Page 8 - 2019年2月第30卷第4期
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still a gap between the current research level in this field in China and the international frontier research. In order to adapt to the
        international trend of the combination of AI technology and pharmacy，pharmacists in China should strengthen their cooperation
        with researchers in AI fields while doing well the basic work of experimental research and clinical trials，etc.
        KEYWORDS     Artificial intelligence；Pharmacy；Knowledge map；Visualization；Bibliometric analysis；Research hotspots；
        Research frontiers


            随着信息科技的高速发展，作为当今世界三大尖端                          ligence" OR "machine learn*" OR "neurocomputing" OR
        技术之一的人工智能（Artificial intelligence，AI）自 1956         "virtual assistan*" OR "robot*" OR "artificial neural net-
        年提出以来，已获得广泛的传播和发展，并渗透于各行                            work*"）AND（medication* OR drug* OR pharm*））”，语
        各业之中。2018年4月，我国教育部更是积极部署行动                          种选择“English”，时间跨度为 1998－2017 年，限定文献
        计划促进AI的多学科交叉融合，并计划至2020年，实现                         类型为“Article”和“Proceeding Paper”（即期刊与会议论
                                            [1]
        AI 总体技术和应用与世界先进水平持平 。AI 是以人                         文）。所得文献以全记录格式进行保存。由两名研究者
        类智能的相关理论为基础，运用大数据和机器学习等方                            对文献的题目和摘要逐一阅读，排除重复、信息缺损及
        法，模拟和延伸人类智能的理论、方法、技术及应用系统                           非相关性文献，最终保留3 674条文献记录。
        的一门边缘学科；其分支领域还包括数据库、数据挖掘、                           2 方法
                                            [2]
        统计学、知识发现、模式识别、神经网络等 ，目前已被广                              知识图谱是一门通过数据收集、信息挖掘、科学计
        泛应用于语言识别、智能终端、移动商务、医疗健康等诸                           量和图形绘制等手段来可视化地展现某个领域研究基
        多领域。其中，医疗健康领域目前存在优质资源不足、                            础和前沿的现代理论 ；绘制知识图谱常用的软件包括
                                                                              [14]
        医疗成本高、医生培养和药品研发周期长等现实问题，                            CiteSpace、Sci2Tool、Bibexel等。其中，CiteSpace是由美
        因此 AI 技术在该领域尤其展现出巨大潜力和可观前                           国知名学者陈超美博士开发的一款信息可视化分析软
          [3]
        景 ，世界范围各大科技巨头如谷歌、IBM等都争相布局                          件，可在权威数据库支持下分析并寻找某一学科领域的
                                                                                                    [15]
        AI医疗市场。                                             研究热点及发展趋势，是有效的知识导航工具 。本研
            药学领域作为最早应用 AI 技术的医疗健康领域，                        究利用ISI Web of Knowledge自带的分析检索结果及创
        在健康管理、辅助诊疗、药物挖掘、药品调配甚至临床合                           建引文报告功能，结合 CiteSpace 5.2.R1 软件，对目标文
        理用药等诸多方面，都已经实现了 AI 技术的广泛应用                          献进行定量统计和定性分析，对该领域研究的发文量、
        和发展。AI技术可用于完善对患者的健康风险识别（如                           共被引情况、主要研究国家/地区、主要研究机构、主要研
        CaféWell Health健康优化平台 ）、智能用药监测及不良                   究者、研究热点及研究前沿进行归纳总结。
                                  [4]
        反应风险评估（如计算机辅助的贝叶斯不良反应诊断系                            3 结果
                                  [6]
          [5]
                                                [7]
        统 ）、辅助临床治疗药物检测 、临床用药咨询 、合理化                         3.1  AI技术应用于药学领域的研究概况
        药物设计（如计算机辅助药物设计 ）、提高新药研发转                           3.1.1  文献发表数量       AI 技术应用于药学领域的第一
                                      [8]
        化效率 、提供新的药物靶向手段（如飞利浦“蜂群”机器                          篇 SCI 文献发表于 1992 年，彼时正处于 AI 研究的低谷
              [9]
        人 ），乃至于综合分析患者各类临床信息及药物经济                            期  [16] ，故 直 至 1997 年 该 领 域 发 文 量 仍 不 足 50 篇 。
          [10]
                                            [11]
        学数据，形成科学合理的个体化处方意见 。基于AI技                           1998－2017 年该领域年发文量和年引文量的分布情况
        术在药学领域中的快速发展和成果转化，为深入了解其                            见图1。由图1可见，20年内该领域发文量增长了9倍之
        研究现状及发展趋势，本文通过检索相关文献，运用多                            多，引文量亦逐年上升，表明这一时期AI技术应用于药
        元分时动态的可视化图谱软件 CiteSpace，对全球 AI 技                    学领域的研究呈现出飞速发展的态势。20世纪之后，计
        术应用于药学领域的热点研究及前沿方向等进行分析，                            算机硬件技术的突破性发展促成了 AI 技术的革新，而
        为相关技术的研发应用提供参考。                                     后大数据和深度学习的兴起更是带动了AI领域的快速
        1 资料来源                                              发展 。本研究目标文献发文量的激增也印证了 AI 技
                                                                [17]
            本研究数据来源于科学引文索引（Science Citation                 术应用于药学领域的研究与AI技术发展轨迹具有一致
        Index，SCI）网站Web of Science（简称“WOS数据库”）核             性，也提示该领域有良好的发展前景和研究价值。
        心合集中的SCI-EXPANDED数据库 ，该数据库收录的                       3.1.2  文献共被引和知识基础分析              文献之间通过相
                                       [12]
        文献具有高质量、低冗余、易适配的特点，广受学术界认                           互引证实现该领域发展的积累、连续和传承，同被一篇
          [13]
                                                                                                   [18]
        可 。数据库更新时间为2018年4月9日。本研究检索                          文献引用的关系结构可形成共被引网络图谱 ，其中的
                                                                                                         [19]
        策略为“TS=（（"artificial intelligence" OR "machine intel-  关键文献和奠基文献则构成了该领域的知识基础 。
        ·434  ·  China Pharmacy 2019 Vol. 30 No. 4                                   中国药房    2019年第30卷第4期
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