胡月云,李 芬
(1.中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院普通兒科,廣東 廣州 510530;2.中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院普通外科,廣東 廣州 510530)
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)由McCarthy 于1956 年提出,在當(dāng)前被人們稱為世界三大尖端技術(shù)之一。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。2018 年4 月,教育部積極部署行動(dòng)計(jì)劃,促進(jìn)AI 的多學(xué)科交叉融合,新一代人工智能技術(shù)在智能醫(yī)療等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)AI 總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平持平[1]。在健康管理、輔助診療、藥物挖掘、外科手術(shù)、檢查檢驗(yàn)等諸多方面都已實(shí)現(xiàn)AI 技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展?;贏I 技術(shù)在醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的快速發(fā)展和成果轉(zhuǎn)化,為深入了解其在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域中的發(fā)展趨勢,現(xiàn)基于Web of Science 進(jìn)行該領(lǐng)域文獻(xiàn)可視化分析,描述人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域相關(guān)的研究熱點(diǎn)和趨勢,為相關(guān)技術(shù)的研究應(yīng)用提供參考。
本研究數(shù)據(jù)來源于科學(xué)引文Web of Science(WOS)數(shù)據(jù)庫。本檢索策略為TS=(“artificial intelligence”O(jiān)R“machine learn*”O(jiān)R“machine intelligence”O(jiān)R“robort*”),然后在類別中選擇“critical care”對結(jié)果進(jìn)行篩選,語種選擇“English”,時(shí)間跨度為2000—2020 年發(fā)表的相關(guān)SCI 論文。限定文獻(xiàn)類型為“Article”和“Proceeding Paper”。共檢索140 篇相關(guān)文獻(xiàn)。
利用Web of Science 自帶的分析檢索功能和引文報(bào)告功能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,所檢索文獻(xiàn)保留全格式導(dǎo)入Citespace 軟件進(jìn)行可視化分析。該軟件可以通過分時(shí)、多元、動(dòng)態(tài)等方式對相關(guān)研究領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行精準(zhǔn)梳理,探索近20 年來人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢及熱點(diǎn)。
(1)時(shí)間分布情況:Web of Science 數(shù)據(jù)庫于2000 年收錄第1 篇關(guān)于人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域研究的文獻(xiàn),截止到2020 年3 月16 日,共收錄140 篇,被引頻次總計(jì)4 449 次。人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)見圖1,2000—2009 年共發(fā)表7 篇文章,2010 年后整體呈逐漸上升趨勢,從2018 年起呈明顯增長趨勢,這與人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展越來越受到關(guān)注的事實(shí)一致。中國作者發(fā)表相關(guān)論文的時(shí)間在2019 年(4 篇)和2020 年(2 篇),起步較晚。(2)地域分布情況:2000 年至2020 年人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)表SCI 論文的國家/地區(qū)共計(jì)33 個(gè),根據(jù)文章的發(fā)表數(shù)量排序,前10 位的國家/地區(qū)中,美國發(fā)文量最多(94 篇,占67.14%),其次是英國和澳大利亞,中國排名第8,詳見表1。(3)期刊分布情況:文章共發(fā)表在25 種期刊上,前10 位期刊共發(fā)表文章103 篇,占比73.57%。其中發(fā)文量最多的期刊是來自美國的《Critical Care Medicine》,發(fā)文量24篇,占比17.14%,詳見表2。影響因子采用Web of Knowledge 發(fā)布的2018 年JCR 數(shù)據(jù),有高質(zhì)量的論文發(fā)表在高質(zhì)量的期刊《Lancet Respiratory Medicine》(影響因子=22.992)和《American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine》(影響因子=16.494)。(4)機(jī)構(gòu)分布:文獻(xiàn)發(fā)文量前10 名的機(jī)構(gòu)中,9 個(gè)來自美國,是主要以大學(xué)為主的研究機(jī)構(gòu),詳見表3。
圖1 2010—2020 年人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域發(fā)文量及引文量
表1 人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)SCI 論文前10 位的國家
表2 人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)SCI 論文前10 位的期刊
表3 人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)SCI 論文前10 名的機(jī)構(gòu)
應(yīng)用Citespace 軟件繪制WOS 數(shù)據(jù)庫檢索的人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,詳見圖2。關(guān)鍵詞按照頻次顯示,取頻次前10 位的關(guān)鍵詞,詳見表4。
