人工智能在外科领域中的应用前景：可视化分析

人工智能在外科领域中的应用前景：可视化分析

人工智能（AI）在外科领域的应用正以前所未有的速度发展。从手术导航到疾病预测，AI技术正在改变外科医生的工作方式。本文通过系统性文献计量分析，全面展示了2000-2023年间AI在外科领域研究的现状和趋势，揭示了这一领域的研究热点和未来发展方向。

1. 引言

人工智能（AI）的概念最早于1956年提出，指的是机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力。几十年来，AI已经重塑了人们的生活，特别是在图像识别、语音识别、自动驾驶等方面。2016年，中国设立了人工智能实验室，专注于机器学习、语音识别、自然语言处理和计算机视觉等技术的开发。

在医学领域，AI的应用主要包括两个方面：一是以“机器学习”为代表的虚拟应用形式，通过算法分析大量现有数据，形成专门的逻辑集；二是以“物理设备”为代表的应用形式，如各种智能机器人系统。近年来，AI在外科的不同领域建立了自己的利基市场，特别是在图像识别和数据分类等任务中，AI技术的整合和大数据技术的捕捉被认为是外科领域的下一次巨大飞跃。

2. 研究方法与数据来源

本研究在Web of Science数据库中以“artificial intelligence* AND surgery*”为主题进行检索，文献类型限定为“Article”或“Review”，语言限定为“English”，时间区间为2000年1月1日至2023年8月1日。共获得相关文献1913篇。研究采用文献计量工具biblimetrix提取题录字段信息，并使用Pajek和VOSviewer软件进行双重聚类分析和可视化处理。

3. 结果与分析

3.1 年发文量分析

外科领域中基于人工智能方法的研究与应用起源于上世纪末，但文献数量较少。2000-2018年，每年发文量较稳定；2019年开始，年发文量呈现出高速增长的趋势；2020年首次超过200篇。具体年发文量如图1所示。

3.2 顶尖国家和期刊分析

为了进一步确定领先国家，根据通讯作者地址将1913篇论文分为单国合作（SCP）和多国合作（MCP）两类。结果显示，美国（n = 500）和中国（n = 374）的发文量最高，美国SCP（n = 374）的发文量最高。有趣的是，韩国、日本和中国的SCP与MCP的比值最高，而德国的比值最低。在出版期刊方面，CANCERS的发文量（n = 45）最高，APPLIED SCIENCES-BASEL的被引次数（n = 859）最高。

3.3 作者合作网络

对合作发表3篇文献及以上的作者个体的合作网络进行分析。发表论文最多的是来自美国麻萨诸塞州总医院的Hashimoto, daniel a.（17篇），其2021年在Ann Surg上发表的用于手术阶段识别的机器学习模型，可以推动手术工作流程走向标准化、高效和客观，从而改善患者治疗效果。此外，Hashimoto DA与Rosman G等人合作通过基于分析88例腹腔镜胃切除术，AI从视频中提取定量的手术数据，准确率可以达到85.6%，这表明手术录像可以用作术中临床决策支持，风险预测或结果研究的定量数据来源。

3.4 作者合作机构网络

机构发文量排名前3的机构：哈佛大学医学院（76篇）、斯坦福大学（47篇）和麻省总医院（42篇）。国内发文量排名前3的机构为：中山大学（31篇）、上海交通大学（21篇）、中国科学院（21篇）。

3.5 参考文献共被引

所有文章引用了76,986条参考文献，其中154篇被引用至少15次。总被引次数最多的文章是在Ann Sur上发表的定义AI的四个主要子领域：机器学习、人工神经网络、自然语言处理和计算机视觉，并介绍了它们在外科手术中的应用。

3.6 关键词共现分析

最重要的关键词是人工智能（1007次）、机器学习（494次）、外科手术（403次）、深度学习（287次）、预测（166次）、分类（163次）、诊断（149次）等。近年来，预测模型、放射组学相关的重要术语的出现，预示着该领域的研究新热点。

4. 讨论

4.1 一般信息

虽然AI在外科领域的整体研究基数较小，但从目前的趋势来看，这预示着它将是未来的一个研究热点，并将持续受到关注。

4.2 研究涉及多方面应用

高频关键词常用于呈现某一研究领域的热点问题，反映某一领域的研究热点。为了了解AI在外科领域中的研究热点和前沿，我们对关键词进行可视化，得出研究热点主要集中在三个方面：

• 人工智能技术在外科手术中的应用：随着腹腔镜手术和机器人手术的发展，人工智能也开始在手术领域发挥重要作用。例如，Hung等利用机器人手术中直接捕获的系统数据对外科医生的表现进行更准确、客观地评估，并预测患者的手术结果。卷积神经网络（CNN）使研究人员能够创建准确且通用的人工智能算法来识别手术阶段，将术中手术数据及其分析与机器学习方法相结合，利用这些数据与放射组学和基因组学类似的潜力，从而促进手术中的个性化治疗建议。

• 对人工智能的方法学研究：主要的方法学有机器学习、深度学习等。机器学习是人工智能的核心，高度准确和可靠的机器学习方法在整合和分析庞大而复杂的数据集方面发挥着关键作用。深度学习是机器学习的一个子类型，基于卷积神经网络（CNN），主要解决图像、文本和语音领域，将图像和临床数据等多模态数据相结合，问题集中在分类和回归。迁移学习的出现，有望引领深度学习之后的下一波机器学习技术，它也被有效地应用于医学图像分析。

• 利用AI技术在对疾病进行分类、预测、诊断的研究：使用人工智能生存预测系统在外科领域进行个体化治疗决策，以及构建放射组学模型来对相同的癌性病变和淋巴结状态进行分类。研究者们主要关注的是对疾病诊断和预后方面的预测，尤其通过图像识别技术应用于疾病分类、病理诊断、影像学图像分析等方面，并且通过模型构建来预测疾病的预后情况。

4.3 应用前景

人工智能在外科领域中具有重要的研究价值和应用前景，特别是在疾病的临床诊断、治疗和预后预测方面显示出巨大的优势。随着远程医疗和5G等数字化创新，人工智能应用将成为外科领域研究不可或缺的一部分。远程医疗可以通过现有的创新服务设计向缺乏医生和其他医疗保健专业人员的偏远地区提供支持，减少旅行交通挑战和相关的碳足迹，从而帮助更有效、更合理地分配有限的医疗保健资产。

4.4 局限性

人工智能在外科领域过去20年中发展迅猛，但仍存在一些需要解决的问题。首先，人工智能技术仍然存在一些缺陷，数据仍然是人工智能的核心部分。人工智能的深度学习需要极高的数据质量，而由于隐私和安全问题，数据收集具有挑战性且成本高昂。其次，目前人工智能技术建立的模型仅适用于特定的临床范围，一旦超出该范围就不再适用。这些限制使得一种人工智能模型很难在全球范围内普遍适用。此外，关于AI算法的一个重要问题涉及它们的可解释性，神经网络之类的技术基于“黑匣子”设计，它们是端到端的学习设计，吸收数据并生成输出结论，而无需明确解释其输出结论的基本原理和过程。

5. 结论

当前美国人工智能医学应用研究处于全球领先地位，中国研究实力亦处于世界前列。在我国，应充分吸收国外的前沿热点，加强国际及研究机构间的交流合作，推动中国人工智能技术与外科领域的交叉研究。