神经退行性疾病研究中的人工智能:自2000年以来的文献分析

科学领域:

• 图书统计学 图书统计学
• 神经科学是一个神经科学.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 神经退行性疾病对全球健康构成重大挑战.
• 人工智能 (AI) 的整合为了解和对抗这些疾病提供了新的方法.
• 图书统计分析对于绘制研究格局和识别新兴趋势至关重要.

研究的目的:

• 从2000年到2025年3月,对神经退行性疾病研究中人工智能的文献统计审查.
• 识别关键趋势,协作网络和在该领域有影响力的出版物.
• 描述人工智能在诊断和治疗创新的转型作用.

主要方法:

• 利用了Web of Science的核心数据,收集了1,402个出版物的数据.
• 雇佣了VOSviewer,CiteSpace和Bibliometrix R用于参考资料分析.
• 分析了出版量,协作网络,关键字趋势和引用影响.

主要成果:

• 观察到2017年后神经退行性疾病人工智能研究的指数增长.
• 确定美国和中国是出版量的主要贡献者.
• 突出了关键的研究热点,包括智能神经成像,机器学习和早期诊断支持系统.

结论:

• 人工智能正在显著优化诊断,加速神经退行性疾病研究中的治疗创新.
• 未来的研究应该专注于先进的深度学习,多omics集成和可解释的AI.
• 加强跨学科合作对于将计算进步转化为临床实践至关重要.