人工智能技术在药学领域的应用——基于Web of Science的文献可视化分析

• 作者: 凌曦 李新刚 赵志刚
• 来源期刊: 中国药房
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 药学 知识图谱 可视化 文献计量分析 研究热点 研究前沿
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 医药热点
• 页码范围: 433-438
• 页数: 6页
• 分类号: R-1
• 字数: 5269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6039/j.issn.1001-0408.2019.04.01

摘要

目的:了解人工智能(AI)技术应用于药学领域的研究概况、热点及前沿进展,为我国相关研究的发展提供思路.方法:采用文献计量学方法,在Web of Science数据库中检索1998-2017年发表的相关期刊和会议论文(检索词为"Article"和"Proceeding Paper");利用ISI Web of Knowledge自带的分析检索结果及创建引文报告功能,结合CiteSpace 5.2.R1软件绘制知识图谱,对目标文献进行定量统计和定性分析,对该领域研究的发文量、共被引情况、主要研究国家/地区、主要研究机构、主要研究者、研究热点及研究前沿进行归纳总结.结果:共检索得3674篇相关文献.1998-2017年期间该领域文献数量飞速增长;美国、中国、英国和德国因发文量大而占据领先地位,但中国的国际合作明显较少,且缺乏优秀核心团队;从研究者角度看,该领域研究处于"部分集中、整体分散"的状态,缺乏团队合作.该领域的研究热点包括AI技术的重要核心(机器学习算法)以及其在药学领域的主要运用(药物发现及设计),还有疾病或不良反应诊断分级、药学模型的建立和优化、药物筛选或药效预测、药学数据库的建立等;近年来的研究前沿包括"分子对接""机器学习""Meta分析""精准用药""靶向治疗"等.结论:AI技术在药学领域的应用是一个时效性极强的热门研究领域,其应用于医药产业开发是大势所趋,而我国在该领域的研究现状与国际前沿水平仍存在一定差距.这需要我国药学工作者在做好实验研究和临床试验等基础工作的同时,加强与AI领域专家的的交流和合作,以适应AI技术与药学紧密结合发展的国际趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志刚	首都医科大学附属北京天坛医院药学部	523	3121	25.0	35.0
2	李新刚	首都医科大学附属北京天坛医院药学部	55	207	8.0	11.0
3	凌曦	首都医科大学附属北京天坛医院药学部	3	14	2.0	3.0