医学人工智能发展态势分析及问题浅析_申喜凤.pdf
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1、科技管理研究Science and Technology Management Research2023 No.72023 年第 7 期doi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.7.021医学人工智能发展态势分析及问题浅析申喜凤1,李美婷1,南嘉乐1,张维宁1,孙媛媛1,2,车美龄1,高东平1(1.中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所,北京100020;2.中国医学科学院/北京协和医学院北京协和医院,北京100730)摘要:为探究医学人工智能发展态势以及我国医学人工智能存在的问题,从医学人工智能领域论文、临床试验、医疗器械产品 3 个维度进行态势分析,量化分析
2、结果显示我国和全球医学人工智能发表论文数量均呈迅速增长趋势,发文数量及高被引论文方面我国处于国际前列;人工智能临床试验开展数量和面向疾病种类较多,但临床试验注册质量有待提高;我国人工智能医疗器械获批数量逐年增加,医疗人工智能产品认证稳步推进。医学人工智能发展的同时在理论层面、技术层面、伦理法律层面以及应用层面依旧面临着诸多问题和挑战。关键词:医学人工智能;高被引论文;临床试验;医疗器械;准入政策中图分类号:R499;H152.3;R197.39 文献标志码:A 文章编号:1000-7695(2023)7-0193-06Analysis on the Development Trend and
3、Problems of Medical Artificial IntelligenceShen Xifeng1,Li Meiting1,Nan Jiale1,Zhang Weining1,Sun Yuanyuan1,2,Che Meiling1,Gao Dongping1(1.Institute of Medical Information,Chinese Academy of Medical Sciences&Peking Union Medical College,Beijing 100020,China;2.Peking Union Medical College Hospital,Ch
4、inese Academy of Medical Sciences&Peking Union Medical College,Beijing 100730,China)Abstract:In order to explore the development trend and the existing problems of medical artificial intelligence in China,this paper analyzes the situation from three dimensions:papers,clinical trials,and medical devi
5、ce products in the field of medical artificial intelligence.Quantitative analysis results show that the number of papers published on medical artificial intelligence in China and the world is showing a rapid growth trend,and China is in the forefront of the world in terms of the number of papers pub
6、lished and highly cited papers;the number of artificial intelligence clinical trials carried out and the types of diseases targeted are relatively large,but the quality of clinical trial registration needs to be improved;the number of approved artificial intelligence medical devices in China is incr
7、easing year by year,and the certification of medical artificial intelligence products is steadily advancing.With the development of medical artificial intelligence,there are still many problems and challenges at the theoretical level,technical level,ethical and legal level,and application level.Key
8、words:medical artificial intelligence;highly cited papers;clinical trials;medical devices;access policy收稿日期:2022-08-21,修回日期:2022-11-16基金项目:国家科技创新 2030“新一代人工智能”重大项目“面向医学人工智能服务的知识体系构建和应用研究”(2020AAA0104905);国家社会科学基金重大项目“大数据背景下人工智能及其逻辑的哲学反思”(19ZDA041)医学人工智能是人工智能与医学相结合的产物,伴随着人工智能的发展而发展,20世纪50至70年代,被称为人工智
