人工智能在医学教育领域的应用研究——基于CiteSpace的文献共词分析.pdf
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1、人工智能在医学教育领域的应用研究*基于 CiteSpace 的文献共词分析金铁峰1朴俊杰1杨洋1任香善1林贞花1摘要:人工智能及大数据已经成为包括医学教育在内的各研究领域的热点问题。为了阐明人工智能在医学教育中的发展趋势,利用 CiteSpace 软件分析 20132022 年 WebofScience 核心合集文献 270 篇。从发文量、国家和地区、研究机构、作者、发表杂志、引文情况、关键词及发展趋势等方面进行综合分析得出研究结论:从 2018 年开始相关论文呈明显增长趋势,MayoClinic(梅奥诊所)成为全球发文量最多的研究机构;Friedman 等形成了较为完整的研究团体;JAMA
2、成为最高被引杂志;近年医学教育的人工智能应用研究热点问题主要集中在医学影像及虚拟手术等方面。关键词:人工智能,医学教育,可视化文献分析软件中图分类号:R-05文献标识码:A文章编号:1002-0772(2024)02-0072-04DOI:10.12014/j.issn.1002-0772.2024.02.15Research on the Application of Artificial Intelligence in Medical Education:CiteSpace-based Literature Analysis JINTiefeng1,PIAO Junjie1,YANG Ya
3、ng1,REN Xiangshan1,LIN Zhenhua11.College of Medicine,Yanbian University,Yanji 133001,ChinaAbstract:Artificialintelligenceandbigdatahavebecomehotspotsinvariousresearchfields,includingmedicaleducation.Inordertoillustratethetrendsofartificialintelligenceinmedicaleducationresearch,270papersfromtheWebofS
4、ciencecorecollectionpublishedbetween2013and2022wereanalyzedusingCiteSpacesoftware.Acomprehensiveanalysisofpublicationvolume,countriesandregions,researchinstitutions,authors,publishedjournals,citations,keywordsanddevelopmenttrendsledtotheconclusionofthestudy:therewasasignificantincreaseinrelatedpubli
5、cationssince2018,withtheMayoClinicemergingastheinstitutionwiththehighestpublicationvolumeglobally;aresearchgroupledbyFriedmanhasformedacompleteresearchgroup;JAMAhasbecomethemosthighlycitedjournal;andinrecentyears,thehotissuesofartificialintelligenceapplicationresearchinmedicaleducationmainlyfocusedo
6、nmedicalimagingandvirtualsurgery.Key Words:artificialintelligence,medicaleducation,CiteSpace人工智能的应用改变了人们的生活方式,包括医学教育。人工智能在促进学生的个性化学习、帮助教师的自动评教以及精准评估学习者的学习行为等方面打开了另一扇大门。尽管人工智能在支持学生的学习体验和教师的教学实践方面获益明显,但仍存在伦理问题及风险1,一些国家推出了对应的法律法规加以约束2。本文通过回顾分析人工智能在医学教育中的应用研究情况,分析其未来发展趋势,旨在为研究者们提供借鉴。1资料与方法1.1数据来源以 Webof
7、Science 数据库为数据来源,查找包含主题词为“ArtificialIntelligence”和“MedicalEducation”的期刊文章,时间确定为 20132022 年,共检索到 436 篇 WebofScience 核心合集文献。从WebofScience 数据库中以“纯文本”格式导出文献记录中的“全记录与引用的参考文献”作为待处理的源数据。剔除综述论文、会议论文、社论材料及新闻等文献,并根据文章内容剔除与主题无关的文章,最终筛选出 270 篇合格文献。1.2数据整理使用 CiteSpace 软件 6.1.R2 版本,以核心合集文献中的Country、Institution、Au
8、thor、Cited Author、Reference、CitedJournal、Keywords 作为节点进行共现分析、聚类分析、绘制 Timezone 图谱,设置时间跨度为 20132022 年,timeslice 设置为 1 年,主题词来源选择 title、abstract、key-words,图 谱 修 剪 方 式 选 择 pathfinder 和 pruningslicednet-works,运行软件进行分析。图谱中节点分别代表分析对象,节点的圆圈大小代表频次,圆圈直径越大代表该节点频次越高,圆圈的色阶代表内容出现的不同年份,圆圈宽度代表年份相关内容出现的频次;节点间连线代表共现频次
