學(xué)術(shù)論著中國醫(yī)學(xué)裝備2022年2月第19卷第2期ChinaMedicalEquipment2022FebruaryVol.19No.2

人工智能在我國醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析

李明珠①②李靜然①②儲(chǔ)成頂③張薇①②魏麗惠①②*

[文章編號(hào)]1672-8270(2022)02-0176-05[中圖分類號(hào)]R197.324[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[摘要]目的：

分析人工智能(AI)在醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究情況及趨勢(shì)。

方法：

通過中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取研究數(shù)據(jù)，檢索時(shí)間

為1980年1月1日至2020年9月6日，檢索方法為關(guān)鍵詞含有“人工智能”或“AI”，文獻(xiàn)分類選擇醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域，共檢索

到2

188篇關(guān)于“人工智能”的醫(yī)學(xué)類文章。將文章來源類別進(jìn)行設(shè)置，選擇中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫(CSTPCD)、中文

社會(huì)科學(xué)引文索引(CSSCI)及中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(CSCD)來源期刊，共檢索到909篇文章。

結(jié)果：

AI主題在醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域

類文章，1987-2016年呈極低速增長(zhǎng)，2016-2019年呈高速增長(zhǎng)，2018-2021年呈飽和增長(zhǎng)；專題分布主要集中在“人工智

能”“醫(yī)學(xué)影像”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”及“大數(shù)據(jù)”等，主要發(fā)文機(jī)構(gòu)集中在醫(yī)院和研究院；相關(guān)論文基金項(xiàng)目資

助比例較低(占7.4%)，高被引前10位中50%均與影像學(xué)相關(guān)，60%為研究所或研究中心+醫(yī)院合作模式。

結(jié)論：

AI在醫(yī)學(xué)科

技領(lǐng)域發(fā)文近兩年發(fā)展速度快、學(xué)科分布廣泛，高被引文章以醫(yī)學(xué)影像為主。多作者或多單位合作模式及通過加大基金覆

蓋項(xiàng)目，有助于推廣AI在醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

[

關(guān)鍵詞

]人工智能(AI)；醫(yī)療；期刊文獻(xiàn)分析；引用

DOI:10.3969/.1672-8270.2022.02.039

ResearchandtrendanalysisofartificialintelligenceinthefieldofmedicalscienceandtechnologyinChina/

LIMing-zhu,LIJing-ran,CHUCheng-ding,etal//ChinaMedicalEquipment,2022,19(2):176-180.

[Abstract]Objective:

Toanalyzetheresearchsituationandtrendofartificialintelligenceinthefieldofmedical

scienceandtechnology.

Methods:

TheresearchdatawasobtainedthroughtheChinaHowNetdatabaseforthe

periodfromJanuary1st,1980toSeptember6,2020,withthekeyword"artificialintelligence"containedinthe

searchmethod,andatotalof2,188medicalarticlesonartificialintelligencewereretrievedfromthefieldofmedicine

gonlyChineseScienceTechnologyPaperandCitation

Database(CSTPCD),ChineseSocialSciencesCitationIndex(CSSCI)andChineseScienceCitationDatabase(CSCD)

selectedasthesourcecategories,atotalof909articleswereretrieved.

Results:

Articlesonmedicineandhealth

scienceandtechnologywiththethemeofartificialintelligenceshowedatrendofanextremelyslowspeedfrom1987

to2016,ahighspeedfrom2016to2019,andasaturatedspeedfrom2018to2021;thedistributionofsubjectswas

mainlyconcentratedin"artificialintelligence","medicalimaging""Machinelearning”,“deeplearning”and“bigdata”,

etc.,themainpublishinginstitutiwereconcentratedinhospitalsandresearchinstitutes;theproportionofrelated

paperfundprojectswasrelativelylow(accountingfor7.4%),and50%ofthetoptenmostcitedwereimagingrelated,

and60%werebasedonthecooperationmodelofresearchinstitutesorresearchcentersplushospitals.

