1引言

在长期的发展过程中，中医积累了丰富的诊疗和养护经验，强调医者不分科，三分治，七分养，坚持预防重于治疗的基本原则^[1]。“治未病”的概念由来已久，早在《苏文·思亲·齐提奥神·大论》中就有提及："贤者不治其无病，不乱则不治，说明前人早已意识到未病先防的重要性，这一理念逐渐被采纳为现代中医预防医学的主要组成部分，并开始在中医临床领域实践^[2,3]。在当今社会，人们越来越关注自身的健康，随着生活质量的提高，越来越多的人开始关注“治未病”。 《治未病》所载的“未病先防，有病先防，愈后防复”的论述，仍与《黄帝内经》的教导相一致，包括有病状态、无病状态、有病状态和有病后状态^[4]。

围绕实体-关系-实体、实体和属性-值对的框架构建知识图，从关联关系的角度分析实体解决问题的能力^[5,6]。知识图谱的概念最初由Google于2012年提出，最初的目的是提高搜索引擎的效率，使搜索结果智能化^[7]。近年来，知识图受到学术界的广泛关注，它通过推理方便概念检索，从语义方面增强对用户意图的理解，为用户提供完整、系统、清晰的知识体系结构，从而提高信息系统的服务质量^[8][9]。根据检索统计，中国现有的CNKI数据库中有24109篇描述相关内容的应用知识图谱和文献，而以TCM与治未病为主题的相关论文仅有7251篇，其中包括1951篇研究论文、141篇综述和134篇信息论文。 因此，本研究将使用可视化技术，即知识图谱，来了解TCM在疾病防治领域的研究动态。 ITT旨在直观清晰地呈现该领域的研究脉络、当前热点和发展趋势，为今后相关疾病的研究者、医生和治疗师提供客观可靠的数据来源，以促进该模块的研究和发展。

2数据和方法

2.1软件介绍

在知识图的对比中，发现VOSX Viewer可以调整阈值，并且图的可视化效果较强，适合的数据量也比较大，可以快速有效地提取关键词，应用分析，清晰地显示关系^[10]。精确筛选关键词和相关作者，调整节点大小，方便查看每个节点，并以网络形式清晰显示关系。 CiteSpace拥有多种数据转换程序，可以直接转换Chinese数据，而不需要使用额外的转换软件^[11]。同时，通过时间切片的方法，可以实现时间序列分析功能，检测文献中的意外词汇。 ITT在呈现学科动态发展规律、探索领域研究前沿等方面具有比较优势^[12]。因此，本研究将使用可视化工具VOSViewer(1.6.19)和CiteSpace(6.2.R2)来分析和绘制非病治疗(预防治疗)的知识地图，直观分析中国非病治疗领域的研究热点和发展趋势。

2.2数据来源

中国国家知识基础设施(CNKI)、VIP、Wanfang数据库和Web of Science是本研究的研究数据源。 检索主题设定为“TCM与疾病防治知识图谱或TCM与疾病防治”，时间跨度为2013年至2023年。 三个数据库共检索到9 541篇文献，对2 226篇文献进行去重筛选，最终研究数据为7 315篇文献。 另外，从Web of Science中检索到200篇论文，下载123篇文献进行分析。

2.3研究方法

三个数据库的参考书目以EndNote格式导出，为Voss Viewer分析提供数据源。 以作者、关键词和机构为对象，将三个数据库中的文献以ForWords格式导出。 通过NoteExpress软件将数据汇总导出，再将数据导入CiteSpace绘制科学知识地图。

3数据可视化分析

3.1 Author产状分析

利用EndNote软件对2013~2023年导出的EndNote文档进行再次汇总导出，将文本格式转换为研究信息系统(RIS)格式，可导入Voss Viewer(1.6.19)版本，并设置出现频率至少为20次。 在数据分析后，软件绘制了作者的网络视图。 通过这种方式，我们可以直观地看到作者发表论文的数量、影响力以及各类作者之间的合作关系，找到在中国医疗预防领域发表论文较多、影响力较高的作者以及各类作者之间的合作关系。 如图1所示，每个节点都是知识图的一个元素，即作者。 连接每个节点的线表示作者之间的合作关系。 线条的粗细表明了作者之间相关性的强度。

从图1可以看出，Li Candong教授在医疗领域发表的论文相对较多，共34篇，其次是He Qinghu、Guo Qing、Yanang Lei和Penng Jin，分别为21篇、17篇、15篇和12篇。 在图1中，6种不同颜色的分配表明了不同作者之间的合作关系和研究重点。 相同的颜色表示作者之间建立了紧密的合作关系，并且有着相似的研究兴趣。 与Li Candong相关的红色，表示主要关注传统中医健康管理。 与PENGNG Jin有关的蓝色，其主要研究方向是中药在“治疗疾病”设备中的地位； Guo Qing的主要研究方向也围绕着中医健康管理，如同样的蓝色所示。 黄色类别与Yanang Lei有关，涉及疾病治疗和健康管理。 紫苑集团主导的研究方向主要是加强对心俞的“治病”； 绿色集群代表了中医对骨骼亚健康的关注。

