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
近年来，人工智能（AI）在外科领域的应用研究呈现出爆发式增长。一篇基于文献计量学的最新研究，对2000-2023年间发表的1913篇相关论文进行了全面分析，揭示了AI在外科领域的研究现状、热点和未来趋势。
研究背景与方法
人工智能的概念最早于1956年提出，经过几十年的发展，已经在图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。在医学领域，AI的应用主要分为两大类：以机器学习为代表的虚拟应用形式，以及以智能机器人系统为代表的物理设备应用形式。
研究者通过Web of Science数据库，以"artificial intelligence* AND surgery*"为主题进行检索，时间范围设定为2000年1月1日至2023年8月1日，共获得1913篇相关文献。通过文献计量工具biblimetrix提取题录字段信息，并使用Pajek和VOSviewer软件进行数据分析和可视化。
研究发现
发文量趋势
外科领域中基于人工智能方法的研究起源于上世纪末，但直到2019年才开始呈现高速增长趋势。2020年首次突破200篇，显示出该领域研究的快速发展。
图1. 年发文量
国家与机构合作
研究将1913篇论文分为单国合作（SCP）和多国合作（MCP）两类。结果显示，美国和中国在该领域的发文量最高，其中美国的SCP发文量最高。在机构层面，哈佛大学医学院、斯坦福大学和麻省总医院排名前三，显示出美国在该领域的领先地位。
图2. 前10个通讯作者所在国家出版物数量（SCP单国合作、MCP多国合作）
期刊分布
研究者选择了50种高产期刊，并进一步合并为16种最具影响力的期刊。其中，CANCERS的发文量最高，APPLIED SCIENCES-BASEL的被引次数最高。
图3. (a) 排名前50的期刊出版物和排名前50的期刊引用之间的维恩图；(b) 合并后的16种发表率和被引率较高的期刊的详细情况
作者合作网络
研究者对合作发表3篇及以上文献的作者进行了合作网络分析。结果显示，来自美国麻萨诸塞州总医院的Hashimoto, daniel a. 发表论文最多（17篇），其研究涉及机器学习模型在手术阶段识别中的应用，以及AI在腹腔镜手术中的数据提取等。
图4. 作者合作网络图
关键词分析
研究者提取了235个高频关键词，并进行了共现和聚类分析。结果显示，最重要的关键词包括人工智能、机器学习、外科手术、深度学习、预测、分类、诊断等。近年来，预测模型、放射组学等术语的出现频率增加，预示着新的研究热点。
图7. 关键词共现图
图8. 关键词时间线图
研究热点与应用前景
研究发现，AI在外科领域的应用主要集中在三个方面：
- 手术应用：AI已经开始在术前计划、术中引导和机器人手术等方面发挥作用。例如，利用AI进行手术阶段识别、解剖部位识别等。
- 方法学研究：机器学习、深度学习等方法学研究不断深入，提高了疾病预测的准确性。迁移学习等新技术的出现，有望引领下一波机器学习技术的发展。
- 疾病预测与诊断：AI在疾病分类、预测和诊断方面展现出巨大潜力。例如，通过图像识别技术进行病理诊断，构建放射组学模型进行分类预测等。
尽管AI在外科领域展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战：
- 数据质量要求高，收集成本高昂
- 模型适用范围有限，难以在全球范围内普遍适用
- 算法可解释性差，存在“黑箱”问题
结论
当前，美国在AI医学应用研究中处于全球领先地位，中国研究实力亦处于世界前列。未来，应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。