基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的人工智能在中醫(yī)藥領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)分析

中圖分類號(hào)：R2-03；TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-1959（2025）13-0001-06

Abstract：Oeieivestigateesachosdeveloptdfrtfalintellgceihfoftradioal medicine.MetodsRelevantiteraturesublisedfroJauayOtoarch24eretrieedfroteWebofencecoeletio database，andvisualaalysisasperfodusingExcel2O6ndSvieersultsAotalof46iteratureserinallicdeddte numberfliteraturesasreasigyearbear.eseacataainlyocetratedininateUnitedStatesnderoutito 10researchinstutiositheargestmerofiteatureeeainlyiversindteoststensecdeofdical Sciences（2iteratures）estidliteratures“DeRsialLeagfoaeRecogiio4is）eeseachosotsd trendsithiseldfdoseaseisdictioodelsinalplanssfatiodaggetatiotq.ouo integrationofialielgeeooddiioalesdieiteingaeoevelontch supporting role in disease prevention and diagnosis.

KeyWords：Artificial inteligence;Traditional Chinese medicine;Bibliometrics;Hotspots;VOSviewer

中醫(yī)藥是中華民族千年來的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)，在治療和預(yù)防多種疾病方面具有巨大潛力，并且逐漸受到全世界的關(guān)注。但由于中藥的復(fù)雜作用機(jī)制，中醫(yī)藥事業(yè)的發(fā)展始終處于相對(duì)保守的階段。隨著人工智能（artificialintelligence，AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，許多學(xué)者開始將人工智能與中醫(yī)藥結(jié)合展開研究，無論是在疾病診斷、遠(yuǎn)程診療和教學(xué)方面都發(fā)生了巨大變化。人工智能是能夠?qū)崿F(xiàn)模擬、擴(kuò)展、延伸智能化理論方法和技術(shù)的一門科學(xué)3。2018年，國(guó)家中醫(yī)藥管理局印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)中醫(yī)藥健康服務(wù)科技創(chuàng)新的指導(dǎo)意見》，明確表示要促進(jìn)中醫(yī)藥健康服務(wù)領(lǐng)域科技創(chuàng)新，提升智能化水平，充分利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能技術(shù)4，此《意見》的發(fā)布極大促進(jìn)了人工智能技術(shù)與中醫(yī)藥領(lǐng)域融合創(chuàng)新。

2022年8月，國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)關(guān)于“十四五”中醫(yī)藥發(fā)展規(guī)劃的通知5，要求強(qiáng)化中醫(yī)藥發(fā)展支撐體系，提升中醫(yī)藥信息化水平，鼓勵(lì)開發(fā)具有中醫(yī)藥特色的信息系統(tǒng)研發(fā)應(yīng)用，政府的支持加快了人工智能技術(shù)與中醫(yī)藥有機(jī)結(jié)合的步伐，為我國(guó)中醫(yī)藥事業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇和發(fā)展。本研究通過Excel2016和文獻(xiàn)計(jì)量軟件VOSviewer對(duì)相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，以探究該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源與檢索策略選取WebofScience核心合集為數(shù)據(jù)源，為確保檢索數(shù)據(jù)全面且準(zhǔn)確，索引選擇科學(xué)引文索引擴(kuò)展板和社會(huì)科學(xué)引文索引，引文策略為 TS= （\"artificial intelligence\" OR \"machinelearning\"OR \"deep learning\"）AND TS Σ=Σ （\"Chinesemedicine\"OR\"traditional medicine\"OR\"Chinesetraditionalmedicine\"OR\"Chinesetraditionalmedicineprevention\"OR\"Chinesetraditionalmedicinetreatment\"）檢索時(shí)間為2007年1月-2024年3月27日，排除重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn)和綜述，以全紀(jì)錄與參考文獻(xiàn)選項(xiàng)和純文本格式導(dǎo)出。

1.2方法本研究使用了VOSviewer軟件進(jìn)行文獻(xiàn)可視化分析。在WebofScience核心合集檢索到479篇文獻(xiàn)以Refworks格式導(dǎo)出，download.txt格式命名文件。將這些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)人VOSviewer1.6.20軟件中，并使用NoteExpress軟件整理，對(duì)文獻(xiàn)的發(fā)文量、研究機(jī)構(gòu)、期刊、國(guó)家/地區(qū)、關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖和共線標(biāo)簽圖的生成和可視化處理

