摘要：文章在對學術大數據背景下的學科畫像需求進行分析的基礎上,以醫學學科為例,嘗試從解剖結構視角出發,對醫學從整體、系統、器官和疾病層面進行學科畫像,以描繪醫學領域的成長歷程和發展趨勢。首先,文章以MeSH詞表中的＂Anatomy Category＂解剖學大類為基礎,分別與SnoMed CT、UMLS和CHV三個詞表建立同義映射、實現解剖詞匯擴展;然后,以1809—2016年間PubMed收錄的全部文獻為研究數據集,利用解剖詞匯的＂絕對頻率＂和＂相對頻率＂等統計指標和人體圖、熱圖等可視化方法對醫學領域進行挖掘、統計分析和可視化。結果表明,從解剖結構視角看,醫學總體從單知識點研究轉向多個解剖結構共同作用研究,研究的精度也趨向細粒度化和微觀化;除此之外,醫學學科畫像還可以全方位展示醫學學科成果、研究方向變動、疾病探索深度等內容。