Conclusion:

Artificialintelligencehasdevelopedrapidlyinthefieldofmedicalscienceandtechnologyinthepasttwoyears,and

ti-authorormulti-

unitcooperationmodelandbyincreasingthecoverageofthefundwillhelppromotethewideapplicationofartificial

intelligenceinthefieldofmedicineandhealth.

[Keywords]

Artificialintelligence(AI);Medicine;Journalsliteratureanalysis;Citation

[First-author’saddress]

DepartmentofGynecology,PekingUniversityPeople'sHospital,Beijing100044,China.

人工智能(artificialintelligence，AI)醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)是

AI技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)分支領(lǐng)域，在機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)、智能影像識(shí)別及精密控制等方面已經(jīng)有了飛速發(fā)

展[1]。國務(wù)院于2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展

規(guī)劃》(國發(fā)〔2017〕35號(hào))[2]中已經(jīng)明確提出，要加強(qiáng)

AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的推廣應(yīng)用。隨著國家對(duì)AI醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

應(yīng)用的重視，相應(yīng)的AI醫(yī)學(xué)設(shè)備開發(fā)得到大量資本的

投入，我國AI醫(yī)學(xué)研究得到迅猛發(fā)展。AI醫(yī)學(xué)方面的

研究成果在相關(guān)期刊發(fā)表論文的現(xiàn)狀成為值得研究的

專題。為此，本研究對(duì)中國知網(wǎng)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，探討

AI在醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究趨勢(shì)。

1研究方法與數(shù)據(jù)來源

通過中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取研究數(shù)據(jù)，檢索時(shí)間為

1980年1月1日至2020年9月6日；檢索方法為關(guān)鍵詞

含有“人工智能”的期刊文獻(xiàn)，文獻(xiàn)分類選擇醫(yī)學(xué)衛(wèi)

生科技領(lǐng)域，共檢索到2188篇關(guān)于“人工智能”的

相關(guān)文章。將文章來源類別進(jìn)行設(shè)置，選擇中國科

技論文與引文數(shù)據(jù)庫(ChineseScienceTechnology

PaperandCitationDatabase，CSTPCD)、中文社

會(huì)科學(xué)引文索引(ChineseSocialSciencesCitation

Index，CSSCI)及中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(Chinese

ScienceCitationDatabase，CSCD)來源，共檢索到

①北京大學(xué)人民醫(yī)院婦科北京100035

②中國婦產(chǎn)科臨床雜志北京100035

③安徽醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院安徽合肥230032

*通信作者：****************

作者簡(jiǎn)介：李明珠，女，(1984-)，博士，編輯，從事編輯及婦科鏡臨床工作。

176ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

Copyright?博看網(wǎng)htsReserved.

中國醫(yī)學(xué)裝備2022年2月第19卷第2期人工智能在我國醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析-李明珠等學(xué)術(shù)論著

909篇文章。

Pressethermaleetclimatique》期刊上指出AI診斷

的價(jià)值；1982年郭振球[4]在《湖南中醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)》上

提出“中醫(yī)辯證學(xué)與人工智能”，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域關(guān)于AI

的研究已有50余年。2015年之前AI醫(yī)學(xué)類文獻(xiàn)不多，

每年10～30篇，2015年后迅猛發(fā)展，其中2018年發(fā)文

576篇，2019年1月1日至截止檢索日已發(fā)文697篇，

2020年預(yù)測(cè)為809篇。年度發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計(jì)表明，近兩

年來我國AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨勢(shì)呈

繁榮態(tài)勢(shì)。AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨勢(shì)

見圖1。

應(yīng)為高速增長(zhǎng)模型。以2016年為第0年，2019年為第3年，

數(shù))。吻合程度極高(相關(guān)指數(shù)

R2=0.9942)。其斜率約

為240，表明從2016年到2019年的3年間，AI主題在醫(yī)

學(xué)領(lǐng)域的文章發(fā)表增速為＞200篇/年，即極高速爆炸

性增長(zhǎng)。

(3)飽和增長(zhǎng)階段。涵蓋2018-2021年份區(qū)間，

并外推拓展至2021年份之后，對(duì)應(yīng)為飽和增長(zhǎng)&預(yù)告

模型。以2018年為第1年，2020年為第3年，并模擬

外推。經(jīng)非線性擬合，大致為自然對(duì)數(shù)模型：y(發(fā)

