换一批基于BERTopic模型的医学人工智能研究主题挖掘及演化特征分析
Topic Mining and Evolutionary Characteristics Analysis of Medical Artificial Intelligence Research Based on BERTopic Model
摘要目的/意义探究近十年(2014-2023年)医学人工智能领域的研究主题及其发展趋势,为相关研究决策提供参考.方法/过程从PubMed和Web of Science数据库中获取2014-2023年医学人工智能相关文献题录152 398条,使用BERTopic模型挖掘文献的研究主题,并依据文献信息逻辑增长规律,划分医学人工智能发展阶段,进而分析研究主题的演化特征.结果/结论医学人工智能领域包含生物信息分析、外科手术机器人、医学影像分析等22个主要研究方向.深度学习技术突破、医疗需求增长以及突发公共卫生事件等多重因素共同推动医学人工智能研究的持续扩展和深化.近年来生成式人工智能为医学人工智能领域研究注入新的活力.
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关键词
医学人工智能BERTopic主题挖掘主题演化生成式人工智能medical artificial intelligence(AI)BERTopictopic miningtopic evolutiongenerative AI
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-6036.2025.02.009
发布时间
2025-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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