文献计量分析ICD-11医学信息学的发展

文摘

国际疾病分类(ICD),用于组织和报告卫生条件和因素,医疗统计数据提供了依据。ICD的11日修订(ICD-11)世界卫生组织发布的为利益相关者提供了新颖的观点解决关键问题在医学信息学的复杂性。本研究进行文献计量分析研究1989 - 2018年期间检查ICD-related研究的发展及其趋势。首先,超过4000 ICD-related论文跨越30年期间从科学的网络数据库检索。然后,基于所选文件的元数据,执行时间趋势分析研究开发不同的ICD修正。最后,这些论文的关键词和主题分析和可视化使用VOSViewer和CiteSpace。我们的发现表明ICD-11-related研究近年来发展迅速而ICD-9和icd - 10的研究。此外,ICD-11的最流行的研究方向包括主题精神病学、心理学、信息科学、图书馆学、行为科学。角度而言,信息系统相关的研究更为普遍比大数据和知识服务工作。然而,大数据的普及,近年来增长知识服务发展。 The use of ICD-11 facilitates the development of medical informatics from the perspectives of information systems, big data, and knowledge discovery.

1。介绍

国际疾病分类(ICD) [1),这是由世界卫生组织(世卫组织)起着关键作用的政府报告、分组和统计分析的疾病和其他与健康有关的因素。ICD的广泛使用使得它成为诊断健康信息的全球标准,使可持续发展和系统的记录,分析,解释,和死亡率和患病率的比较不同的国家在不同的时间点。ICD还包括各种迹象,症状,异常发现,抱怨,和社会因素适用于研究在金融方面,如计费或资源分配,并提供了一个基础,大数据在个性化医疗(2]。此外,ICD信息提供了一个框架,该框架允许利益相关者监督流行病和向公共卫生威胁,监控支出负担肩负的患者,评估进度实现公共卫生目标,决定了世卫组织的成员国的义务提供免费或补贴医疗服务人群,并发展适当的医疗服务(3]。因此,ICD是可持续发展的关键医学大数据研究[4]。

ICD的标准已被应用于医药和医疗100多年。第一个ICD的标准最初集中在统计死亡的原因。1946年,世卫组织临时委员会委托接管ICD的修订和疾病分类方法引入5]。目前,使用最广泛的版本的ICD 10日修订(ICD - 10),这是由税收支持的《1990年世界卫生大会。经过十多年的修订由许多国家基于网络维护平台,世界卫生组织发布的最终版本11日修订ICD (ICD-11)在6月18日,2018年,提供了一个新的21世纪疾病编码的事实上的标准(6]。ICD-11是提交执行委员会第144届会议于2019年1月和2019年5月第72届世界卫生大会(7]。背书后,世卫组织会员国的预计开始报告的基础上ICD-11 1月1日,2022年。

开发新的ICD的标准有望彻底改变全球医学信息在未来几十年。在过去的20年里,icd -已被广泛用于医疗保健信息进行分类。例如,ICD-10-coded医院监测流感疫情(大数据提供了新的机会8]。无数的icd -国家修改已经开发了适应实际使用在不同的国家。目前ICD-11准备测试和实施按照不同国家的具体时间和要求(9]。新提出的结构和设计ICD-11是基于临床实践在过去的几十年里,明显不同于之前的修改10]。ICD-11-coded医疗记录提供大量的基础卫生统计的最新发展大数据驱动的智能医疗使用大数据分析平台(如Apache Hadoop和火花11,12]。然而,增加医疗卫生大数据中使用ICD-11减少过去的适用性和相关性分析方法,因为ICD-11功能新代码计划和概念,不同于以前的接口控制文件,如茎代码代表的实体或分组的高相关性或临床条件应该被描述为一个类别。适当的利用ICD-11分析死亡率、发病率、流行病学、混合,质量和安全,初级保健,从医疗卫生大数据和详细信息提供至关重要的基础卫生信息学(大数据研究13]。

