肿瘤预后预测领域机器学习应用的文献计量与热点可视化分析

李轩; 王子为; 赵靖萱; 刘子琦; 崔祉盈; 闫佰荟; 李范

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肿瘤预后预测领域机器学习应用的文献计量与热点可视化分析

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目的分析肿瘤预后预测领域机器学习应用的现况和研究热点,为后续相关研究提供参考。方法利用PubMed数据库进行初步检索,检索策略为:"machine learning"[MeSH Terms]AND"neoplasms"[MeSH Terms]AND"prognosis"[MeSH Terms],检索时间范围从PubMed建库至2021年7月,最后检索时间为2021年7月20日。人工筛选应用机器学习进行肿瘤预后预测研究的原始论文,统计每年发文量、主要主题词/副主题词的频次,应用共词双聚类方法分析该领域的研究热点。结果共获得该领域的原始研究论文838篇,每年论文量呈现指数增长的趋势;纳入论文共标引了1265个主要主题词/副主题词;将频次在15次及以上的39个主要主题词/副主题词作为高频词,对高频词进行双聚类可视化分析,得到6大类相关研究热点。结论肿瘤预后预测领域机器学习的相关研究快速发展,深度学习在该领域表现出最大的研究热度。但该领域研究目前主要集中在脑肿瘤、肺肿瘤、乳腺肿瘤、前列腺肿瘤等方面,研究人员可以关注其他部位的肿瘤,充分运用机器学习的方法开展后续研究。

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来源
《医学信息》 |2022年第9期|90-94|共5页
作者
李轩; 王子为; 赵靖萱; 刘子琦; 崔祉盈; 闫佰荟; 李范;
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作者单位

中国医科大学创新学院;

中国医科大学中英联合学院;

中国医科大学健康管理学院;

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正文语种 chi
中图分类预后;
关键词
肿瘤; 预后; 预测; 机器学习;

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