表篇數(shù))=100.67ln(x)(年數(shù))+811.07。預(yù)告精度較高

(

R2=0.7655)。其截距約為800，表明自2018年年發(fā)表

量達(dá)800篇以后，年增速趨緩。增速(篇數(shù))約為年數(shù)

對(duì)數(shù)ln(x)的100倍。體現(xiàn)了飽和增長(zhǎng)，增速變緩的特

點(diǎn)。

2.2AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的學(xué)科分布與研究主題

(1)學(xué)科分布。醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域涵蓋面豐富，檢索到

的與AI相關(guān)的已發(fā)表文獻(xiàn)包括臨床醫(yī)學(xué)、外科學(xué)、腫

瘤學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)及中醫(yī)中藥等28個(gè)學(xué)科。我國AI在醫(yī)

學(xué)領(lǐng)域的前10位學(xué)科分布見表2。

表2我國人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科分布

序號(hào)學(xué)科類別

臨床醫(yī)學(xué)

外科學(xué)

腫瘤學(xué)

生物醫(yī)學(xué)工程

中醫(yī)、中藥學(xué)

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)

醫(yī)藥衛(wèi)生及預(yù)防醫(yī)學(xué)

醫(yī)學(xué)教育與醫(yī)學(xué)邊緣學(xué)科

神經(jīng)病學(xué)

精神病學(xué)

文獻(xiàn)(篇)

118

105

104

98

95

87

68

58

48

47

占比(%)

13.0

11.6

11.4

10.8

10.6

9.6

7.5

6.4

5.3

5.2

期刊文獻(xiàn)檢索表明，1968年P(guān)aycha[3]首次在《La經(jīng)最小二乘方線性擬合，為：y(發(fā)表篇數(shù))=238.36x(年

圖1人工智能主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨勢(shì)

2結(jié)果分析

2.1AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨勢(shì)分析與模型

圖1顯示，AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨

勢(shì)資料可分為低速增長(zhǎng)、高速增長(zhǎng)和飽和增長(zhǎng)3個(gè)階

段。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章年度趨勢(shì)見表1。

(1)低速增長(zhǎng)階段。涵蓋1987-2016年份區(qū)間，

對(duì)應(yīng)為低速增長(zhǎng)模型。以1987年為第0年，2016年

為第29年，經(jīng)最小二乘方線性擬合，為：y(發(fā)表

篇數(shù))=0.9786x(年數(shù))。吻合程度極高(相關(guān)指數(shù)

2R=0.9768)。其斜率約為1，表明從1987年到2016年

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

表2數(shù)據(jù)顯示，我國AI與醫(yī)學(xué)相關(guān)的文獻(xiàn)分布廣

泛，與AI相關(guān)的醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域不僅包括臨床醫(yī)學(xué)，如

內(nèi)科、外科、婦科及兒科等，還包括生物工程、醫(yī)學(xué)

及預(yù)防醫(yī)學(xué)等，充分反映了AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的豐富性和

應(yīng)用的廣泛性，對(duì)相關(guān)學(xué)科的發(fā)展具有重要的引領(lǐng)和

推動(dòng)作用。

的29年間，AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文章發(fā)表增速為約

1篇/年，即極低速增長(zhǎng)。

(2)高速增長(zhǎng)階段。涵蓋2016-2019年份區(qū)間，對(duì)

表1人工智能主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表文章的年度趨勢(shì)模型概述

階段

低速增長(zhǎng)階段

高速增長(zhǎng)階段

飽和增長(zhǎng)階段

年份區(qū)間

1987-2016

2016-2019

2018-2021

年數(shù)

29

3

年增速(篇/年)

1

＞200

增長(zhǎng)模型

y=0.9786x

y=238.36x

y=100.67ln(x)

相關(guān)指數(shù)