根据CNKI、VIP和Wanfang数据库的数据，对CNKI和Wanfang知识地图的文章进行分析。 获得了近年来被引用次数最多的前20篇文章，如表1所示。 从表1中，我们可以看到，在20篇文章中，2013年至2023年的时间范围内，只有6篇文章被引用。 This认为，这一时期发表的文章被引用较少，但在学术界也有一定的影响力。 在所有文献中，2013年以前被引用的文章也大多获得了大量的引用，这表明该领域的研究正在逐渐扩大。 其中，有三篇文章是由WANNG QI教授撰写的，其次是由GEJIRONG教授撰写的两篇文章，这两篇文章被大量同行引用。 《中医体质分类与判定》(ZYYYXH/T157-2009)等文献作为一种标准，对中医体质的分类和诊断起到了指导作用，并在相关文献中被广泛引用。 关于“治疗和预防疾病”的文献，如“调整亚健康状态是TCM对21世纪人类的新贡献”，由于这一概念在TCM预防医学中的重要性及其发表时间较早，被引用的频率较高。 作者的权威性也是高被引的原因之一，如WANNGQI和GEJIRONG教授的文献是他们各自著作高被引的一个促成因素。

Table 1

Table 2显示了2013年至2023年被引用次数最多的10篇文献，其中3篇杰出著作由Wangg Qi教授贡献。 可以看出，WANNG QI教授在治疗和预防疾病方面发挥了重要作用。 在与其他教授共同研究的研究中也提出，TCM治疗和预防疾病的意义主要体现在减轻医疗卫生负担、保障人民健康、发挥TCM优势、实现中西医对话交流等方面^[2]。此外，葛继荣教授对治未病也有深入的认识。 他以骨质疏松症的症状来解释《黄帝内经》中所记载的“治未病、防未病、保已病”的原则，在预防和治疗原发性骨质疏松症方面具有一定的优势^[13]。

Table 2

3.2机理成因分析

使用CiteSpace(6.2.R2)对网络数据进行转码并导入，绘制研究机构共存网络图。 参数设置如下：时区片为2013—2023，每年为单一时间片、节点类型和选择机制。 在TopN模式下设置数据阈值N=10，即每个时间片出现频率的前10位，显示节点为30篇及以上文章的机构。 每个节点的大小与其各自机构出版的出版物数量相对应，节点越大，文章数量越多。 节点之间连接的厚度表示机构之间合作的强度和强度，节点中颜色的强度表示出版的年份。 从图2可以看出，研究机构包括省级医院及其附属医院。 中国医学北京大学拥有大量的出版物，位于地图的中心。 因此，北京中医药大学是中医药领域的一个重要存在。 每个节点之间有一定数量的连接，但连接较少，协作程度较低。 北京医科大学东方直门医院骨科和中国医学科学院临床医学基础研究所共同分析了针灸“不治已病”技术的特点和不足，提出后期研究方向应加强医疗保健中常用针灸技术的诊疗规范和路径^[14]。在中国医学南京大学附属医院的指导下，与中国医学黑龙江大学第二附属医院等机构合作，制定了《儿童无病哮喘治疗干预方案》，规范了儿童无病哮喘治疗的干预措施，帮助医生更好地在临床上进行治疗^[15]。北京中医药大学与兄弟院校联系较多，与省内中医药院校及其附属医院合作较多，但跨省交流数量较少，合作关系不够紧密。 ITT需要各机构进行更深入的合作，以更好地推动该领域的进一步发展。 根据颜色深度分布，发现深绿色占据了更多的节点，说明近年来各机构都在研究“治无病”的相关内容，中医“治无病”也得到了更多的关注。 同时，在发表论文数量排名前15位的机构的相关数据统计中，如表3所示，可以发现北京中医药大学、上海中医药大学、成都中医药大学等机构的发表论文数量均超过80篇。 这些机构在TCM“治疗和预防疾病”领域投入了大量的研究精力，取得了相当显著的研究成果。 北京中医药大学和上海中医药大学在文献发表方面脱颖而出，分别获得第一名和第二名，说明这两所大学在疾病治疗和预防领域具有较强的实力和潜力。

