机器学习在骨质疏松症中应用的可视化分析
刘毅
麻新灵
梁大丽
唐文茜
杨明瑞
韦燕芬
陆柳芳
右江民族医学院,广西 533000
摘要：目的:探讨近10年机器学习在骨质疏松症应用领域的研究现状、热点及发展趋势,为开展该领域的研究提供理论依据.方法:检索2015年1月1日—2025年3月31日Web of Science核心合集中机器学习在骨质疏松症应用的相关文献,通过CiteSpace可视化软件构建知识图谱,从发文量、国家、机构、关键词等进行探讨分析.结果:目前机器学习在骨质疏松症中应用研究的发文量呈上升趋势,共有81个国家对该领域作出贡献,发文量最多的国家是中国和美国,研究机构以美国高校为主.机器学习在骨质疏松领域中频次排名居前5位的关键词是机器学习、深度学习、骨密度、骨质疏松、诊断;中心性最高的关键词为骨密度.机器学习在骨质疏松症的预测与诊断中发挥核心作用,骨质疏松症与口腔健康存在关联,机器学习在口腔影像中展现出筛查骨质疏松症的潜力.结论:机器学习推动骨质疏松症领域向智能化、精准化方向发展,且研究热点集中在风险预测模型、临床诊断工具、口腔健康交叉等领域,可为未来骨质疏松症的智能诊疗模式和技术创新提供借鉴.
关键词：骨质疏松症机器学习可视化分析护理
资助基金：广西壮族自治区科技计划项目(2025GXNSFHA069281)
论文发表日期：2026-03-25
在线出版日期：2026-03-26（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1281-1286 )
英文信息