人工智能在肾脏病学领域中应用的文献计量学分析OACSTPCD

目的:研究探讨Web of Science(WOS)科技文献数据库中人工智能(AI)在肾脏病学领域中相关的研究与应用,为临床相关研究提供提供参考.方法:通过系统检索WOS数据库建库至2022年5月8日关于AI在肾脏病学领域中应用的科技文献,获得1136篇相关研究数据,其中包括文献发表时间、期刊名称、研究机构、国别、引文和关键词信息,使用VOSviewer 1.6.17软件对AI在肾脏病学中的研究信息进行提取,并对国家、研究机构和作者生成合作网络聚类图,对关键词进行可视化聚类分析,建立共聚类图谱.结果:经过排除及筛选,共检索获得AI在肾脏病学领域中应用的科技文献1136篇,发文量呈逐年上升趋势.发文量排名前5的国家分别为美国、中国、意大利、韩国和日本,发文量较多的国家间形成4个合作团体.其中,发文量最多的期刊为《Journal of Endourology》(《内泌尿学杂志》),美国的Kaouk JH作者参与发文数量最多;参与10篇及以上的57名作者之间形成8个合作团体.参与合作机构数量>8个的18个研究机构形成了5个合作团体,其中机构中心性最高的是克利夫兰医学中心(Cleveland Clin).检索分析的关键词中,最终聚类为机器人辅助手术、癌症治疗以及机器学习在肾脏病风险预测和诊断中的应用共3类.结论:AI在肾脏病学领域中展现出了广阔的应用前景,以深度学习为代表的机器学习是当前的研究重点.