介绍小说的概念ICD-11可以克服以前的ICD修正的问题。基础组件和内容模型在ICD-11关键概念。基础组件是一个多维所有ICD实体的集合。内容模型描述了几个特定的疾病或障碍和13所定义的属性,即ICD实体标题、分类属性,文本定义,术语,身体系统/身体部分,时间属性,子类型属性严重,表现属性,因果属性,功能属性,具体条件属性,属性治疗和诊断标准。内容模型也说明了背景知识,提供了系统的基础定义每个ICD的实体,使电算化。新的疾病,如游戏障碍,仍是有争议的,介绍了ICD-11 [14]。与icd -相反,ICD-11建立本体模型的基础上(15]。几个值集ICD-11来自外部本体,如Medicine-Clinical术语的系统化的术语(snom CT) [16),在医疗保健方面发挥了重要的作用。小说在ICD-11概念,如干代码和post-coordination,克服遇到的挑战提出了icd -近年来,因为后者现在是过时的在临床和分类的观点。例如,阻止代码包含所有相关信息在ICD-11 precombined方式被称为“pre-coordination;“当附加细节属于一个单一的条件是所描述的组合多个代码,代码被称为“post-coordination组合。“ICD-11还允许利益相关者在电子环境和获取更多的信息,特别是对发病率的用例。总之,新提出的ICD-11比过去更适合疾病编码修改ICD的医学信息学的新时代。

本研究旨在进行文献计量分析检查ICD-11-based研究医疗的发展。首先确定数据源和搜索字符串。时间趋势分析然后进行基于所选择的文件。关键词和主题分析和可视化总结我们的研究的主要发现从信息系统的角度,大数据和知识发现。最后,我们讨论和总结工作。

2。材料和方法

图1说明了ICD-related研究的文献计量分析的流程图。首先,我们确定检索ICD-related相关的关键字和搜索策略进行研究。第二,科学的Web数据库用于检索相关的出版物。第三,时间趋势分析ICD-related文件执行。最后,从三个角度分析结果可视化。

2.1。数据源

ICD-related工作的数据源选择发表在一个特定的时期内促进文献计量分析。许多研究人员应用ICD的研究自1990年以来,当ICD -最初支持。鉴于ICD-9和icd -起到了至关重要的作用在促进医学信息学的发展在过去的30年里(17),相关研究的趋势在这个时期应该检查。科学的网络数据库被用来获得高质量的论文。但是,我们承认,数据库可能不包含在此领域的一些有价值的论文。我们将合成并讨论相关文献。相关的文章发表在1989 - 2018年期间从科学的网络数据库检索通过搜索关键字“ICD-9”,“结果,”和“ICD-11”中的文章标题字段核心科学的Web数据库。这个过程可以搜索相关研究ICD国家修改因为ICD的名字国家修改包含关键字“ICD。”表1显示了出版物的数据从数据库中选择。

ICD-related对象的分布选择出版物30多年如图2。精神病学和心理学是最受欢迎的科目在ICD-related临床研究。信息科学图书馆学其他流行的研究领域,专注于开发ICD的标准。行为科学和神经科学神经病学临床研究相关。卫生服务和科学技术是关键领域重点改进ICD的实际应用在医学和卫生信息学。健康科学研究服务和科学技术是智能医疗的关键。

2.2。时间趋势分析

时间趋势分析旨在考察不同修正的ICD的发展在过去的30年。首先,趋势ICD-9相关的出版物,icd -, ICD-11选择期间检查。ICD-related研究的时间轴视图是用于分析ICD-related主题提取关键词的出版物检索2009 - 2018年期间。最后,三个角度,即医疗信息系统,大数据,和知识的发现,说明出版物的数量的趋势在过去的30年。