R2

0.9768

0.9942

0.7655

轉(zhuǎn)折點(diǎn)或拐點(diǎn)

-

2016年

2019年

駐點(diǎn)

-

-

約2025年

P

值

＜0.05

＜0.05

-3(重疊2018)100(年數(shù)的自然對(duì)數(shù))

注：數(shù)學(xué)定義：轉(zhuǎn)折點(diǎn)或拐點(diǎn)(模型函數(shù)y的二階導(dǎo)y’’)為增長(zhǎng)速率出現(xiàn)大幅變化或變化方向相反的坐標(biāo)點(diǎn)；駐點(diǎn)(模

型函數(shù)y的一階導(dǎo)y’)為增長(zhǎng)速率為0的坐標(biāo)點(diǎn)。x為年數(shù)，y為發(fā)表篇數(shù)，ln為自然對(duì)數(shù)

ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI177

Copyright?博看網(wǎng)htsReserved.

學(xué)術(shù)論著中國醫(yī)學(xué)裝備2022年2月第19卷第2期人工智能在我國醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析-李明珠等

(2)研究主題。AI主題選擇篇名主題詞和文獻(xiàn)

關(guān)鍵詞進(jìn)行分析。除“人工智能”外，“醫(yī)學(xué)影

像”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”及“大數(shù)據(jù)”等，也

是AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的主要主題詞或關(guān)鍵詞，反映了AI

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢(shì)，如診斷技術(shù)的AI化、機(jī)器人

手術(shù)及醫(yī)療大數(shù)據(jù)等，為醫(yī)學(xué)帶來深度變革。未來隨

著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，勢(shì)必在更大的領(lǐng)域和更深的

層面引起醫(yī)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的“高”“精”“尖”革新。

我國醫(yī)學(xué)領(lǐng)域關(guān)于AI的前10位主題詞和關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)見

表3。

表3我國醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

關(guān)于人工智能論文的主題詞和關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

序號(hào)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

主題詞

人工智能

醫(yī)學(xué)影像

機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)

計(jì)算機(jī)

機(jī)器人

醫(yī)療健康

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

智慧醫(yī)療

頻次

454

39

26

39

22

20

20

16

14

12

項(xiàng)目9種，主要分布于北京、上海等省市，大部分省

市區(qū)尚無相關(guān)基金項(xiàng)目支撐?；痦?xiàng)目支撐論文共

計(jì)67篇，占發(fā)文總量的7.4%?？傮w而言，基金項(xiàng)目

論文占比不高，需要加大經(jīng)費(fèi)投入，確保AI醫(yī)學(xué)研

究有序推進(jìn)和高質(zhì)量發(fā)展。我國AI教育研究的項(xiàng)目

支撐見表5。

表5我國人工智能教育研究基金項(xiàng)目支撐

序號(hào)

1

2

3

4

5

6

7

8

基金項(xiàng)目

國家自然科學(xué)

基金

上海科技

發(fā)展基金

北京市

自然科學(xué)基金

國家科技

支撐計(jì)劃

國家社會(huì)

科學(xué)基金

北京市

科技計(jì)劃項(xiàng)目

天津市

科學(xué)基金

遼寧省科學(xué)

技術(shù)基金

文獻(xiàn)(篇)序號(hào)

36

6

5

4

4

2

2

1

9

10

11

12

13

14

15

基金項(xiàng)目

霍英東教育基金

高等學(xué)校博士學(xué)科

點(diǎn)專項(xiàng)科研基金

上海市重點(diǎn)

學(xué)科建設(shè)基金

四川省

科委科研基金

國家科技攻關(guān)計(jì)劃

黑龍江省

自然科學(xué)基金

廣西壯族自治區(qū)

科技攻關(guān)計(jì)劃

文獻(xiàn)(篇)

1

1

1

1

1

1

1

2.4高被引論文與高產(chǎn)作者

(1)高被引論文。被引頻次標(biāo)識(shí)研究文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)水

