目的运用文献计量学方法分析近20年来人工智能(artificial intelligence,AI)在全科医学中的应用现状、研究热点及变化趋势,以期为后续开展相关研究提供借鉴。方法系统检索Web of Science核心合集数据库(Web of Science Core Collection,...目的运用文献计量学方法分析近20年来人工智能(artificial intelligence,AI)在全科医学中的应用现状、研究热点及变化趋势,以期为后续开展相关研究提供借鉴。方法系统检索Web of Science核心合集数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC),纳入发表时间为2004年1月1日—2024年12月31日期间AI在全科医学领域应用的相关英文文献。采用VOSviewer 1.6.19软件对国家/地区(发文量≥5篇)、作者(发文量≥3篇)进行共现分析,并采用Scimago Graphica 1.0.46软件绘制国家/地区之间的合作网络图;采用CiteSpace 6.2.R2软件对机构(发文量≥5篇)进行共现分析,并对关键词进行共现和聚类分析。结果共获得394篇相关文献(原创性研究307篇,综述87篇)。发文量整体呈逐渐增长趋势,尤其2018年以来显著增加。美国和英国分别是该领域发文量(81篇,20.56%)、总被引频次(2077次)最多的国家,英国伦敦大学是发文量(20篇,5.08%)最多的机构,韦仕敦大学的Kueper是成果产出(6篇,1.52%)最多的作者。J Med Int Res是收录该领域文献(12篇,3.05%)最多、总被引频次(317次)最高的期刊。高频关键词主要包括“diagnosis”(诊断,31次)、“management”(管理,29次)、“risk”(风险,28次)、“electronic health records”(电子健康档案,24次)和“care”(照护,23次)等,可分为7个聚类,归纳为4个热点话题。其中AI在全科医学健康管理、辅助诊断及医师培养方面的作用是该领域当前研究的核心,技术可接受度是面临的关键挑战。结论全科医学领域在逐步引入AI技术,并从满足基础功能需求向提升个性化、智能化诊疗服务体验方向发展。未来可围绕提升全科医生和患者技术接受度方面加强国家/地区、机构间的合作与交流。展开更多
文摘目的运用文献计量学方法分析近20年来人工智能(artificial intelligence,AI)在全科医学中的应用现状、研究热点及变化趋势,以期为后续开展相关研究提供借鉴。方法系统检索Web of Science核心合集数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC),纳入发表时间为2004年1月1日—2024年12月31日期间AI在全科医学领域应用的相关英文文献。采用VOSviewer 1.6.19软件对国家/地区(发文量≥5篇)、作者(发文量≥3篇)进行共现分析,并采用Scimago Graphica 1.0.46软件绘制国家/地区之间的合作网络图;采用CiteSpace 6.2.R2软件对机构(发文量≥5篇)进行共现分析,并对关键词进行共现和聚类分析。结果共获得394篇相关文献(原创性研究307篇,综述87篇)。发文量整体呈逐渐增长趋势,尤其2018年以来显著增加。美国和英国分别是该领域发文量(81篇,20.56%)、总被引频次(2077次)最多的国家,英国伦敦大学是发文量(20篇,5.08%)最多的机构,韦仕敦大学的Kueper是成果产出(6篇,1.52%)最多的作者。J Med Int Res是收录该领域文献(12篇,3.05%)最多、总被引频次(317次)最高的期刊。高频关键词主要包括“diagnosis”(诊断,31次)、“management”(管理,29次)、“risk”(风险,28次)、“electronic health records”(电子健康档案,24次)和“care”(照护,23次)等,可分为7个聚类,归纳为4个热点话题。其中AI在全科医学健康管理、辅助诊断及医师培养方面的作用是该领域当前研究的核心,技术可接受度是面临的关键挑战。结论全科医学领域在逐步引入AI技术,并从满足基础功能需求向提升个性化、智能化诊疗服务体验方向发展。未来可围绕提升全科医生和患者技术接受度方面加强国家/地区、机构间的合作与交流。
