人工智能技术在重症监护领域的应用分析

胡月云，李 芬

（1.中山大学附属第三医院普通儿科，广东 广州 510530；2.中山大学附属第三医院普通外科，广东 广州 510530）

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）由McCarthy 于1956 年提出，在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2018 年4 月，教育部积极部署行动计划，促进AI 的多学科交叉融合，新一代人工智能技术在智能医疗等领域广泛应用，实现AI 总体技术和应用与世界先进水平持平[1]。在健康管理、辅助诊疗、药物挖掘、外科手术、检查检验等诸多方面都已实现AI 技术的广泛应用和发展。基于AI 技术在医学临床领域的快速发展和成果转化，为深入了解其在重症监护领域中的发展趋势，现基于Web of Science 进行该领域文献可视化分析，描述人工智能在重症监护领域相关的研究热点和趋势，为相关技术的研究应用提供参考。

1 资料和方法

1.1 文献检索策略和数据来源

本研究数据来源于科学引文Web of Science（WOS）数据库。本检索策略为TS=（“artificial intelligence”OR“machine learn*”OR“machine intelligence”OR“robort*”），然后在类别中选择“critical care”对结果进行筛选，语种选择“English”，时间跨度为2000—2020 年发表的相关SCI 论文。限定文献类型为“Article”和“Proceeding Paper”。共检索140 篇相关文献。

1.2 研究与统计方法

利用Web of Science 自带的分析检索功能和引文报告功能进行数据分析，所检索文献保留全格式导入Citespace 软件进行可视化分析。该软件可以通过分时、多元、动态等方式对相关研究领域文献进行精准梳理，探索近20 年来人工智能在重症监护领域的发展趋势及热点。

2 结果

2.1 2000—2020 年人工智能在重症监护领域研究相关文献发表情况

（1）时间分布情况:Web of Science 数据库于2000 年收录第1 篇关于人工智能在重症监护领域研究的文献，截止到2020 年3 月16 日，共收录140 篇，被引频次总计4 449 次。人工智能在重症监护领域的研究文献发表数见图1，2000—2009 年共发表7 篇文章，2010 年后整体呈逐渐上升趋势，从2018 年起呈明显增长趋势，这与人工智能在医疗领域的发展越来越受到关注的事实一致。中国作者发表相关论文的时间在2019 年（4 篇）和2020 年（2 篇），起步较晚。（2）地域分布情况:2000 年至2020 年人工智能在重症监护领域应用发表SCI 论文的国家/地区共计33 个，根据文章的发表数量排序，前10 位的国家/地区中，美国发文量最多（94 篇，占67.14%），其次是英国和澳大利亚，中国排名第8，详见表1。（3）期刊分布情况:文章共发表在25 种期刊上，前10 位期刊共发表文章103 篇，占比73.57%。其中发文量最多的期刊是来自美国的《Critical Care Medicine》，发文量24篇，占比17.14%，详见表2。影响因子采用Web of Knowledge 发布的2018 年JCR 数据，有高质量的论文发表在高质量的期刊《Lancet Respiratory Medicine》（影响因子=22.992）和《American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine》（影响因子=16.494）。（4）机构分布:文献发文量前10 名的机构中，9 个来自美国，是主要以大学为主的研究机构，详见表3。

图1 2010—2020 年人工智能在重症监护领域发文量及引文量

表1 人工智能在重症监护领域发表相关SCI 论文前10 位的国家

表2 人工智能在重症监护领域发表相关SCI 论文前10 位的期刊

2.2 人工智能在重症监护领域研究的关键词共现图

表3 人工智能在重症监护领域发表相关SCI 论文前10 名的机构

应用Citespace 软件绘制WOS 数据库检索的人工智能在重症监护领域研究的关键词共现图谱，详见图2。关键词按照频次显示，取频次前10 位的关键词，详见表4。

图2 人工智能在重症监护领域相关研究的关键词共现图谱

表4 人工智能在重症监护领域相关的高频关键词

2.3 高被引论文分析

2000—2020 年人工智能在重症监护领域相关SCI 论文被引频次排前10 位的见表5，被引频次60 次以上，研究围绕信息化技术在病情诊断、预后预测、大数据模型、生物标志物、疾病分类等方面展开，多种信息化技术的应用在临床疾病管理中有重要意义。

3 讨论

3.1 人工智能在重症监护领域研究现状

本研究从文献统计学角度分析全球人工智能在重症监护领域研究的文献情况。研究发现，早期文献量少、增长缓慢，从2018 年后增长迅速，说明人工智能在全球医学领域的研究正在发展。一定时间内发文的数量和质量是评价一个地区或科研机构的产出和科研实力的重要指标[12]。人工智能在重症监护领域的发展以发达国家为主，美国发文量最多（94 篇，占67.14%），美国在该领域的文献产量明显高于其他国家/地区，其次是英国和澳大利亚。这可能与美国高新科技的发展及早期发展科研有关。中国文章的发表量6 篇，主要在2019 年（4 篇）和2020 年（2 篇），与欧美国家相比，研究的起步时间稍晚，发文量较少，被引频次不高。但是近期随着我国对人工智能技术大力发展政策的推广，人工智能技术在医学领域的发展也越来越受重视，发文量和论文的质量会有进一步的提高。国内目前研究方向主要是人工智能在重症疾病监测、预后预测等方面。

表5 2000—2020 年人工智能在重症监护领域相关SCI 高被引论文前10 位

在研究文章发表的期刊上分析，前10 位期刊共发表文章103 篇，占比73.57%。其中期刊影响因子在10 分以上有2 种杂志，5～10 分的杂志有3 种杂志，表明发表文章的质量较高，在相关领域的研究具有一定的影响力。从研究机构分布情况来分析，主要以欧美地区综合性大学为主，前10 名研究机构中有9个是美国综合性大学，都是所在地区科研水平高的机构，拥有雄厚的科研经费和高素质的人才，是推动科研发展的主要动力。发表文献最多的是埃默里大学和加利福尼亚大学（美国），研究领域主要在机器学习、病死率、急性肾损伤、诊断、败血症和模型构建等方面。

3.2 人工智能在重症监护领域研究热点分析

关键词的作用是用来高度概括论点的词句，高频关键词可以从宏观层面描述一个研究领域的总体特征、研究热点和发展趋势[12]。将Citespace 中节点类型设置为“关键词”，该图谱中圆形的大小代表该关键词出现的频次，字体分析获得人工智能在重症监护领域研究的关键词共现网络图谱。频次最高的词为“machine learning”“mortality”“intensive care unit”“diagnosis”等，分别反映人工智能技术的重要核心（机器学习算法）以及其在重症监护领域的运用（病死率的预测、疾病严重程度的诊断和预测）。其他研究热点还包括:疾病的结局、疾病严重程度的分类、模型的建立等。通过进一步对高频被引论文进行分析，发现人工智能在重症监护疾病诊断、预后预测、大数据模型、生物标志物、疾病分类等方面引发广泛关注，多种信息化技术的应用在临床疾病管理中有重要意义。

4 结语

通过对近20 年人工智能在重症监护领域的分析发现，人工智能技术发展迅速，发文数量及质量高的文献来源于美国，国内是近两年得到迅速发展的。主要研究热点:人工智能在重症疾病的诊断、预后判断、模型构建、大数据的建立等方面的应用。国内的研究可紧跟领域研究热点，借鉴美国等发达国家的研究方法，加强国际间的交流合作，探索人工智能技术在重症监护领域更广泛的应用，以促进重症监护医学的发展。