平，高被引表示該研究文獻(xiàn)關(guān)注度及影響力較高。被

引頻次最高的前10名論文的平均被引頻次為86.4次，

平均下載頻次為3

880次，其中影像類5篇，占50％。

被引頻次最多的文獻(xiàn)是中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所類腦

智能研究中心曾毅等[5]的《類腦智能研究的回顧與展

望》，該研究論述了AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷系統(tǒng)中的

發(fā)展前景，被引頻次累計(jì)達(dá)180次。就高被引文獻(xiàn)的

作者構(gòu)成而言，排名前10位中有6篇為多作者或多單

位合作發(fā)表，并且出現(xiàn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域與自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)和

數(shù)字信息學(xué)等不同學(xué)科交叉合作情況。排名前10位中

2016年以后發(fā)表有7篇，提示新一代AI技術(shù)不僅促成

多方面合作，且近年來關(guān)注日益增強(qiáng)。我國AI教育研

究高被引論文(被引頻次排名前10)見表6。

(2)高產(chǎn)作者。AI教育研究的高產(chǎn)作者統(tǒng)計(jì)顯

示，上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院、中國食品藥品

檢定研究院、第二軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院及北京協(xié)

和醫(yī)院，分別在AI影像、神經(jīng)科學(xué)及數(shù)據(jù)集方面發(fā)

表多篇文章；既是前10位高被引論文作者又是高產(chǎn)

作者的有北京協(xié)和醫(yī)院王任直和金征宇、第二軍醫(yī)

大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院蕭毅，表明高產(chǎn)的基礎(chǔ)上，關(guān)注

2.3AI主題論文的研究機(jī)構(gòu)與基金項(xiàng)目支持

(1)發(fā)表AI醫(yī)學(xué)教育研究論文機(jī)構(gòu)分析。發(fā)表

AI主題論文最多的是中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)

院，共發(fā)文10篇；四川大學(xué)華西醫(yī)院次之，發(fā)文

8篇。排名前10位的研究機(jī)構(gòu)中醫(yī)院類7個(gè)，研究院

2個(gè)，大學(xué)1個(gè)，共發(fā)文68篇，顯示AI醫(yī)學(xué)研究主要

以醫(yī)院類機(jī)構(gòu)為主。我國AI主題論文醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)

見表4。

表4我國人工智能主題論文醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)

序號(hào)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)

中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院

四川大學(xué)華西醫(yī)院

上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院

南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院

中國食品藥品檢定研究院

海軍軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)海醫(yī)院

海軍軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院

中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所

華中科技大學(xué)

中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院

文獻(xiàn)(篇)

10

8

8

7

6

6

6

6

6

5

(2)與AI相關(guān)研究的基金支持。與AI相關(guān)研究的

基金共15種，其中國家級(jí)基金項(xiàng)目4種，省廳級(jí)基金

178ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

Copyright?博看網(wǎng)htsReserved.

中國醫(yī)學(xué)裝備2022年2月第19卷第2期人工智能在我國醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析-李明珠等學(xué)術(shù)論著

表6我國人工智能教育研究高被引論文(被引頻次排名前10)

序

號(hào)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

作者篇名論文來源

計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)

中國科學(xué)院院刊

醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志

發(fā)表

時(shí)間(年)

2015

2016

2016

2002

2016

2006

2017

2018

2018

2018

學(xué)科

腦科學(xué)

腦科學(xué)

影像

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中醫(yī)

影像

影像

影像

影像

被引下載

頻次頻次

18011

464

155

89

75

69

56

47

46

45

5

877

4

586

3

776

2

275

2221

6

2625

2

119

3

851

曾毅，劉成林，譚鐵牛類腦智能研究的回顧與展望

蒲慕明，徐波，譚鐵牛腦科學(xué)與類腦研究概述

孔祥溢，王任直人工智能及在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)102

陳真誠，蔣勇，胥明玉等人工智能技術(shù)及其在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用及發(fā)展生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)想象分類

唐智川，張克俊，李超等計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)

及其在腦控外骨骼中的應(yīng)用

周昌樂，張志楓智能中醫(yī)診斷信息處理技術(shù)研究進(jìn)展與展望中西醫(yī)結(jié)合學(xué)報(bào)

