基于BERTopic模型的医学人工智能研究主题挖掘及演化特征分析
作者:
作者单位:

(1.中南大学生命科学学院 长沙 410011;2.深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心 深圳 518028)

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

广东省深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心项目(项目编号:深健研数管sz20230404号);中南大学研究生自主探索创新项目(项目编号:2024ZZTS0904)。


Topic Mining and Evolutionary Characteristics Analysis of Medical Artificial Intelligence Research Based on BERTopic Model
Author:
Affiliation:

(1.School of Life Sciences, Central South University, Changsha 410011, China;2.Shenzhen Health Development Research and Data Management Center, Shenzhen 518028, China)

Fund Project:

  • 摘要
  • 图/表
  • 访问统计
  • 参考文献
  • 相似文献
  • 引证文献
  • 资源附件
  • 文章评论
    摘要:

    目的/意义 探究近十年(2014—2023年)医学人工智能领域的研究主题及其发展趋势,为相关研究决策提供参考。方法/过程 从PubMed和Web of Science数据库中获取2014—2023年医学人工智能相关文献题录152 398条,使用BERTopic模型挖掘文献的研究主题,并依据文献信息逻辑增长规律,划分医学人工智能发展阶段,进而分析研究主题的演化特征。结果/结论 医学人工智能领域包含生物信息分析、外科手术机器人、医学影像分析等22个主要研究方向。深度学习技术突破、医疗需求增长以及突发公共卫生事件等多重因素共同推动医学人工智能研究的持续扩展和深化。近年来生成式人工智能为医学人工智能领域研究注入新的活力。

    Abstract:

    Purpose/Significance To explore the research topics and development trends of medical artificial intelligence (AI) in the past decade (2014—2023), and to provide references for related research decisions. Method/Process 152 398 entries of medical AI-related literatures from 2014 to 2023 are retrieved from PubMed and Web of Science databases. The BERTopic model is used to mine the research topics of the literatures. Based on the logical growth pattern of literature information, the development stages of medical AI are divided, and the characteristics of research topic evolution are analyzed. Result/Conclusion In terms of research topics, medical AI encompasses 22 research directions, including bioinformatics analysis, surgical robots, medical image analysis, and so on. Regarding the evolutionary characteristics, breakthroughs in deep learning technology, growth in medical demand, and sudden public health events have driven the continuous expansion and deepening of medical AI research. In recent years, the emergence of generative AI has injected new vitality into medical AI research.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

牛振东,和晓峰,刘晓琦,等.基于BERTopic模型的医学人工智能研究主题挖掘及演化特征分析[J].医学信息学杂志,2025,46(2):54-61

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2024-09-06
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2025-03-07
  • 出版日期:

扫码关注

官方微信