2.3。关键词分析

ICD-related研究的三个视角通过叠加的可视化检查出版物。首先,覆盖234收集的出版物使用的可视化关键字“ICD”和“信息系统”核心科学的Web数据库的相关研究提出了检查ICD在医疗信息系统的实现。第二,覆盖的可视化51相关出版物中使用ICD大数据分析研究的发展趋势提出了ICD-related研究从大数据的角度。最后,一个覆盖现有54出版物与ICD的可视化和知识发现研究提出了知识发现状态使用ICD编码。关键词的分布从这三个角度检查和讨论。

2.4。主题分析

ICD-related研究的主题,促进医疗如下。

2.4.1。信息系统的角度

ICD编码提供结构化的基础医疗在医疗大数据。大多数的工作使用自然语言处理和机器学习技术进行文本分析。没有专业的临床检验,如评估病人的临床状态的正确编码,收集到的数据可能是不精确的。ICD编码也使诊断术语的自动分类,如应用程序的计算机辅助编码在西班牙18]。ICD有助于解决这些问题并产生结构化数据,提高大数据分析结果的可靠性。

2.4.2。大数据的角度

ICD编码可以不同角度的大数据相关医疗保健。分析大量个人数据从不同的来源的观点,维度,时间点经常显示趋势,传统的医学研究方法无法显示(19]。然而,现有的医疗大数据的内容有时不正确,不完整的,甚至不可用;很少有数据集的完整和有价值的研究目的。分析ICD-coded结果的精度和可靠性在大数据驱动算法依靠ICD当ICD程序员编码的编码质量医疗记录(20.]。

2.4.3。知识发现的角度来看

ICD-related分析的性能通常依赖于变化的主要诊断病人的出院小结或从病人的记录中提取信息的技术的准确性由医疗机构(21]。专业技术要求从业者,尤其是新鲜的程序员,是严格的,因为ICD编码人员必须建立一个明确的疾病分类框架在他们的脑海中。疾病相关概念和关系可以检索到与其他知识来源和相关医学领域使用ICD促进临床从ICD-coded数据知识发现(22]。

2.5。可视化的工具

VOSViewer [23]和CiteSpace [24)用于可视化搜索结果和检查出版物的关键信息和趋势在ICD的使用。

网络可视化使用VOSViewer期间,项目是由他们的默认标签,一个圆。标签和圆的大小的一个项目是由物品的重量决定的。物品的重量越高,这个项目的大标签和圆。一个项目的颜色是由集群项目所属。项目代表之间的链接。在叠加使用VOSViewer可视化,彩条显示在图形的右下角。彩条显示只有颜色是由条目分数决定的,这表明分数如何映射到颜色。

在时间轴使用CiteSpace可视化,时间是映射到水平位置,沿着这些水平线和集群排列。用户可以调整一组复杂的参数来控制分析过程以及交互和操作的可视化知识域。

3所示。结果

3.1。ICD-Related趋势研究

图3显示了出版的出版物数量的变化使用不同的搜索策略,即搜索标题包含关键词的出版物的“ICD-9”,“结果,”和“ICD-11”和寻找发布主题包含字符串“ICD-9”,“结果,”和“ICD-11。”

图3(一个)表明ICD-11-related论文的数量在2017年超过了ICD-10-related论文分析通过搜索标题的出版物。icd -相关出版物的数量逐渐增加的1989年和2018年,在2014年达到了大约160的出版物,然后迅速下降到87年的2019人。然而,每年ICD-9-related研究的数量保持稳定在20到30之间。图显示ICD-11已成为ICD-related研究的重点。

图3 (b)表明ICD-9相关出版物的数量,icd -, ICD-11大约在每出版一年增加搜索的分析主题的出版物。相关的出版物的数量每年ICD-11远远小于ICD-9 ICD-10-related研究。ICD-9-related研究出版物的数量超过ICD-10-related的研究在2012年到2018年之间。ICD-11相关出版物的数量不断地增加到200年的2019。ICD-11相关研究可能包括关键词ICD-9和icd - 10。总的来说,研究主题ICD-11,反过来,相关出版物的数量,从2006年开始显示出上升趋势。

