为与国内外同行共同研讨基于科学计量数据的前沿识别方法与决策支持经验，中国医学科学院医学与健康科技创新工程协同创新团队“医学科技创新评价与卫生服务体系构建研究”项目组于3月5-7日举办了科学计量数据驱动的决策支持研讨会，围绕大数据科学计量背景下的前沿态势研究，从基于多元数据的前沿识别和科学转化测度研究两大领域，开展了主题报告和专题讨论两个环节的研讨，对如何通过创新识别方法为科研决策提供新的依据进行探讨。 

　　项目负责人唐小利研究馆员首先介绍了数据驱动的前沿技术识别研究进展，及此次会议的议程与主题报告人。在主题报告环节，英国伦敦国王学院文献计量学与癌症流行病学专家Grant Lewison教授介绍了基于Web of Science(WoS)数据库的论文基金资助来源的分析以及临床实践指南（CPG）参考文献在临床研究成果评估中的关键作用。其长期研究建立的基金资助来源的三段式编码体系，使资助信息能够用于国家或机构在某领域的产出等文献计量分析与评估。山东理工大学白如江副研究员介绍多数据源融合视角下的未来新兴科学研究前沿识别研究。从研究背景、动机和挑战、多源数据研究前沿识别方法与实践三个部分进行了介绍。重点介绍了利用自然语言处理技术，文本主题识别技术，复杂网络分析技术及可视化分析技术，基于研究规划、资助项目及论文的多源数据识别研究前沿的方法。医科院信息所杜建博士介绍了在创新工程项目研究框架下开展的“基于资助-科学-技术-创新关联分析测度生物医学知识转化与会聚”工作。最后，陈挺博士介绍了基于文档嵌入的多资助机构资助布局探测。从为什么开展关于基金的研究，为什么使用图谱及如何将基金数据在一个图谱中进行展示等方面进行了交流。 　　  

　　本次研讨会除了大会交流讨论，还安排了四个专题的讨论。来自中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心、中国科学技术信息研究所、军事科学院军事科学信息研究中心、北京理工大学、天津大学、首都医科大学、科睿唯安、北京海迈德科技咨询公司等单位近80人参加了研讨会。 

　　为深入学习、领会先进的学术思想和观点，加强情报学研究业界的进一步沟通交流，研讨会后建立了微信交流群，与会者再次分享了专家的精彩报告，也为今后科技前沿态势研究与决策支持关键问题的研讨、学术碰撞、合作研究和相互借鉴提供了良好的平台。 

　　（来源：医科势讯）