文章在对学术大数据背景下的学科画像需求进行分析的基础上,以医学学科为例,尝试从解剖结构视角出发,对医学从整体、系统、器官和疾病层面进行学科画像,以描绘医学领域的成长历程和发展趋势。首先,文章以MeSH词表中的“Anatomy Category”解剖学大类为基础,分别与SnoMed CT、UMLS和CHV三个词表建立同义映射、实现解剖词汇扩展;然后,以1809—2016年间Pub Med收录的全部文献为研究数据集,利用解剖词汇的“绝对频率”和“相对频率”等统计指标和人体图、热图等可视化方法对医学领域进行挖掘、统计分析和可视化。结果表明,从解剖结构视角看,医学总体从单知识点研究转向多个解剖结构共同作用研究,研究的精度也趋向细粒度化和微观化;除此之外,医学学科画像还可以全方位展示医学学科成果发布、研究方向变动、疾病探索深度等内容。