图4描绘了一个时间轴视图ICD-related研究趋势利用CiteSpace期间2009 - 2018。图中展示的可视化结果ICD-related主题提取的关键词检索刊物从2009年到2018年。图显示一个更高的声望的大圆中相应的主题;相反,一个小圆圈表明关键词研究是不太受欢迎。主题图是集群分成七个组,即“ICD-11定义,”“相关说明符,”“强迫症”,“医药相关伤害,”“假阳性的问题”,“异常焦虑,”和“性别不一致。”

图5说明了出版物的数量的趋势与前面讨论的三方面有关。结果表明,在过去的30年里,ICD已广泛应用于信息系统比大数据和知识发现。出版物的数量与信息系统有关,大数据和知识发现大约每年增加但研究信息系统发表更早和更大的频率比研究大数据研究和知识发现。ICD-related研究的趋势可能将起到至关重要的作用在大数据分析基于ICD-coded数据和基于知识的系统。

3.2。关键字的分布

关键词的分布在这个文献分析总结表2。总链接强度(TLS)属性表中显示项目与其他项目的链接的数量和总强度的一个项目与其他项目的链接,分别。表格的结果显示,十大关键词参与三方面使用VOSViewer根据我们的分析。网络可视化的关键字在不同的视角也随之而来。

3.3。信息系统的角度

覆盖可视化的角度对信息系统图所示6;表2(部分)显示热门关键词的统计数据,在医学信息系统。首先,网络的相关研究表明,信息系统往往与行政研究相关数据(18/234),分类(20/234),和相关的死亡率数据(18/234)。第二,ICD-11-related研究正在成为一种流行趋势,经常与患者安全、人口、精神障碍,和临床实用程序,虽然结果还提供了一个广泛的研究基础,涵盖了各种需要医疗信息系统(26/234)。第三,网络可视化展示了未来的主要研究方向ICD-11应该遵循的测试和实现。最后,使用可视化结果表明过渡的趋势从ICD-9和icd - ICD-11。图6显示的出版年ICD-9——ICD-10-related研究(绿线)在2008年和2012年之间,出版年ICD-11-related研究(黄线)在2013年和2018年之间。

可视化呈现在图6意味着ICD-11将更有效的适应过程比结果尽管发展所需的10年临床诊断结果的修改。遇到了过去10年的政治活动和问题不需要重复。

3.4。大数据的角度

表2(B)部分显示了受欢迎的关键字大数据的统计研究。出版物与大数据相关研究的数量小于相关信息系统的使用,如图7。首先,ICD的大数据相关研究(8/51)是一种很有前途的领域,因为大数据的概念在2016年研究后才出现。第二,大数据研究与数据挖掘,机器学习算法,和管理,而过去的研究集中在临床研究方面,如死亡率(5/51)、乳腺癌(3/54),青少年,和风险。第三,(5/51)大数据之间存在的联系和ICD;这些关系包括统计死亡率(5/51)和医疗(3/51)。其他额外的有价值的信息可以在图中找到7。

可视化在图7提供了研究的过去和现在的趋势及其连接的发展从不同的角度不同版本的接口控制文件。鼓励使用ICD的结果,特别是ICD-11,在大数据驱动算法。大数据驱动算法可以采用machine-learning-based提高ICD-11-coded大数据的统计方法为未来的死亡率和发病率的研究。

3.5。知识发现的角度

表2(C)部分显示热门关键词的统计相关知识发现。首先,在图的结果8显示相关知识发现的研究通常基于本体模型的分析预测,医院管理(4/54),和生活质量(4/54)。第二,在知识发现中使用icd -目前热点;因此,ICD-11可能在未来将越来越受欢迎。第三,外部知识来源(4/54),如指导方针和数据库在医学领域,对于知识发现来自医疗记录是必要的。第三,大多数研究发现疾病相关知识的基础。因此,ICD-based知识发现医疗不足但承诺改善预测和风险管理从临床的角度来看。

