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医学人工智能研究热点双聚类分析

Double clustering analysis of medical artificial intelligence research hotspots

作     者:佟佳益 郑改改 王宇 杨巧芳 TONG Jiayi;ZHENG Gaigai;WANG Yu;YANG Qiaofang

作者机构:河南中医药大学护理学院河南郑州450000 阜外华中心血管病医院心力衰竭科河南郑州451464 阜外华中心血管病医院护理部河南郑州451464 郑州市心血管疾病护理重点实验室河南郑州451464 

出 版 物:《实用临床医药杂志》 (Journal of Clinical Medicine in Practice)

年 卷 期:2024年第28卷第3期

页      面:13-17,22页

学科分类:12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 120402[管理学-社会医学与卫生事业管理(可授管理学、医学学位)] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 10[医学] 

基  金:河南省医学科技攻关计划省部级共建项目(SB201901100) 

主  题:人工智能 远程医疗 研究热点 Web of Science 双聚类 可视化分析 

摘      要:目的采用双聚类方法对人工智能在医学领域的国际研究成果进行分析,探讨主题领域内热点趋势。方法检索Web of Science核心合集数据库中医学人工智能的相关文献,采用Co-Occurrence13.4提取高频关键词生成词篇矩阵,应用gCluto1.0聚类工具包进行双聚类分析。结果共纳入文献7803篇,年发文量整体呈上升趋势,美国位居发文总量的首位,共提取30个高频主题词,形成人工智能应用于生物标志物检测等6个聚类。研究热点聚焦于卫生保健、疾病转归、疾病全程监测、辅助诊断癌症、预测模型效验和鉴别生物标志物6个主题。结论人工智能已普遍应用于临床诊断和治疗,为基因检测及公共卫生事件提供了针对性的支持,但国内相关研究还处于发展阶段,未来还需要依托多学科、机构间的交流合作,推动中国智能化医疗的发展,使其真正成为促进医疗卫生事业发展的重要工具。

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