综述：人工智能在心电图中的应用文献计量分析

这篇综述通过文献计量学方法系统分析了人工智能（AI）在心电图（ECG）领域的50篇高引文献，揭示了2000-2020年间的研究趋势、核心作者（如Rajendra Acharya U）、顶尖期刊（如IEEE Trans Biomed Eng）及国家合作网络（以美国、中国、新加坡为主导）。研究强调AI在提升ECG诊断精度、心律失常分类和风险预测中的潜力，同时指出未来需加强跨机构合作以推动临床转化。

　　

背景

人工智能（AI）已成为现代医疗系统的革命性工具，显著提升了心电图（ECG）的诊断精度和临床决策效率。自19世纪末Willem Einthoven发明ECG以来，心血管领域的技术创新不断演进。ECG通过捕捉心脏电活动图形化数据，成为诊断传导异常和多种心脏病理的核心工具。AI通过机器学习算法和神经网络进一步扩展了ECG的应用场景，包括风险分层和个性化治疗方案的制定。

方法

本研究基于Web of Science核心合集（WoSCC）数据库，筛选2000-2020年间发表的50篇最高被引文献。检索策略结合AI相关术语（如深度学习、神经网络）与ECG关键词，排除可穿戴设备研究和非原创论文。数据分析采用R语言、VOSviewer和SPSS，涵盖引用密度、作者合作网络及国家贡献度等指标。

结果

时间趋势：2016年后研究数量激增，2018年达峰值（7篇）。最高引文献（1870次引用）发表于2014年，探讨心率变异性分析软件Kubios HRV的应用。
核心期刊与作者：IEEE Trans Biomed Eng（12篇）和Computers in Biol Med（7篇）为顶级发表平台；Rajendra Acharya U（9篇）和RS Tan（5篇）为高产学者。
国家与机构：美国（9篇）、中国（5篇）和新加坡（5篇）主导研究；梅奥诊所（9篇）和马来亚大学（7篇）为领先机构。
技术热点：深度学习（如卷积神经网络CNN）和动态特征分析是关键词聚类核心，聚焦心律失常分类（如房颤检测）和心肌梗死诊断。

讨论

AI-ECG研究的爆发式增长反映了其在临床中的潜在价值，但现有文献以方法学验证（证据等级5）为主，亟需更多高质量临床研究。跨国家合作（如新加坡-马来西亚）推动了技术创新，但数据标准化和临床整合仍是挑战。值得注意的是，引用量与期刊影响因子无显著相关性（r_s=0.065），提示研究影响力需多维评估。

结论

AI-ECG领域正加速发展，未来需聚焦多模态数据整合和临床转化。美国、中国及亚洲机构的突出贡献为全球合作奠定了基础，而深度学习算法的优化将继续推动心血管精准医疗的进步。