国内外医学人工智能研究热点演进及趋势分析
2025-10-29
研究背景与问题
本研究旨在揭示国内外医学人工智能领域的研究热点及其演进趋势，分析其差异性，以期为后续研究提供有益的参考。随着人工智能技术的快速发展，其在医学领域的应用日益广泛，成为推动医疗健康事业发展的重要力量。然而，国内外医学人工智能研究的热点和发展趋势是否存在差异，以及这些差异背后的原因，尚未得到充分的研究和探讨。
研究方法
本研究采用文献计量分析法，以Web of Science和中国知网为数据源，检索并筛选出2015-2024年间国内外医学人工智能领域的2580篇相关文献。通过Cite Space等软件对文献进行可视化分析，识别出研究热点、演变路径和趋势。此外，结合内容分析法，对筛选出的文献进行深入解读，以揭示研究热点背后的内涵和意义。
核心结果
研究结果表明，国内外医学人工智能研究热点存在显著差异。在国外，研究热点主要集中在深度学习、图像识别和自然语言处理等方面；而在国内，研究热点则更多聚焦于临床决策支持、医疗影像分析和电子病历挖掘等领域。此外，从研究热点的演变路径来看，国内外医学人工智能研究均呈现出从基础研究向应用研究转变的趋势。具体而言，研究热点从早期的数据挖掘、算法优化等基础性研究，逐渐转向了针对具体医学问题的应用研究。
结论与意义
本研究揭示了国内外医学人工智能研究热点及其演进趋势的差异，为后续研究提供了有益的参考。首先，研究有助于我们了解国内外医学人工智能领域的最新动态，把握研究热点和发展趋势。其次，通过对差异的分析，有助于我们深入理解国内外医学人工智能研究的特点和优势，为我国医学人工智能研究提供有益的借鉴。最后，本研究的结果可为政策制定者、科研工作者和产业界提供有益的决策依据，推动我国医学人工智能领域的健康发展。