9、能推理年代,英国利兹大学研发的AAPHelp 系统是有文献记载的医疗领域最早出现的人工智能系统1,主要用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。20 世纪 70 至 90 年代,则是人工智能知识工程年代,在此期间美国匹兹堡大学研发了主要用于内科复杂疾病辅助诊断的 INTERNISTI系统;斯坦福大学研发能对感染性疾病患者进行诊断,开出抗生素处方的 MYCIN 系统;哈佛医学院研发了 DXplain 系统,能依据临床表现提供诊断方案,同时也有商业化的应用系统出现,如 QMR(Quick Medical Reference)2。2000 年之后人工智能进入数据挖掘时代,美国 FDA 于 2017
10、年批准了第一款心脏磁共振成像人工智能分析软件 Cardio DL,于 2018 年批准了全球第一款人工智能医疗设备IDx-DR3。随着 5G 时代的到来,进一步促进了人工智能与影像识别4、药物发现5、疾病诊断6、194申喜凤等:医学人工智能发展态势分析及问题浅析神经医学7、眼科学、肿瘤学等诸多方向学科的融合发展。医学人工智能在辅助医生诊断,减少漏诊误诊,提高诊断效率,弥补资源供需的缺口,疾病风险预警,提供健康顾问服务,支持药物研发,提升制药效率等方面均发挥着越来越重要的作用。本研究将基于情报学的视角从医学人工智能论文、人工智能临床试验、人工智能医疗器械产品和相关政策着手,分析医学人工智能的研究
11、态势,了解医学人工智能的发展现状,探讨在医学人工智能发展中存在的问题和面临的挑战,旨在促进人工智能与医学更好相互融合和发展。1数据来源及分析维度在 Web of Science 数据库用检索式 TS=(medical OR medicine OR diagnosis OR medicare OR medicaid OR Medical image OR Diagnosis OR diacrisis OR diagnoses OR auxiliary diagnosis OR assisting exarnination OR Assistance in diagnosis OR Disease
12、 prediction OR early diagnosis OR risk profile OR Disease warning OR hospital management OR outpatient navigation enquiry system OR health control OR health management OR public health OR health administration OR Gene detection OR Gene sequencing OR Gene scanning OR Genome recognition OR Genome scan
13、ning OR proteomics OR proteome OR Metabonomics OR metabolize OR Drug finding OR Pharmaceutical finding OR Drug design OR Pharmaceutical design ORTarget screening OR drug screening OR Pharmaceutical compound OR Clinical optimization OR Drug optimization OR Pharmaceutical optimization)AND TS=(artifici
14、al intelligence OR AI OR ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OR ANN OR machine learning OR GENERIC ALGORITHM OR GA OR natural language processing OR NLP OR deep leaning OR speech recognition OR Affective computing OR expert system OR computer vision OR robot OR automatic programming OR pattern recognition OR
15、knowledge representation OR knowledge acquisition OR knowledge manipulation system OR machine translation OR automated reasoning),时间跨度为 20112022,文献类型为论文和会议录论文,数据库限定为 Web of Science 核心合集,检索到 71 239 篇,高被引论文 2 673 篇;在美国临床试验注册中心(ClinicialTrial.gov,https:/clinicaltrials.gov/)用检索式“Artificial intelligence
