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J-GLOBAL ID:201702295062536669   整理番号:17A0412165

ヘルスケア情報学におけるビッグデータ研究の知識構造と進化の可視化【Powered by NICT】

Visualizing the knowledge structure and evolution of big data research in healthcare informatics
著者 (5件):
資料名:
巻: 98  ページ: 22-32  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0729A  ISSN: 1386-5056  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アイルランド (IRL)  言語: 英語 (EN)
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近年では,医療ビッグデータに関連した文献は急速に発達しているが,深部採掘を実施し,医療ビッグデータ場のパノラマを明らかにするために計量書誌学と可視化アプローチを使用した研究はほとんどない。医療情報学の分野におけるビッグデータ研究の基礎知識と研究ホットスポットを明らかにするために,本研究では,関連文献の計量書誌学的分析を行い,分野における論文の生産動向と各論文の共著者数,コア機関と国の分布,コア文献分布,フィールドにおける豊富な著者と革新経路の関連情報,キーワード共起解析,研究ホットスポットと将来の傾向の動向を含む。文献内容分析と構造解析を行うことにより,著者らは次の通りである:(a)初期段階では,米国,中国,イギリス,ドイツの人民共和国の研究者は,医療ビッグデータ研究と革新経路この分野で関連文献に最も寄与を見出した。(b)医療ビッグデータにおける革新経路は三段階:疾患早期発見,診断,治療,予後相,寿命とヘルスプロモーション相と看護相から成っていた。(c)研究ホットスポットは主に三次元:疾患次元(例えば,疫学,乳癌,肥満および糖尿病),技術的次元(例えば,データマイニングと機械学習),と健康サービス次元(例えば,カスタマイズされたサービスと高齢者看護)に集中している。医療ビッグデータ研究のパノラマ知識だけでなく,研究ホットスポットと将来の研究方向と医療情報学学界で研究者を提供するであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
分類
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医用情報処理 

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