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

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。

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