人工智能技术在国内外药物临床试验领域中应用的文献计量学分析

摘要

目的:对药物临床试验领域应用的人工智能(artificial intelligence,AI)技术的现状、热点和趋势进行分析，为AI技术在药物临床试验中的应用提供参考。方法:使用CiteSpace在中文数据库知网、万方，英文数据库Web of Science中对AI在药物临床试验领域应用情况的文献进行可视化分析。结果:共纳入中文文献135篇，英文文献122篇。我国AI技术在药物临床试验领域发文量呈波动增长，国外发文量呈稳定增长且增长速度较快。国内文献发表数量最多的科研机构为国家药品监督管理局，国外为Harvard University。国内外研究者之间合作关系较为分散。国内合作机构主要出现在医药公司间，整体合作结构分散。国外合作机构出现在各高校之间，存在局部密集合作群组。根据关键词共现与聚类分析，国内外AI技术的应用情况存在共性，AI技术的应用领域存在差异。目前机器学习技术均为国内外研究的热点，国内外在受试者招募上都有应用，机器学习可应用于数据分析以实现临床试验的优化、结果评估、疾病诊断等。国内AI技术在临床试验中的应用领域包括临床试验数据管理、信息系统设计和应用，国外应用领域主要包括患者招募、临床试验中的疾病诊断、生物标志物预测等。国内更注重AI技术应用的合规性，国外注重AI技术算法的深耕。结论:AI在药物临床试验领域的应用正从基础数据处理转向复杂场景应用，未来研究可能的进阶方向表现为数据格式的标准化、数据的合规性、临床试验的复杂场景应用等。

关键词

药物临床试验 / 人工智能 / 文献计量学 / CiteSpace