Table 3

3.3关键词分析

4次DiskCrasions

本文利用CiteSpace(6.2.R2)和VosViewer(1.6.19)软件，对2013-2023年中医体质文献进行梳理和挖掘。 作者分析发现，该领域的代表性作者有Li Candong、Wang Qi、He Qinghu、Guo Qing等。 在他们中间，Li Candong教授是一位杰出的人物。 Li教授发表的文章数量相对较多，在治疗疾病研究领域具有相当的影响力。 HE提出了TCM体质辨识与健康管理的新思想，强调通过体质辨识来预防疾病，在学术界具有重要影响。 他还参与编写了《健康管理服务指南》(Guide to TCM Health Management Services)等指导性文件，为治疗非疾病的实践提供了规范和指导。 Wangg QI教授在治疗疾病领域也做出了显著的贡献。 温氏教授发现并确认了中国人的九种体质，系统地构建了中医体质学说的理论体系，开创了人体医学保健的先河。 何娥带领团队研发了一系列数字化、智能化的TCM物理识别设备和产品，为非病治疗、慢性病防控、主动健康提供了技术支撑和现代化服务手段。 这些研究深化了中医治未病理念的传播，也为更多的研究奠定了基础。

机构分析发现，北京中医药大学是该领域的主力军，与省级机构联系较为紧密，发表了大量文献。 可见，北京医科大学在疾病的治疗和预防领域是具有代表性的机构，具有举足轻重的地位。 然而，由于地理因素，高校与医院的省际合作仍然相对较少。 跨区域交流的缺乏和地域间人体体质的差异，限制了中医体质的研究和发展，也限制了疾病的治疗和预防研究，在一定程度上也限制了医疗手段的创新和发展。

关键词分析发现，中医、治未病、中药、名医经验、治未病是中心度较高的关键词，也是研究的热点。 其中，治疗疾病、TCM、健康管理、TCM体质、预防和治疗是关注的热点话题。 从2013年到2023年，TCM的关注度不断提高，2013年底，治未病理念的关注度也有所提高。 在此期间，糖尿病和肿瘤也是研究的一个方向。 治未病的观念也在得到重视。 随着科学技术的发展和生活水平的提高，“治未病”的观念日益受到重视，反映出人们对身体健康的认识和期望不断提高。

从以上总结中可以发现，虽然中医治疗疾病一直受到关注，但要真正做到治未病，还需要继续发展。 各个机构之间也要加强互动。 在“互联网+”互动政策的推动和支持下，人工智能也可以应用于疾病治疗领域，帮助预测潜在疾病，更好地治疗疾病^[20]。中国人口老龄化严重，居民重医轻防，对个人健康状况的认知不够，依托“互联网+”推进社区居家养老，也是未病先治的有力途径^[21]。虽然人工智能与中医还处于融合阶段，但各个领域都在逐渐智能化，相信未来两者的结合一定会促进疾病的检测和治未病诊断更加准确^[22]。

5展望

与数据库相比，该算法设计的复杂知识图的处理相对简单，利用图形显示数据的相关信息，可以更直观地解释相关内容，使知识可视化。 This研究采用知识图谱的形式，从CNKI、VIP和Wanfang数据库中分析了近10年来体育健身领域的文献。 本文探讨了中医药治疗和预防疾病的热点和前沿。 亚健康状态在当今社会可能成为一种上升状态，但识别亚健康状态的范围比较广。 一个人在生理和心理方面的任何不适，在很长一段时间内都不能被明确诊断为一种特定的疾病^[23]。高血压是最常见的慢性疾病，也是心脑血管疾病最重要的危险因素。 脑卒中、心肌梗死、心力衰竭、慢性肾脏病等主要并发症，不仅致残、致死率高，而且严重消耗医疗和社会资源，给家庭和国家造成沉重负担^[24]。MOST的高血压、糖尿病、血脂异常早期无临床症状，对机体的损害是隐匿的、渐进的、进行性的、全身性的，这也是许多人不重视早期诊断、早期治疗的重要原因。 然而，心脑血管疾病引起的并发症已成为目前致残性和致命性最强的慢性疾病。 针对高血压、糖尿病、血脂异常的早期特点，治未病理论在早期预防和治疗方面具有独特优势^[25]。随着老年人口的增长，高血糖、高血压、糖尿病患者日益增多。 虽然在医学方面和人体状况有一定的差异，对生命的危害程度在某种程度上相对较低，但也有不少因此类疾病而死亡的案例。 市场上有各种各样的产品可以监测血糖、血压和心率，监测老人的身体状况，让子女放心。 治愈疾病的想法不仅仅是一部分人的期望，人群中的大多数人都想主动“治愈疾病”。 中西医学有共同之处，但也有不同的方法。 传统医学更注重循序渐进、滋补治疗，注重身体的恢复。 它的目的是达到阴阳能量以及气和血的和谐平衡，这与无病可治的原则相吻合。