2結(jié)果

2.1年發(fā)文量分析共檢索出479篇相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)，剔除重復(fù)、不相關(guān)等不符合標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)，最終獲得有效文獻(xiàn)416篇。分別來自34個(gè)國(guó)家/地區(qū)200個(gè)研究機(jī)構(gòu)的1172位作者，發(fā)表在202種期刊上，被引用達(dá)18022次。自建庫(kù)以來至2007年1月前，未檢索到相關(guān)領(lǐng)域的文章發(fā)表。從2007年開始，有關(guān)人工智能與中醫(yī)藥防治融合研究的文章陸續(xù)發(fā)表。2007-2017年共累計(jì)發(fā)表文章30篇，平均3篇/年，年平均增速為 11.60% ，增速緩慢。自2018年起，發(fā)文量呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，到2022年到達(dá)峰值，為107篇。文獻(xiàn)數(shù)量年分布見圖1。

2.2研究機(jī)構(gòu)、期刊發(fā)文量分析在全球200個(gè)研究機(jī)構(gòu)中，發(fā)文量排名前10位的均來自中國(guó)，以高校為主，見表2。其中中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院（30篇）和上海中醫(yī)藥大學(xué)（30篇）位居第1位，中醫(yī)藥大學(xué)（28篇）和廣州中醫(yī)藥大學(xué)（21篇）分別排在第2位和第3位，中國(guó)目前是研究人工智能應(yīng)用于中醫(yī)藥領(lǐng)域的主力軍，而高校則作為重點(diǎn)輸出單位成果顯著，見表1。

發(fā)文量最高的期刊為IEEEACCESS（21篇），其次是EVIDENCE-BASEDCOMPLEMENTARYANDALTERNATIVEMEDICINE（19篇）和FRONTPHARMACOL（11篇）。發(fā)文量排在前10位的期刊2022年影響因子大多在3分以上，中科院期刊分區(qū)以2區(qū)（45篇）和3區(qū)（44篇）為主，相關(guān)研究學(xué)術(shù)水平較高，見表2。

2.3國(guó)家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽視圖能夠描述相關(guān)領(lǐng)域隨著時(shí)間發(fā)展的研究趨勢(shì)變化，顏色越深表示出現(xiàn)時(shí)間較早，隨著時(shí)間的前進(jìn)逐漸變淺。由圖2可知，當(dāng)前中國(guó)對(duì)人工智能應(yīng)用于中醫(yī)藥防治領(lǐng)域的研究最為豐富，其次是美國(guó)、英格蘭和印度。隨著時(shí)間的推進(jìn)，越來越多外國(guó)學(xué)者開始探究人工智能與中醫(yī)藥的深度融合，其中泰國(guó)、孟加拉國(guó)、新西蘭、波蘭、哥倫比亞等國(guó)家均對(duì)人工智能應(yīng)用于中醫(yī)藥領(lǐng)域進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)探究。通過標(biāo)簽視圖顯示，在新興國(guó)家涉及國(guó)家間合作，各國(guó)均與中國(guó)合作較少，聯(lián)系相對(duì)不密切。

2.4關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次與相關(guān)研究領(lǐng)域內(nèi)研究趨勢(shì)成正比，根據(jù)共現(xiàn)圖節(jié)點(diǎn)大小、頻次和聚類分布對(duì)人工智能在中醫(yī)藥防治領(lǐng)域研究熱點(diǎn)進(jìn)行分析。共提取關(guān)鍵詞1892個(gè)，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次閾值設(shè)定為3，最終生成共現(xiàn)圖見圖3。2007-2024年人工智能與中醫(yī)藥領(lǐng)域融合研究熱點(diǎn)集中在：疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型、藥用植物分類、圖像分割技術(shù)。

標(biāo)簽視圖能夠描述相關(guān)領(lǐng)域隨著時(shí)間發(fā)展的研究趨勢(shì)變化，深色表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)時(shí)間較早，隨著時(shí)間的推進(jìn)，關(guān)鍵字逐漸變淺。集成學(xué)習(xí)應(yīng)用于中醫(yī)藥領(lǐng)域、舌診都將是相關(guān)領(lǐng)域目前和未來的研究熱點(diǎn)，還包括針灸、生存狀況、網(wǎng)絡(luò)藥理、高光譜成效等關(guān)鍵詞，見圖4。

3討論

以WebofScience核心合集引文數(shù)據(jù)庫(kù)為源，對(duì)檢索出有效的2007年-2024年3月416篇文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示發(fā)文量呈逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，從2007年的2篇增長(zhǎng)到2023年的101篇，2024年前3個(gè)月累計(jì)發(fā)文量21篇；從發(fā)文量來看，2017年以前發(fā)文量增速緩慢，平均每年發(fā)文3篇，2017年之后發(fā)文量快速增長(zhǎng)，2022年達(dá)到峰值，為107篇，2023年次高，為101篇，2022年和2023年發(fā)文量占總發(fā)文量的 50.0% ，表明當(dāng)前社會(huì)對(duì)人工智能與中醫(yī)藥融合研究的關(guān)注度顯著增高。發(fā)文量以中國(guó)研究機(jī)構(gòu)為主，高校占比較高，發(fā)文量居前列的均為2區(qū)、3區(qū)期刊，相關(guān)研究學(xué)術(shù)水平較高。

