計算醫學白皮書發布，數據和計算正在加速改變醫學
各國計算醫學研發投入情況
研發經費投入排名前10的項目開始時間主要集中在最近5年，重點投入在研究中心建設、基礎設施投入、人才培養和個性化治療等領域。
近十年全球計算醫學領域研發投入經費前十的項目情況
為了對計算醫學整體發展情況，重點研究內容及演進態勢進行研究，白皮書還對1900年至今Web of Science核心合集中收錄的主題為“computational medicine”的5257篇文獻數據為樣本進行了分析。
從文獻發布時間來看，相關文獻的時間跨度為1980－2021年。進入本世紀以來，全球范圍內計算醫學研究熱度持續上漲，尤其2010年前后快速上升，呈加速趨勢，計算醫學研究熱度持續升高。中美兩國的研究趨勢與全球基本保持一致。
1990－2021年計算醫學研究領域發文量時間分布比較
發文數量最高的前三個國家分為美國（2154篇）、中國（761篇）和英國（499篇）。僅從發文數量來看，中國在研究關注度上與美國相比仍有一定差距。
計算醫學發文量國家分布情況
發文篇數排名前十的機構中，美國的機構占9個，主要以約翰霍普金斯大學、哈佛大學醫學院、斯坦福大學等高校為主。這說明美國在計算醫學領域已經形成了比較有影響力的領域研究中心。中國雖然僅有中國科學院一家機構進入前十，但排名第二且與第一名較為接近，也顯示了較大的發展潛力。
計算醫學發文前十機構發文數量
發文量排名前10的期刊共刊登了計算醫學文獻832篇（15．83％）。其中，排名第一的為《醫學物理學》（Medical Physics），發文量為385篇（7．32％）；IF最高的《生物信息學簡報》（Briefings in Bioinformatics）發文量排名第6位。
計算醫學領域發文數量前十的期刊情況
計算醫學作為醫學、工程與計算機的交叉學科，是多個學科專業共同的交叉研究領域。從文獻學科分類統計來看，計算醫學主要與放射學、核醫學和醫學影像、生物化學和分子生物學、數學與計算生物學、計算機科學與跨學科應用、藥理學與制藥、生物醫學工程、生物化學研究方法學、工程、電器與電子、多學科科學、計算機科學及人工智能等學科密切相關。
對文獻關鍵詞統計結果進行分析，計算醫學領域排名前十的關鍵詞分別為：模型（model）、癌癥（cancer）、表達（expression）、預測（prediction）、仿真（simulation）、識別（identification）、系統生物學（system biology）、精準醫學（precision medicine）、系統（system）和算法（algorithm）。
在研究領域選擇上不同國家各有側重。中美兩國的研究領域涉及面較廣，各類研究關鍵詞均有相關文獻。
具體對比來看，中國的研究關鍵詞排名前三的為藥物發現（drug discovery）、精準醫療（precision medicine）、預測（prediction），美國研究關鍵詞排名前三的則依次為精準醫療（precision medicine）、模型（model）和機器學習（machine learning）。
就研究關鍵詞的發文數量來看，中國在計算醫療技術領域的模型構建、仿真模擬以及機器學習研究和應用領域的精準醫療、個性化醫療等五個方面的研究關注度與美國差距較大。
根據對各國近20年來研究熱點變遷的分析來看，計算醫學正從原有理論、模型等基礎性研究向應用研究轉變。
2009年以前，各國研究主題非常多樣，較為集中的主題主要集中在“方法（method）”和“模型（model）”，在2002－2009年和2006－2009年分別成為日本、美國的研究熱點。
2010年以后，各國的計算醫學研究熱點開始出現更多重疊。其中，“癌癥（cancer）”在2014－2017年成為多個國家計算醫學領域的研究熱點；“表達（expression）”先后成為韓國、英國和中國在計算醫學領域的研究重點；2018－2021年，“精準醫療（precision medicine）”成為美國計算醫學領域研究熱點。
通過將前述1980－2021年的5257篇相關文獻進行關鍵詞聚類，得到了10個非常清晰的計算醫學聚類類別。排名前三的分別是“精準醫學”“機器學習”“計算研究”領域。虛擬篩選靶點發現等藥物發現相關的“計算研究”也是最新的領域方向，平均發文時間為2013年。
這些聚類結果主要又可分為三類：第一類為計算建模相關研究，從最早的放射建模相關內容到血流動力學建模、蒙特卡洛模擬、射線與疾病相關研究。其中，最突現的關鍵詞為模型、仿真和系統。
第二類為計算組學相關研究，主要包括基因序列研究、非編碼RNA和基因組學應用相關研究，并向精準醫療和藥物篩選研究擴展。其關鍵節點包括癌癥、數據庫和基因表達。
第三類為基于人工智能的相關研究，包括機器學習領域和精準計算機斷層掃描應用領域。
2010－2021 年計算醫學領域關鍵詞聚類圖譜
機器學習子領域時間跨度從1990－2021年，是所有聚類中時間跨度最大的子領域，可以反映出機器學習技術在計算醫學領域應用研究的持續性。2010年左右，計算模型成為該領域研究熱點；2010－2013年計算模型與大數據高度共現，也體現出了數據驅動的計算醫療模型構建的研究熱度提升；2016年以后，計算醫學的機器學習領域熱點集中在了精準醫療領域；最近，研究熱點則主要集中在深度學習。
建模、數據、智能、精準，闡述計算醫學研究內容分類
目前，計算醫學相關院校對于計算醫學研究內容的分類主要有以下兩種：
從醫學視角出發的分類方式可將計算醫學劃分為計算生理學、計算解剖學、計算病理學等。該種分類方法相當于做加法，即現有的醫學研究門類均可開展對應的計算科學門類研究。
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