在图的可视化分析8表明,知识发现相关的出版物的数量小于相关信息系统的实现和大数据驱动的分析。结果提供新的视角的使用新设计的ICD-11增强医疗大数据的知识发现。

4所示。讨论

本研究进行文献计量分析研究1989 - 2018年期间检查ICD-related研究的发展及其趋势。时间趋势分析表明ICD-11相关研究近年来发展迅速而ICD-9和icd -研究的热门研究方向ICD-11包括主题精神病学、心理学、信息科学、图书馆学、行为科学。的角度来看,信息系统相关的研究更为普遍比大数据和知识服务工作。信息系统研究与关键字相关的包括“行政数据,”“死亡率”和“诊断结果,验证。“然而,趋势也显示,大数据和知识服务的研究已成为近年来更受欢迎。大数据相关研究与关键词如“医疗”和“死亡率”,而知识基于探索研究相关关键字,如“生活质量”,“管理”和“焦虑。“ICD-11的使用促进了医学信息学的发展从信息系统的角度,大数据,和知识发现。

释放ICD-11影响未来实现医学领域的其他标准(25,26]。例如,ICD分类是最重要的参考疾病组织疾病在医院支付。在这种情况下,必要性和ICD编码的准确性非常重要。人工智能技术的使用也使临床编码员的负担编码记录(27]。因此,发展大数据驱动的智能算法,自动从医疗记录病理部分学习大量信息和图像数据为诊断和疾病治疗提供指导,建立不同的疾病模型变得更加重要在智能医疗比过去的时代(28- - - - - -30.]。通过提取和构建ICD-11-coded数据和利用专家知识,如ICD-11和snom CT,该算法使用ICD-11可能拥有潜在价值为解决关键的传统icd -医疗保健问题无法解决。

ICD最初建立提供死亡率和发病率统计数据(31日]。未来在医疗保健中使用ICD-11扩大ICD-11-coded大数据在医疗保健的效用。便于统计分析用ICD-11基于大数据的决策是各国政府和世界卫生组织的一个关键问题,因为这些机构可能需要医疗数据来改善国家医疗政策的概述和提供有关疾病的早期预警和风险26,32]。医院的信息系统可能需要多个升级支持从ICD-9过渡和icd - ICD-11。这些升级可能会引用众多的原因。首先,ICD-11可能需要相当大的技术改造,采用本体建模等厂商,贸易伙伴,外部报告实体,和第三方的类股。其次,生产力损失预计在功能领域经常使用ICD-9和icd - 10编码。第三,培训课程新的/修改后的临床文档要求和编码命名应该为程序员开发,医务人员、护士和盟军的卫生服务提供者(如呼吸、物理和职业治疗师)。世卫组织开发了ICD-11容器应用程序编程接口(ICD-API)及其版本的ICD-API支持ICD-11实现在医院(33]。第四,医生实践可能面临财务和运营负担从icd -实现和其他技术要求。最后,从诊断和程序代码ICD-9和icd - 10的ICD-11可能提高受保护的健康信息安全和隐私风险的担忧。

自动化ICD编码基于诊断信息的医疗记录是最受欢迎的研究方向由ICD编码专家提高ICD编码在医院的效率和准确性。自动编码是一个复杂的计算机辅助过程涉及众多面向任务的算法,如自然语言处理技术(34)和语义web技术(35),允许使用ICD编码规则来支持医疗记录的编码。世卫组织为我们提供了一个简单的ICD-11编码工具在线演示ICD-11编码的使用(36]。ICD编码任务的准确性主要依赖于程序员的医疗记录部门的能力。这些程序员可以编写摘要的诊断病人出院后电子健康记录。如果程序员有关病人的记录有问题,他们会问医生阐明维护病历质量的信息。然而,缺乏经验的ICD编码人员产生医疗记录的编码质量差,反过来,提供劣质大数据分析(37]。偶尔,几个语义web方法收获多语种文本定义ICD-11必须使用在不同的国家(38]。MapReduce的使用模型和适当的专家知识自动ICD编码为电子健康记录(提供高精度、高效的统计数据39]。因此,小说编码算法ICD-11是必要的修改和适应实际场景大数据驱动的医疗保健。

