机器学习在肺癌研究中的进展与未来趋势：基于文献计量学的深度解析

来自哈佛大学等机构的研究人员通过文献计量学分析，系统梳理了2004年以来机器学习(ML)在肺癌筛查、诊断及治疗领域的1,826篇研究文献。研究发现美国在该领域领先，Madabhushi Anant等学者贡献突出，研究热点从"乳腺癌""放疗"转向"计算机辅助诊断(CAD)"，近年聚焦"纹理分析""生存预测"和"影像组学(Radiomics)"，为精准医疗发展提供重要方向指引。

　　

近年来，随着机器学习(ML)技术的蓬勃发展，肺癌筛查、诊断和治疗领域取得了突破性进展。通过对Web of Science核心合集收录的1,826篇学术论文进行文献计量分析，研究者们绘制了该领域近20年的发展图谱。

数据分析显示，美国在ML应用于肺癌研究方面处于全球领先地位。哈佛大学作为核心机构发挥着关键作用，而Madabhushi Anant教授在作者共现网络中展现出突出的学术影响力。期刊分析表明，《SCI REP-UK》是该领域发文量最高的期刊，而《NEW ENGL J MED》《NATURE》等顶级医学期刊也持续关注这一交叉研究方向。

通过关键词突现分析，研究者捕捉到研究热点的动态演变：早期(2004-2012)聚焦"乳腺癌"和"放疗"相关技术；中期(2013-2017)转向"计算机辅助诊断(CAD)"；近年来(2018至今)则涌现出"纹理分析"、"计算机辅助检测"、"生存预测"和"影像组学(Radiomics)"等前沿方向。这些技术突破正推动着肺癌诊疗向智能化、精准化方向发展。

随着ML技术在肺癌领域的深入应用，"计算机辅助检测"、"生存预测模型"和"影像组学"已成为最具潜力的研究方向，这些突破不仅提升了早期诊断准确率，更为个体化治疗方案的制定提供了科学依据，展现出广阔的临床应用前景。