2010-2025年3D打印在医学教育领域的研究热点与前沿趋势：文献计量学分析

《3D Printing in Medicine 3,》：Research hotspots and frontier trends in the field of 3D printing in medical education from 2010 to 2025: a bibliometric analysis

本研究针对3D打印在医学教育领域缺乏系统性评估的现状，通过CiteSpace对302篇文献进行计量分析，揭示了该领域从技术探索向教育验证的范式转变。研究发现美国、中国和澳大利亚为核心研究国家，研究热点集中在解剖模型、手术模拟和AI/AR融合三大方向，为未来跨学科创新提供了实证依据。

　　

当传统的医学教育模式遭遇现代技术革命的冲击，一场静悄悄的变革正在解剖实验室和手术模拟中心悄然发生。三维打印（3D Printing）技术，这项曾经局限于工业制造领域的前沿科技，如今正以惊人的速度重塑着医学教育的面貌。从精确复刻人体器官结构的解剖模型，到个性化定制的手术训练工具，3D打印技术为医学生提供了前所未有的学习体验。然而，在这股技术热潮背后，一个关键问题日益凸显：我们是否真正掌握了这一领域的发展全貌？研究人员是否已经厘清了技术应用与教育成效之间的复杂关系？

正是在这样的背景下，Jiang等学者在《3D Printing in Medicine》杂志上发表了题为"Research hotspots and frontier trends in the field of 3D printing in medical education from 2010 to 2025: a bibliometric analysis"的重要研究。这项研究通过系统性的文献计量分析，首次描绘了3D打印在医学教育领域的知识图谱和发展轨迹。

为了回答上述问题，研究人员采用了多层次的文献计量分析方法。首先在Web of Science和PubMed数据库中进行系统性文献检索，时间跨度为2010年至2025年8月，最终纳入302篇符合标准的文献。运用CiteSpace（version 6.4.R2）软件构建合作网络、共现网络和共被引网络，设置时间切片为1年，采用g-index（k=6）选择标准，使用余弦算法计算链接强度，并通过Pathfinder方法进行网络修剪。分析涵盖国家/地区、机构、作者、期刊、参考文献和关键词等多个维度，同时进行聚类分析和突现检测，以揭示研究热点和前沿趋势。

年度和累积发表趋势

研究显示，3D打印在医学教育领域的年度发表量呈现非线性增长趋势（二次回归模型：y=1.8194x²-2.7213x-3.5659，R²=0.9961）。2010-2015年为技术孵化期，年发表量维持在较低水平（1-6篇）；2016年开始加速增长（11篇），2019年达到阶段性峰值（34篇）。2020-2021年出现短期平台期，2022年恢复增长（33篇），2024年创下历史新高（46篇）。累积发表量在整个研究期间持续扩张，从2010年的1篇增长至2025年的302篇，特别是在2019年后呈现显著加速态势。

国家/地区和机构合作分析

研究共涉及49个国家的96个机构，合作网络密度为0.0544。美国以95篇发表量领先，中国（58篇）和澳大利亚（34篇）分列二、三位。加拿大（中介中心性0.73）和德国（0.44）在知识流动中发挥关键桥梁作用。机构合作网络密度较低（0.0189），科廷大学（12篇）、多伦多大学（6篇）和梅奥诊所（6篇）是发表量前三的机构，但机构间深度合作有限。

作者合作网络和共被引分析

作者合作网络包含145个节点和249个链接，密度为0.0239。Sun Zhonghua以11篇发表量领先，Damon和William Clifton各发表5篇。作者共被引网络中，Lim、Kah Heng Alexander以79次被引位居首位，Biglino、Giovanni具有最高的中介中心性（0.36），在知识网络中起关键桥梁作用。

期刊发表和共被引分析

《Anatomical Sciences Education》是发表量最多（26篇）且共被引频次最高（139次）的期刊，其中介中心性也最高（0.24）。《Scientific Reports》和《BMC Medical Education》分别以83次和82次被引位列二、三位。

参考文献共被引分析

参考文献共被引网络生成196个节点和347个链接，密度为0.0182。Lim等2016年发表在《Anatomical Sciences Education》的随机对照试验被引频次最高（46次），且具有最高的中介中心性（1.09）。聚类分析识别出12个主题集群，轮廓值介于0.891至1.0之间，表明聚类质量良好。

关键词共现分析

关键词共现网络包含98个节点和143个链接，密度为0.0301。高频关键词主要集中在技术应用和教育实践两大核心领域。"手术模拟"（98次）和"3D打印模型"（94次）出现频次最高，"手术模拟"的中介中心性也最高（0.81）。聚类分析识别出8个主题集群，轮廓值介于0.816至0.988之间，揭示了三层研究结构。

突现词分析显示了三个明显的演进阶段：技术基础阶段（2015-2019）以建模技术为特征；临床转化阶段（2017-2020）转向手术应用；教育验证阶段（2021-2025）重点关注教学效果评估。

本研究通过多维度的文献计量分析，全面揭示了3D打印技术在医学教育领域的研究生态系统和发展轨迹。研究发现该领域已从技术探索阶段转向教育验证阶段，研究热点集中在技能发展与教学验证、临床手术规划与医患沟通、新兴技术与跨学科融合三大方向。然而，当前仍面临动态模拟能力不足、成本高昂、标准化评估框架缺失等挑战。

研究的理论意义在于首次构建了3D打印在医学教育领域的知识图谱，揭示了知识结构和演进路径。实践价值在于为教育工作者和决策者提供了实证依据，指导资源分配和技术发展。特别是发现了跨学科合作不足这一关键瓶颈，为未来研究指明了方向。

技术的融合发展将成为未来主要趋势，如生物打印与微流控技术结合开发生理动态模型，人工智能与增强现实（AR）技术集成创建智能教育系统。同时，需要建立统一的评估框架，包括解剖精度标准和随机对照试验（RCTs），以验证长期教学效果。伦理规范建设和理论创新也将成为重要研究方向。

这项研究不仅总结了过去十五年的发展历程，更重要的是为3D打印技术在医学教育中的深度融合和创新发展提供了科学指引。随着技术的不断进步和跨学科合作的深化，3D打印有望真正实现从"技术演示"到"教育变革"的范式转变，为培养新时代医学人才提供强大支持。