根據(jù)研究機(jī)構(gòu)和期刊的發(fā)文量來看，我國(guó)始終是該領(lǐng)域的主要研究國(guó)家，這是因?yàn)槲覈?guó)是一個(gè)擁有悠久中醫(yī)藥文化歷史和強(qiáng)大人工智能研究實(shí)力的國(guó)家，同時(shí)在人工智能領(lǐng)域也一直處于領(lǐng)先地位。經(jīng)過幾千年的沉淀已經(jīng)積累了豐富的中藥資源和傳統(tǒng)醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)，這為中醫(yī)藥現(xiàn)代化和智能化的研究提供了重要基礎(chǔ)7。同時(shí)，政府的政策支持和資金投入也為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了有力支持。隨著時(shí)間發(fā)展，越來越多的國(guó)家開展有關(guān)人工智能技術(shù)與中醫(yī)藥領(lǐng)域融合創(chuàng)新的研究，值得注意的是，各國(guó)與我國(guó)在學(xué)術(shù)討論上聯(lián)系不夠密切，意味著需加強(qiáng)國(guó)際合作，促進(jìn)知識(shí)共享與技術(shù)交流，推動(dòng)該領(lǐng)域的國(guó)際化進(jìn)程。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析結(jié)果表明，疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型、藥用植物分類和圖像分割等研究在當(dāng)前領(lǐng)域備受關(guān)注，也預(yù)示著未來的研究趨勢(shì)。疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型是結(jié)合臨床數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的重要研究方向，旨在早期識(shí)別潛在疾病風(fēng)險(xiǎn)和危險(xiǎn)因素，逐步實(shí)現(xiàn)從治療為主到預(yù)防為主的診療模式的轉(zhuǎn)變。例如，LiuD等8通過構(gòu)建基于中醫(yī)癥候的骨質(zhì)疏松癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，成功評(píng)價(jià)了骨質(zhì)疏松癥的危險(xiǎn)因素，為早期預(yù)測(cè)提供了循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。另外，LiuJL等基于深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的血脂異常分類預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)證候診斷向人工智能預(yù)測(cè)和分類的轉(zhuǎn)化，從而提升了中醫(yī)診斷的規(guī)范性和客觀性，而JiangA等[提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多特征中西醫(yī)結(jié)合預(yù)測(cè)模型，則成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)糖尿病周圍神經(jīng)病變高危人群的早期識(shí)別，為疾病的提前干預(yù)和智能管理提供了信息支持。

在藥用植物分類方面，自動(dòng)化植物分類的研究主要關(guān)注于疾病監(jiān)測(cè)和物種識(shí)別。研究者們利用人工智能系統(tǒng)深入探討藥用植物的自動(dòng)分類，促進(jìn)了藥用植物物種的準(zhǔn)確識(shí)別和其治療潛力的提升。例如，SriprateepK等[和UddinAH等[的研究建立了植物分類模型，有效提高了制藥業(yè)和化妝品行業(yè)植物分類的準(zhǔn)確性和效率。另外，通過計(jì)算機(jī)視覺和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，AzadniaR等[3成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)藥用植物和有毒植物的自動(dòng)分類，降低了人類中毒和死亡風(fēng)險(xiǎn)，徹底改變了傳統(tǒng)的識(shí)別方法。

語義分割技術(shù)在舌診的圖像分割任務(wù)中獲得了廣泛應(yīng)用，特別是深度學(xué)習(xí)方法逐漸替代傳統(tǒng)的視覺線索依賴方法[14]。BadrinarayananV等[15]和NingJF等的研究表明，實(shí)用性深度全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)療和信息學(xué)領(lǐng)域的自動(dòng)圖像分割。同時(shí)， XuH 等[提出了一種識(shí)別舌下靜脈微小分支的分割方法，通過全卷積網(wǎng)絡(luò)有效減少了醫(yī)學(xué)圖像信息損失，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)分割。人工智能技術(shù)與中醫(yī)診斷技術(shù)的融合發(fā)展將促進(jìn)舌診的自動(dòng)化診斷，提高了檢測(cè)和分析人體健康狀況的精準(zhǔn)度[18-20]

綜上所述，中醫(yī)藥與人工智能的結(jié)合為疾病預(yù)防、診斷和中醫(yī)藥文化發(fā)展帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀嗟膭?chuàng)新和合作，不斷推動(dòng)中醫(yī)藥理論與實(shí)踐的發(fā)展。期待在未來的合作中，中醫(yī)藥與人工智能能夠取得更多突破，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。

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收稿日期：2024-07-10：修回日期：2024-10-17

編輯/肖婷婷