16、OR AI OR Artificial neural network OR machine learning OR deep learning OR natural language processing OR NLP OR speech recognition OR expert system OR computer vision OR robot”共检索到 2 015 项临床试验;在我国国家药品监督管理局以“人工智能”“深度学习”“辅助诊疗”“辅助检测”“辅助分诊”和“辅助评估”等为关键词并经人工审核得到 32 项获批的人工智能产品。检索时间均截至 2022 年 7 月 20 日,采用科学
17、计量法,从文献、临床试验、医疗器械 3 个维度进行分析。2医学人工智能发展态势2.1基于文献的医学人工智能发展态势分析2.1.1全球医学人工智能发文量增长迅速2011 至 2022 年,全球共发表医学人工智能领域论文 71 239 篇,我国和全球医学人工智能发表论文数量均呈迅速增长趋势,我国发表论文数量所占比重也逐年增加,如图 1 所示。发文量前十的国家分别是美国、中国、印度、英国、德国、意大利、加拿大、韩国、日本、西班牙,在发文总量中美国所占最多达 25.33%,其次是中国占 20.07%,第三是印度占 8.62%。图 120112022 年医学人工智能发文量变化趋势20112022 年全球
18、发表医学人工智能 SCI 论文前 10 的主要机构有加州大学、哈佛大学、法国研究型大学、中国科学院、伦敦大学、哈佛医学院、德克萨斯大学、埃及知识库 EKB、法国国家科学院研究中心、斯坦福大学,其中美国的机构占一半,法国2个,中国、英国、德国和埃及各1个,如图2所示。我国医学人工智能 SCI 收录论文发文机构主要为高校和科研机构,前 10 的机构主要有中国科学院、上海交通大学、浙江大学、清华大学、中山大学、中国科学院大学、华中科技大学、复旦大学、北京大学和中国医学科学院,如图 3 所示,高校和科研院所大多集中在大数据智能、跨媒体智能、协同智能3 个学科方向。申喜凤等:医学人工智能发展态势分析及问
19、题浅析195图 220112022 年全球医学人工智能SCI 收录论文发文主要机构图 320112022 年中国医学人工智能SCI 收录论文发文主要机构2.1.2我国医学人工智能高被引论文逐年增加,研究主题丰富20112022 年高被引论文全球医学人工智能高被引论文 2 673 篇,呈逐年增长趋势。其中美国发文量最多(1 165篇,43.58%),第二是中国(796 篇,29.78%),如图 4 所示,从 2011 到 2019 年中国与美国高被引论文数量的差距还相对较大,2020 年到2022 年中国与美国差距减小并超过美国。高被引论文的领域较多涉及计算机科学、数学计算生物学、工程、数学、放
20、射学核医学、生物化学分子生物学、神经科学和肿瘤学。利用 CiteSpace 对人工智能高被引论文进行关键词聚类分析,结果聚为 7 簇,如图 5 所示,分别是误诊、正确诊断、卷积神经网络、直觉惩罚偏好关系(IMPR)、前列腺癌、帕金森疾病和数据驱动疾病预测,该 7 簇分为 4 个主题,分别是重点疾病、疾病诊断、疾病预测和人工智能技术。重点疾病聚成的簇最大的是帕金森疾病和前列腺癌,疾病诊断和疾病预测簇中,以大数据为驱动研究覆盖病种较多,包括帕金森疾病、眼科疾病、口腔疾病、心血管疾病、胃肠疾病以及癌症等多种疾病,在人工智能技术中,以卷积神经网络等深度学习技术和对现有模型引入特征进行优化和拼接为主。图
21、 420112022 年全球医学人工智能高被引论文发文趋势图 520112022 年全球医学人工智能高被引论文主题2.2医学人工智能临床试验开展广泛2.2.1全球医学人工智能试验注册情况在 ClinicialTrials.gov 上全球医学人工智临床试验共登记注册 2 015 项,主要在东亚、南美和欧洲,主要国家有美国、中国、韩国、法国和意大利。美国登记注册的医学人工智能临床试验454项(22.53%),数量最多,其次是中国,登记了 417 项(20.69%),均远远多于其他国家。医学人工智能临床试验登记注册前 10 的国家如下表 1 所示。表 120112022 年全球开展医学人工智能临床试
22、验的前 10 名的国家排序国家临床试验数量/项1美国4542中国4173韩国1414法国1395意大利1106英国957加拿大678德国629西班牙5810比利时532.2.2临床试验临床分期和招募情况2015 项人工智能临床试验中,1 138 项为干预性试验,占 56.47%,875 项为观察性试验,其中 2 项未注明试验类型。关于临床试验各临床阶段试情况,196申喜凤等:医学人工智能发展态势分析及问题浅析干预性试验中有 929 项未明确分期,占 81.63%,在明确分期的试验中临床分期为期的数量最多,其次是期,期、期和期临床试验数量总体相差不大,不同临床分期均有临床试验开展,如表 2所示。
23、关于医学人工智能临床试验临床阶段试验招表 220112022 年全球医学人工智能临床试验各临床阶段试情况单位:项试验类型数量临床分期0 期期/期期/期期期未明确干预性实验1 1381237166763833929观察性实验875/表 320112022 年全球医学人工智能临床试验临床阶段试验招募情况单位:项试验类型数量招募状态招募在研应邀报名完成尚未招募撤回/暂停/终止状态未知干预性实验1 138307421641714168147观察性实验87535358312151181585总计2 0136601004763225983232募情况,在干预性临床试验和观察性临床试验中,处于招募状态的最多
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