9、,线条越粗代表共现频次越高,关系越密切,节点和连线的色阶代表相应文献的发表年份。*基金项目:2022 年吉林省高等教育教改研究课题及吉林省教育科学规划课题(20224BRNA120021)1.延边大学医学院吉林延吉133001作者简介:金铁峰(1979-),男,博士,教授,博士生导师,研究方向:肿瘤分子病理学、医学教育。通信作者:林贞花(1969-),女,博士,教授,博士生导师,研究方向:肿瘤分子病理学、医学教育。E-mail:医学教育探索医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期72Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,T
10、otal No.733 2结果2.1发文趋势通过检索 WebofScienceCoreCollection(WoSCC)数据库,从时间分布来看,在 2018 年之前,人工智能和医学教育相关研究文章较少。自 2018 年以后,发文量迅速增长,并在 2021 年达到峰值 106 篇,见图 1。2018 年教育部颁发高等学校人工智能创新行动计划助推人工智能进军高等教育行列,因此 2018 年被称为中国人工智能人才系统化培养的元年。0204060801001202013201420152016201720182019202020212022篇年份图 120132022 年发文量年度分布2.2国家分析利
11、用 CiteSpace 软件对发文国家/地区及其合作网络进行统计分析,绘制共现图谱,以反映该领域的主要国家/地区及其合作关系,图谱密度为 0.1442,节点数为 65 个,连接线为 300 条,时间间隔为 1 年。共 270 篇文章来自 65 个国家。可以看出美国和全球其他国家的合作最多。排名前 3 位的国家/地区分别为美国(n=96)、中国(n=39)、加拿大(n=24)。见图 2。图 2人工智能和医学教育相关研究的发文国家/地区合作共现网络图谱2.3关键词分析关键词是对文献研究主题和核心内容的高度概括,基于关键词共现分析,可以了解某一领域不同研究热点的分布及发展情况。为了进一步分析人工智能
12、与医学教育的研究热点,构建了关键词共现网络,见图 3。图谱密度为0.016,节点数为 235 个,连接线为 440 条,热点关键词有人工智能、机器学习、深度学习、医学教育、医学生等。聚类分析是对具有多项指标的数据进行分类的一种统计方法,根据指标间的相似程度进行类别划分,实现指标分类,以人工智能与医学教育相关研究为方向,在关键词共现分析的基础上进行聚类,见图 4,共形成 15 种聚类,依频次由高到低可知主要集中在健康、人工智能、机器学习、深度学习、医学教育。图谱密度为 0.016,节点数为 235 个,连接线为 440 条,平均 Silhouette 值为 0.9487(范围为 01)。图 3人
13、工智能与医学教育相关的关键词共现网络图谱图 4人工智能与医学教育相关的关键词聚类图谱2.4研究热点及发展趋势分析为探讨人工智能和医学教育相关研究主题的变化,利用 CiteSpace 软件以关键词为节点,构建 Timezone 图谱,见图 5,图谱密度为 0.016,节点数为 235 个,连接线为 440 条,清晰显示当年出现的关键词以及在不同年份间的相互联系。图 5人工智能与医学教育相关的关键词时区图表 1 给出了近 8 年出现的频率较高的关键词,可代表人工智能和医学教育研究的主要集中方向。由图 4 及表 1可见人工智能在医学教育领域的热点问题经过了几个发展阶段。20152016 年人工智能主
14、要应用于知识传授、辅助诊断等医学教育领域,20172018 年开始大数据分析人工智能在医学教育领域的应用研究金铁峰等医学与哲学 2024年 1月第 45卷第2期总第 733 期Medicine and Philosophy,Jan 2024,Vol.45,No.2,Total No.73373融入医学教育,20192020 年随着计算机技术的发展,深度学习成为人工智能助力医学教育主要的手段。基于前几个阶段的发展,2021 年至今人工智能已经在医学影像、虚拟手术等医学教育领域成为新的热点。表120152022 年出现频率较高的关键词年份关键词2015knowledge/medicalexpert
15、ise/diagnosis2016physician/computer-basededucation2017education/artificialintelligence/populationdatabaseanalysis2018artificialintelligence/bigdata/digitalmedical2019artificialintelligence/medicaleducation/machinelearning2020deeplearning/medicalstudent/health2021medicaleducation/radiologyeducation20
16、22artificialintelligencesurgicalsimulation关键词突现是指通过对词频的分析,检索规定时间内词频变化率较高的关键词。突现关键词不仅可以了解当下的研究热点,并且能预测该领域的研究在未来的发展趋势,红线代表在一定时间内某个关键词出现的频率突然增加,蓝色代表此关键词相关领域在相关期间内热度较低。如表 2 所示,突现词 deeplearning 突现强度最高,在 2020 年突现强度为 2.54。分析近两年(20212022 年)新突现的强度较高的关键词,发现 medicalimaging、diagnosis、surgery、naturallanguageproc
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