人工智能用于慢性阻塞性肺疾病领域国内外研究热点与趋势分析
战京燕1
陈亚南2
翟声平2
1.烟台毓璜顶医院培训部,山东 烟台 265400;烟台毓璜顶医院全科医学科,山东 烟台 2654002.烟台毓璜顶医院全科医学科,山东 烟台 265400
摘要：目的 运用CiteSpace 6.2 R4软件分析人工智能应用于慢性阻塞性肺疾病(COPD)领域国内外研究现状与热点趋势.方法 以"慢性阻塞性肺疾病""慢阻肺""人工智能""chronic obstructive pulmonary disease""COPD""深度学习""机器学习""artificial intelligence""deep learning""machine learning"为主题词,检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、Web of science核心数据库收录的人工智能应用于COPD领域的相关文献,检索时间为自建库至2025年3月31日.基于CiteSpace 6.2 R4软件对文献进行网络图谱分析.结果 共纳入1 292篇文献,其中中文文献197篇、英文文献1 095篇,发文量整体呈上升趋势.中文期刊《放射学实践》刊载文献数量最多(6篇),英文期刊《American Journal of Respiratory And Critical Care Medicine》刊载文献数量最多(56篇).英文文献发文量前3名的国家分别为美国、中国、英国,中心性前3名的国家分别为美国、英国、西班牙.中文文献形成199个关键词,19个关键词聚类;英文文献形成446个关键词,27个关键词聚类.中英文共有热点关键词为"慢阻肺""机器学习""人工智能""深度学习",主要聚类为预测模型、人工智能、体层摄影术、物联网、air pollution、transfer learning、mortality.中英文突现关键词为"声学分析""慢性阻塞性""Particulate matter""Transfer learning"和"Spirometry".结论 人工智能应用于COPD领域研究热度逐年上升,英文文献发文量整体高于中文文献.当前主要研究热点为基于CT影像、肺功能及呼吸音等数据的风险预测模型搭建、物联网应用、迁移学习、空气污染和病死率.CT影像组学和人工智能的应用最为深入和广泛,国内外研究情况有一定差异.
关键词：慢性阻塞性肺疾病人工智能可视化分析文献计量学
分类号：R563.9(呼吸系及胸部疾病)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2025-10-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 19-24,28 )
英文信息