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)影像學(xué)的挑戰(zhàn)和

劉士遠(yuǎn)，蕭毅中華放射學(xué)雜志

機(jī)遇

金征宇前景與挑戰(zhàn):當(dāng)醫(yī)學(xué)影像遇見人工智能協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志

夏黎明，沈堅(jiān)，張榮國等深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志

衛(wèi)生軟科學(xué)10王海星，田雪晴，游茂等人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀、問題及建議

度也會(huì)更高。我國AI教育研究高產(chǎn)作者(發(fā)文數(shù)排名

前5)統(tǒng)計(jì)見表7。

表7我國人工智能教育研究高產(chǎn)作者

(發(fā)文數(shù)排名前5)統(tǒng)計(jì)

序號(hào)

1

2

3

4

5

作者

王浩

蕭毅

金征宇

王任直

所在單位

中國食品藥品檢定研究院

第二軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院

北京協(xié)和醫(yī)院

北京協(xié)和醫(yī)院

學(xué)科

腫瘤科

光機(jī)電

影像

放射科

神經(jīng)外科

文章(篇)

17

15

12

12

12

于觀貞上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院

準(zhǔn)確的分析有助于疾病早期診斷，對(duì)提高診斷率有積

極的促進(jìn)作用，因此，AI技術(shù)對(duì)提升醫(yī)療水平和診斷

效率有著重要作用。目前，AI在新藥研發(fā)、輔助疾病

診斷、輔助治療、健康管理、醫(yī)學(xué)影像、臨床決策支

持、醫(yī)院管理、便攜設(shè)備、康復(fù)醫(yī)療和生物醫(yī)學(xué)研究

等領(lǐng)域均有應(yīng)用[7-9]。除“人工智能”外，“醫(yī)學(xué)影

像”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”及“大數(shù)據(jù)”等，也

是AI在文獻(xiàn)檢出的重要關(guān)鍵詞。其中，深度學(xué)習(xí)是AI

技術(shù)的重要領(lǐng)域，通過構(gòu)建多隱層模型和學(xué)習(xí)海量訓(xùn)

練數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)有用的特征；采用層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)

行逐層特征變換，將樣本特征表示變換到一個(gè)新的特

征空間，使分類或預(yù)測(cè)更容易[10-11]；通過深度學(xué)習(xí)，

使用該數(shù)據(jù)加深任務(wù)的執(zhí)行度，如識(shí)別辨別圖像中的

病變[12]。本研究文獻(xiàn)檢索顯示，AI在視覺相關(guān)醫(yī)學(xué)診

斷如影像學(xué)、腦科學(xué)及病理學(xué)占有極重的比例[5,13-14]。

此外，關(guān)鍵詞“專家系統(tǒng)”是一個(gè)可以幫助醫(yī)生解決

復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題，作為醫(yī)生診斷和治療的輔助工具，

且在婦產(chǎn)科及中醫(yī)等學(xué)科均有較多引用，表明AI在醫(yī)

學(xué)領(lǐng)域?qū)＜以\斷和治療中具有重要作用[15]。除臨床醫(yī)

學(xué)、腫瘤學(xué)及生物工程AI相關(guān)優(yōu)勢(shì)學(xué)科外，傳統(tǒng)中醫(yī)

和中藥學(xué)在醫(yī)學(xué)類發(fā)表文獻(xiàn)中占有極大比例，從郭振

球[4]教授最早提出運(yùn)用AI結(jié)合中醫(yī)辨證學(xué)理念，到現(xiàn)

代利用中醫(yī)大數(shù)據(jù)，從中醫(yī)智能輔助、中醫(yī)機(jī)器人和

智慧中醫(yī)3個(gè)由低到高的階段走上智能化之路，反映

了中醫(yī)和中藥學(xué)中AI的重要作用[7]。

目前，醫(yī)院及研究所是進(jìn)行AI應(yīng)用的主要醫(yī)學(xué)研

究機(jī)構(gòu)，排名前10位中醫(yī)院系統(tǒng)7家，中國醫(yī)學(xué)科學(xué)

