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基于CiteSpace的国内外医疗大语言模型研究热点演进及趋势分析

Evolution and Trends of Domestic and International Research Hotspots in the Field of Large Language Models in Medicine Based on CiteSpace

二维码有效期 120s

摘要背景由于其强大的语言处理能力和广泛的应用潜力,以ChatGPT为代表的大语言模型引领了医疗领域自然语言处理的新趋势.目的本研究通过文献计量分析揭示 2017 年以来医疗大语言模型的研究热点、主题分布及未来发展方向.方法通过Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台和维普网数据库,系统检索和筛选2017 年 1 月—2024 年 6 月关于医疗大语言模型的文献.利用CiteSpace软件提取文献中的主题关键词等信息,分析并对比国内外研究的演进、热点和趋势.结果共纳入 1 071 篇相关文献,结果显示国外研究集中于人工智能、大语言模型、深度学习、知识图谱等技术在医学中的应用,而国内研究则相对较少,侧重于中文医学问答系统构建和医疗数据非结构化问题处理.结论深化医疗数据挖掘,拓展多场景应用,并借鉴国际大语言模型的微调和应用评估经验,促进我国医疗大语言模型技术的发展和医学领域应用.

作者牛奔 ^[1] 朱晓倩 ^[2] 杨辰 ^[3] 梁万年 ^[4] 刘珏 ^[5] 学术成果认领

作者单位 518060 广东省深圳市,深圳大学医院管理研究院 ^[1] 518060 广东省深圳市,深圳大学大湾区国际创新学院 ^[2] 518060 广东省深圳市,深圳大学管理学院 ^[3] 100084 北京市,清华大学万科公共卫生与健康学院 ^[4] 100091 北京市,北京大学公共卫生学院 ^[5]

关键词卫生保健提供医疗健康大语言模型文献计量分析 CiteSpace 人工智能 Delivery of health care Healthcare Large language models Bibliometric analysis CiteSpace Artificial intelligence

分类号 R19

栏目名称

数智医疗与信息化研究

DOI 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0377

发布时间 2025-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（72334004）；国家自然科学基金（72122001）；广东省普通高校重点领域专项（2022ZDZX2054）