医学信息学在口腔医学的应用；数字健康通过移动应用和AI提升医疗服务；医学信息学利用机器学习分析电子健康记录；护理信息学侧重护理专业教育；公共卫生信息学聚焦公共传染病监测。医学信息学为核心，与其他子学科关系密切，而化学信息学、计算生物学、口腔信息学则相对独立。

  关键词： 医学信息学; 可视化分析; 学科关系

   

  Abstract: Purpose/Significance There are a wide range of medical-related informatics disciplines, and clarifying their research focuses, application areas, and interrelationships is of great significance for talent cultivation planning and policy formulation. Methods/Process This study uses bibliometric methods to explore the research focus of subdisciplines, and utilizes two quantitative indicators to reveal the disciplinary architecture of medically related informatics. Results/Conclusions Chemical informatics utilizes machine learning for drug discovery; computational biology applies machine learning to systems biology; consumer health informatics provides patient education through social media; dental informatics explores the application of medical informatics in dentistry; digital health enhances healthcare through mobile apps and AI; medical informatics utilizes machine learning to analyze electronic health records; nursing informatics focuses on education for the nursing profession; and public health informatics focuses on public infectious disease surveillance. Medical informatics is at the core and closely related to other subdisciplines, while cheminformatics, computational biology, and dental informatics are relatively independent.

  Key words: medical informatics; visual analytics; disciplinary relations

  提交时间：2024-12-27

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  1	2024-10-09	bmr.202412.00068V1	下载

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