院北京協(xié)和醫(yī)院和四川大學(xué)華西醫(yī)院是其中2個(gè)高產(chǎn)

單位。就基金資助方面而言，目前AI醫(yī)學(xué)領(lǐng)域文章基

金主要以國家和省部級(jí)為主，也體現(xiàn)了AI是目前國家

3討論

AI的發(fā)源時(shí)間是從20世紀(jì)中葉開始，在1956年

的達(dá)特茅斯學(xué)院會(huì)議上“人工智能”這個(gè)詞被正式提

出，科學(xué)家也是從此開始真正踏上智能研究的道路，

而醫(yī)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行AI探索的嘗試從20世紀(jì)50年代開始，

1952年，Haward[6]首次發(fā)表了通過腦電圖介導(dǎo)的機(jī)器

人麻醉的應(yīng)用。我國早在1982年就提出中醫(yī)學(xué)與AI的

關(guān)系，表明我國極早在醫(yī)療領(lǐng)域就開始探索AI，而且

是與中醫(yī)學(xué)相關(guān)的辨證理論[4]。之后從1987-2016年

的29年間，AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表的文章呈極低速增長(zhǎng)，

表明我國雖很早已認(rèn)識(shí)到AI的先進(jìn)性，因經(jīng)濟(jì)水平和

科研實(shí)力有限，AI在醫(yī)學(xué)應(yīng)用的覆蓋面還不足；而到

2016-2019年的3年間，AI主題在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)文量

劇增呈爆炸性增長(zhǎng)，由于自動(dòng)化技術(shù)的提升，交叉學(xué)

科的應(yīng)用，AI在醫(yī)學(xué)的研究熱潮達(dá)到高點(diǎn)；2018年后

開始飽和增長(zhǎng)且增速變緩，表明一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展

到達(dá)一定高度后會(huì)趨于平坦，如何在AI研究中大浪淘

沙，更高效更精準(zhǔn)更有創(chuàng)新的突破，也是未來對(duì)AI研

究的挑戰(zhàn)。

在新一代AI技術(shù)促進(jìn)下，大量醫(yī)療數(shù)據(jù)通過更

ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI179

Copyright?博看網(wǎng)htsReserved.

學(xué)術(shù)論著中國醫(yī)學(xué)裝備2022年2月第19卷第2期人工智能在我國醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析-李明珠等

級(jí)基金項(xiàng)目的熱點(diǎn)，但在總的AI文章中占比較低，僅

為7.4%。未來還需進(jìn)一步增加經(jīng)費(fèi)，以保障AI更好地

應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究，使AI在醫(yī)學(xué)研究中有序進(jìn)行推進(jìn)及

高質(zhì)量發(fā)展，通過不同方面的基金項(xiàng)目自助方式促進(jìn)

研究單位及人員參與AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。

此外，在高被引的前10篇論文中，最高被引論文

前2位均為來自中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所的《類腦智能

研究的回顧與展望》和《腦科學(xué)與類腦研究概述》，

被引頻次分別為180次和155次，表明腦科學(xué)和類腦智

能技術(shù)是目前AI重要的前沿科技領(lǐng)域[5,16]。高被引排

名前10名中，50%均為影像相關(guān)，表明基于深度學(xué)習(xí)

的AI為醫(yī)學(xué)影像學(xué)帶來的科技進(jìn)步使醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)增

長(zhǎng)迅速[13]。就文獻(xiàn)作者和研究合作單位而言，排名前

10位中有6篇為多作者或多單位相互合作發(fā)表，其中以

研究所或研究中心+醫(yī)院合作模式較多，研究所多以

自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)和信息數(shù)字化工程為主，提供AI技術(shù)