圖2 人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域相關(guān)研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜
表4 人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域相關(guān)的高頻關(guān)鍵詞
2000—2020 年人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域相關(guān)SCI 論文被引頻次排前10 位的見表5,被引頻次60 次以上,研究圍繞信息化技術(shù)在病情診斷、預(yù)后預(yù)測、大數(shù)據(jù)模型、生物標(biāo)志物、疾病分類等方面展開,多種信息化技術(shù)的應(yīng)用在臨床疾病管理中有重要意義。
本研究從文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)角度分析全球人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域研究的文獻(xiàn)情況。研究發(fā)現(xiàn),早期文獻(xiàn)量少、增長緩慢,從2018 年后增長迅速,說明人工智能在全球醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究正在發(fā)展。一定時(shí)間內(nèi)發(fā)文的數(shù)量和質(zhì)量是評價(jià)一個(gè)地區(qū)或科研機(jī)構(gòu)的產(chǎn)出和科研實(shí)力的重要指標(biāo)[12]。人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的發(fā)展以發(fā)達(dá)國家為主,美國發(fā)文量最多(94 篇,占67.14%),美國在該領(lǐng)域的文獻(xiàn)產(chǎn)量明顯高于其他國家/地區(qū),其次是英國和澳大利亞。這可能與美國高新科技的發(fā)展及早期發(fā)展科研有關(guān)。中國文章的發(fā)表量6 篇,主要在2019 年(4 篇)和2020 年(2 篇),與歐美國家相比,研究的起步時(shí)間稍晚,發(fā)文量較少,被引頻次不高。但是近期隨著我國對人工智能技術(shù)大力發(fā)展政策的推廣,人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展也越來越受重視,發(fā)文量和論文的質(zhì)量會有進(jìn)一步的提高。國內(nèi)目前研究方向主要是人工智能在重癥疾病監(jiān)測、預(yù)后預(yù)測等方面。
表5 2000—2020 年人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域相關(guān)SCI 高被引論文前10 位
在研究文章發(fā)表的期刊上分析,前10 位期刊共發(fā)表文章103 篇,占比73.57%。其中期刊影響因子在10 分以上有2 種雜志,5~10 分的雜志有3 種雜志,表明發(fā)表文章的質(zhì)量較高,在相關(guān)領(lǐng)域的研究具有一定的影響力。從研究機(jī)構(gòu)分布情況來分析,主要以歐美地區(qū)綜合性大學(xué)為主,前10 名研究機(jī)構(gòu)中有9個(gè)是美國綜合性大學(xué),都是所在地區(qū)科研水平高的機(jī)構(gòu),擁有雄厚的科研經(jīng)費(fèi)和高素質(zhì)的人才,是推動(dòng)科研發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α0l(fā)表文獻(xiàn)最多的是埃默里大學(xué)和加利福尼亞大學(xué)(美國),研究領(lǐng)域主要在機(jī)器學(xué)習(xí)、病死率、急性腎損傷、診斷、敗血癥和模型構(gòu)建等方面。
關(guān)鍵詞的作用是用來高度概括論點(diǎn)的詞句,高頻關(guān)鍵詞可以從宏觀層面描述一個(gè)研究領(lǐng)域的總體特征、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢[12]。將Citespace 中節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為“關(guān)鍵詞”,該圖譜中圓形的大小代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次,字體分析獲得人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。頻次最高的詞為“machine learning”“mortality”“intensive care unit”“diagnosis”等,分別反映人工智能技術(shù)的重要核心(機(jī)器學(xué)習(xí)算法)以及其在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的運(yùn)用(病死率的預(yù)測、疾病嚴(yán)重程度的診斷和預(yù)測)。其他研究熱點(diǎn)還包括:疾病的結(jié)局、疾病嚴(yán)重程度的分類、模型的建立等。通過進(jìn)一步對高頻被引論文進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)人工智能在重癥監(jiān)護(hù)疾病診斷、預(yù)后預(yù)測、大數(shù)據(jù)模型、生物標(biāo)志物、疾病分類等方面引發(fā)廣泛關(guān)注,多種信息化技術(shù)的應(yīng)用在臨床疾病管理中有重要意義。
通過對近20 年人工智能在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的分析發(fā)現(xiàn),人工智能技術(shù)發(fā)展迅速,發(fā)文數(shù)量及質(zhì)量高的文獻(xiàn)來源于美國,國內(nèi)是近兩年得到迅速發(fā)展的。主要研究熱點(diǎn):人工智能在重癥疾病的診斷、預(yù)后判斷、模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)的建立等方面的應(yīng)用。國內(nèi)的研究可緊跟領(lǐng)域研究熱點(diǎn),借鑒美國等發(fā)達(dá)國家的研究方法,加強(qiáng)國際間的交流合作,探索人工智能技術(shù)在重癥監(jiān)護(hù)領(lǐng)域更廣泛的應(yīng)用,以促進(jìn)重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)的發(fā)展。