鉴于本体建模可以表示特定领域的知识和支持知识推理,基于本体ICD自然是适合为决策提供知识库在医疗保健40,41]。研究人员还可以开发一个定制版本的WebProtege [42)支持协作开发ICD-11内容。其他基于本体的算法也可能有助于增强ICD-11-based决策(43]。因此,ICD-11的一个重要用途是实现知识发现医疗(通过将大数据转换为卫生保健知识44]。大数据驱动算法相关知识发现使用ICD-11众多应用程序场景。例如,研究人员可能的上下文中搜索一个特定的诊断项疾病分类或建立一个概念性的知识网络电子健康记录的故事通过使用ICD-11中的实体和它们之间的关系。通过参与其他大数据来源与医疗有关,如大规模的医疗记录,ICD-11-based大数据分析的知识发现算法可以提供相当大的见解大数据的潜在价值在医疗保健45]。在这些情况下,该算法通常需要外部知识来源ICD-11-based应用程序。

根据当前分析,ICD已被证明是最重要的组成部分,医疗信息系统的临床研究、医疗监控、和公共卫生管理在全球范围内(46]。ICD-based统计从大数据的角度来看(47)包括死亡的原因,疾病,伤害,和症状以及诊断疾病和外部因素。医院在不同地区可以使用ICD编码分享和比较等效医疗数据,促进医疗和财务信息管理(48]。然而,从icd -过渡到ICD-11复杂化的进一步发展为医疗信息系统支持工具(49- - - - - -51]。虽然ICD价值研究医药相关疾病,实现该系统在每个成员的状态是很困难的。之间存在着不可避免的紧张关系的局部相关材料和ICD-11的基本目的,是可靠的临床信息传达跨不同边界(52]。例如,20多年前,icd -第一次发布,只有大约100个国家已经达到了icd -标准,因为代码的数量增加了。此外,医生采用ICD-11后工作量增加了,因为病人的疾病,诊断和治疗必须记录尽可能准确和精确。医疗机构不得不升级他们的医疗信息系统适应ICD-11编码的需要。需要有大量的时间和金钱来雇佣员工在医学研究领域,信息技术和管理来完成从icd -过渡到ICD-11 [53]。

本研究的局限性如下。首先,本研究中使用的出版数据主要来自网络的科学,其中最广为人知的索引数据库的出版物。ICD全球用于不同的目的,结果并不总是作为科学出版的数据记录。虽然一些其他相关研究讨论,其他工作之外的数据库可能没有充分考虑在这个研究。第二,选择出版物没有检索的主要内容进行分析;相反,元数据的出版物被认为是关键词和主题分析。第三,我们专注于研究有关医学信息学的角度来看,而不是临床的视角;一次彻底的审查可能需要这样的医学研究来进一步分析研究的主要内容。最后,这三个角度作为选择依据分析主观;ICD-11可以提供其他隐式使用在未来医学信息学。

5。结论

本研究进行文献计量分析ICD-related研究从三个方面的发展。分析结果表明,ICD-11-related研究近年来迅速发展。进一步发展ICD-11-based研究是革命性的医学信息。潜在价值的一般特征、概念和代码结构ICD-11自然支持大数据驱动的医学信息检查,和发现的潜在用途说明ICD-11在统计分析中,自动ICD-11编码,和知识发现在医疗保健的大数据。结果进一步表明,利益相关者应该意识到未来的使用ICD-11克服遇到的挑战在早期ICD-11医学信息学的实现。需要有大量的时间和金钱来雇佣员工在医学研究领域,信息技术和管理完成从icd -过渡到ICD-11。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这部分工作是支持中国国家自然科学基金重点项目(71532002),一个国家社会科学基金重大项目(18 zda086),北京社会科学基础研究的一个关键项目基地(18 jdgla017),和中国中部大学的基础研究基金(2018 yjs072)。

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