基于BERTopic-RAG框架的医学信息学主题演化与知识发现研究
作者:
作者单位:

(济宁医学院图书馆/济宁医学院学术评价分析与研究中心 济宁 272067)

作者简介:

张琳,馆员,发表论文10余篇;通信作者:任淑敏,教授。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Study on Topic Evolution and Knowledge Discovery in Medical Informatics Based on BERTopic-RAG Framework
Author:
Affiliation:

(Library of Jining Medical University,Academic Evaluation Analysis and Research Center,Jining Medical University,Jining 272067,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • 图/表
  • 访问统计
  • 参考文献
  • 相似文献
  • 引证文献
  • 资源附件
  • 文章评论
    摘要:

    目的/意义 构建双层分析框架,全面把握学科结构,识别新兴前沿领域,追踪主题演化。方法/过程 检索2016—2025年PubMed、Scopus和Web of Science数据库医学信息学文献,采用BERTopic识别主题,并划分为新兴、稳定、衰退3种演化模式。基于ChromaDB构建检索增强生成系统,通过文档-主题映射实现微观验证与知识关联挖掘。结果/结论 医学信息学主题演化呈现研究重心转移、技术融合深化、学科交叉增强3个特征。BERTopic-RAG框架为知识发现提供了新方法。

    Abstract:

    Purpose/Significance To construct a dual-layer analytical framework to comprehensively understand disciplinary structures,identify emerging frontiers,and track topic evolution. Method/Process Medical informatics literatures from 2016 to 2025 are retrieved from PubMed,Scopus,and Web of Science databases. The topics are identified by BERTopic and classified into three evolution patterns: emerging,stable and declining. A retrieval-augmented generation (RAG) system is built based on ChromaDB,enabling micro-level validation and knowledge association mining through document-topic mapping. Result/Conclusion The evolution of medical informatics topics exhibits three major characteristics: research focus shift,deepening technological integration,and enhanced interdisciplinary convergence. The BERTopic-RAG framework provides a novel methodology for knowledge discovery.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张琳,任淑敏.基于BERTopic-RAG框架的医学信息学主题演化与知识发现研究[J].医学信息学杂志,2026,47(2):30-36

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2025-11-28
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2026-03-16
  • 出版日期:

扫码关注

官方微信