支持，醫(yī)院提供病例的研究模式，也有多中心醫(yī)院研

究模式，提示高水平論文的研究需要多方合作，其中

少不了重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室或研究中心的支持。此外，高產(chǎn)作

者主要分布于上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院、中國食

品藥品檢定研究院、第二軍醫(yī)大學(xué)附屬長(zhǎng)征醫(yī)院及北

京協(xié)和醫(yī)院，分別在AI影像、神經(jīng)科學(xué)及數(shù)據(jù)集方面

發(fā)表多篇文章，其中也包括既是高產(chǎn)又是高被引的論

文，表明發(fā)文不僅要注重文章數(shù)量，也要保證文章質(zhì)

量，高產(chǎn)的基礎(chǔ)上，關(guān)注度也會(huì)更高。

4結(jié)論

AI在醫(yī)學(xué)科技領(lǐng)域高被引論文近兩年上升速度

快，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)W科分布廣泛，高被引以醫(yī)學(xué)影像論文

為主。多作者或多單位合作模式及通過加大基金覆蓋

項(xiàng)目，有助于推廣AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]

楊友林,胡鑫,袁景山.醫(yī)院人工智能傳染病預(yù)警

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J].中國醫(yī)學(xué)裝備,2020,17(5):

162-164.

[2]

國務(wù)院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃:國發(fā)〔2017〕35號(hào)[S].

國務(wù)院,2017-07-08.

[3]

siswiththeaidofartificial

intelligence:demtrationofthe1stdiagnostic

machine[J].PresseThermClim,1968,105(1):22-25.

[4]

郭振球.中醫(yī)辨證學(xué)與人工智能[J].湖南中醫(yī)學(xué)院學(xué)

[9]

[8]

[7]

[6]

[5]

報(bào),1982(1):5-8.

曾毅,劉成林,譚鐵牛.類腦智能研究的回顧與展望[J].

計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2016,39(1):212-222.

otanaesthetist;anintroduction

totheautomaticcontrolofanaesthesiabymeans

ofanelectro-encephalographicintermediary[J].

MedWorld,1952,76(23):624-626.

潘玉穎,崔偉峰,馬笑凡,等.人工智能在中醫(yī)診療方

面的應(yīng)用現(xiàn)狀分析[J].中國民間療法,2020,28(12):

108-110.

金征宇.前景與挑戰(zhàn):當(dāng)醫(yī)學(xué)影像遇見人工智能[J].

協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志,2018,9(1):2-4.

翟倩,豐雷,張國富,等.人工智能在精神心理衛(wèi)

生領(lǐng)域的應(yīng)用[J].浙江醫(yī)學(xué),2020,42(10):1078-

1084,1091.

[10]

SetioAAA,TraversoA,deBelT,etal.

Validation,comparison,andcombinationof

algorithmsforautomaticdetectionofpulmonary

nodulesincomputedtomographyimages:The

LUNA16challenge[J].MedImageAnal,2017,

42:1-13.

[11]

OrtizA,MunillaJ,G

ó

rrizJM,les

ofDeepLearningArchitecturesfortheEarly

DiagnosisoftheAlzheimer'sDisease[J].IntJ

NeuralSyst,2016,26(7):1650025.

[12]

HerwehC,RinglebPA,RauchG,etal.

Performanceofe-ASPECTSsoftwarein

comparisontothatofstrokephysicianson

assessingCTscansofacuteischemicstroke

patients[J].IntJStroke,2016,11(4):438-445.

[13]

張佳,孫凱.人工智能深度學(xué)習(xí)在心血管影像診斷中

的研究進(jìn)展[J].中國醫(yī)學(xué)裝備,2020,17(4):183-186.

[14]

王斐,魏培蓮,潘軍,等.人工智能技術(shù)在組織和細(xì)胞

形態(tài)學(xué)評(píng)估中的應(yīng)用[J].第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào),2018,

39(8):923-927.

[15]

盧培佩,胡建安.計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)在疾病診療中應(yīng)用

和發(fā)展[J].實(shí)用預(yù)防醫(yī)學(xué),2011,18(6):1167-1171.

[16]

蒲慕明,徐波,譚鐵牛.腦科學(xué)與類腦研究概述[J].中

國科學(xué)院院刊,2016,31(7):723-736.

收稿日期：2021-08-05

180ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI

Copyright?博看網(wǎng)htsReserved.