人工智能在疼痛管理中的应用研究：文献计量与可视化分析揭示研究热点与未来趋势

本研究通过文献计量学方法，系统分析了1995-2024年间人工智能(AI)在疼痛管理领域的研究现状。研究人员利用VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix等工具，对Web of Science数据库中970篇文献进行可视化分析，揭示了机器学习(ML)、深度学习(DL)等技术在疼痛监测、风险预测和精准治疗中的应用趋势。结果显示美国和中国在该领域贡献最大，PAIN期刊发表的研究最具影响力。该研究为疼痛管理的智能化发展提供了重要参考。

　　

疼痛作为一种复杂的生理心理体验，长期以来都是医学领域的重要挑战。国际疼痛研究协会(IASP)将疼痛定义为"与实际或潜在组织损伤相关的不愉快感觉和情感体验"，这个定义凸显了疼痛的多维特性。据统计，仅美国就有超过5000万成年人(20.5%)长期遭受疼痛困扰，这不仅严重影响患者生活质量，还造成巨大的医疗资源负担。然而，由于疼痛具有高度主观性，传统评估方法存在明显局限，临床医生往往难以准确判断疼痛性质和程度，这成为有效疼痛管理的主要障碍。

随着大数据时代的到来，人工智能技术为疼痛管理带来了新的可能性。人工智能(AI)作为模拟和扩展人类智能的技术，涵盖机器学习(ML)、深度学习(DL)、专家系统等多个领域。在医疗健康领域，AI能够整合分析临床、行为、环境和药物等多源数据，为疼痛的精准评估和个性化干预提供支持。已有研究表明，AI技术可以用于疼痛风险预测、临床诊断分类以及制定个性化治疗方案。例如，Anan等开发了AI辅助健康项目改善颈肩痛和腰痛患者症状；Kobayashi等利用AI持续监测ICU患者的疼痛状态；Rahman等则通过"Manage My Pain"应用程序预测患者疼痛波动趋势。尽管AI在疼痛管理中的应用前景广阔，但该领域的研究质量、热点和趋势尚缺乏系统性评估。

遵义医科大学的研究团队开展了这项开创性的文献计量研究，旨在全面梳理AI在疼痛管理领域的发展脉络。研究人员检索了Web of Science核心合集数据库中1995-2024年的相关文献，最终纳入970篇论文进行深入分析。这些论文来自84个国家的5679位作者，发表在496种期刊上。通过VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix等工具，研究团队从国家/地区、机构、作者、期刊、关键词和共被引文献等多个维度进行了可视化分析。

研究发现，AI在疼痛管理领域的研究呈现明显的阶段性特征。1995-2013年为缓慢发展期，年均发文量不超过5篇；2014年后随着机器学习和大数据技术的突破，研究进入快速增长期，97%的文献发表于此阶段。美国和中国是该领域的主要贡献者，哈佛大学、加州大学系统和哈佛医学院是最具影响力的研究机构。挪威科技大学的Mork, Paul Jarle和Bach, Kerstin是最高产作者，而加州大学伯克利分校的Breiman, L.则是被引最多的学者。《医学互联网研究杂志》(Journal of Medical Internet Research)、《科学报告》(Scientific Reports)和《PLOS ONE》是发文量最多的期刊，而《PAIN》杂志发表的文献最具影响力。Loetsch J于2018年发表在《PAIN》上的"Machine learning in pain research"是被引频次最高的论文。

研究采用文献计量学方法，通过多维度分析揭示了AI在疼痛管理领域的研究现状。关键技术包括：

1. 使用Web of Science核心合集数据库进行文献检索，时间跨度为1995-2024年
2. 应用VOSviewer、CiteSpace和Bibliometrix进行可视化分析
3. 采用共现分析、共被引分析和突发检测等方法
4. 基于Bradford定律和Lotka定律识别核心期刊和核心作者
5. 通过多国合作论文(MCP)指标评估国际合作强度

研究结果部分通过多个维度展示了AI在疼痛管理领域的研究现状：

年度发文量和被引频次分析显示，AI在疼痛管理领域的研究呈现指数级增长趋势。2020年文献被引首次突破千次(1092次)，2023年达到顶峰(3627次被引，233篇发文)。这种增长态势反映出该领域日益受到学界关注。

国家/地区分析表明，美国(297篇)和中国(170篇)是研究主力，两国发文量占总量的48.1%。英国(51篇)、加拿大(47篇)和德国(41篇)紧随其后。国际合作方面，美国的多国合作论文(MCP)数量最高(62篇)，显示其在国际合作中的主导地位。

机构合作网络显示，哈佛大学(60篇)、加州大学系统(47篇)和哈佛医学院(36篇)是最活跃的研究机构。这些机构在信息传播中发挥关键作用，加州大学系统的中介中心性达到0.25。

作者合作分析识别出418位核心作者(发文≥2篇)。挪威科技大学的Mork, Paul Jarle和Bach, Kerstin各发表6篇论文，合作强度最高(TLS=46)。被引分析显示，Breiman, L.(79次)、Karhade, AV(68次)和Loetsch J(54次)是最具影响力的学者。

期刊分析发现，《医学互联网研究杂志》(30篇)、《科学报告》(27篇)和《PLOS ONE》(26篇)是发文量前三的期刊。共被引分析显示，《PAIN》(893次)、《PLOS ONE》(631次)和《SPINE》(537次)是被引最多的期刊。通过Bradford定律确定了36种核心期刊。

关键词分析揭示了三大研究热点：

1. 红色聚类：使用AI技术监测和预测疾病相关疼痛，涉及机器学习、深度学习、人工神经网络等技术
2. 蓝色聚类：AI技术用于疼痛诊断和分类，关注分类准确性、诊断模型等
3. 绿色聚类：AI技术用于疼痛治疗和护理，包括人工智能、流行病学、治疗和大数据等主题

共被引文献分析显示，研究主要聚焦于临床决策支持系统和预测模型的开发。这些系统基于机器学习、深度学习和决策树等多种算法。Loetsch J的"Machine learning in pain research"、Hartvigsen J的"What low back pain is and why we need to pay attention"和Raja SN修订的IASP疼痛定义是被引最多的文献。

研究结论指出，AI在疼痛管理领域的应用正处于前所未有的快速发展阶段。通过文献计量分析，本研究系统梳理了该领域30年来的发展历程，从理论探索到临床整合的转变过程。研究发现，利用AI进行精准临床监测和风险预测、临床诊断和分类，以及为疼痛提供个性化治疗方案和护理措施已成为当前研究热点和未来趋势。机器学习、深度学习、人工神经网络和临床决策支持系统是构建预测模型的常用技术，也是该领域的热点研究方向。

这项研究的重要意义在于：

1. 首次通过文献计量学方法系统分析了AI在疼痛管理领域的研究进展
2. 揭示了该领域从基础研究到临床应用的转化趋势
3. 识别了关键研究机构、作者和期刊，为学术合作提供参考
4. 明确了当前研究热点和未来发展方向
5. 为疼痛管理的智能化发展提供了重要依据

讨论部分强调，AI技术在疼痛管理中的应用呈现出明显的类型差异。慢性疼痛研究主要关注AI在预测疼痛轨迹和实现个性化治疗中的作用，而急性疼痛研究则侧重于快速诊断分类和实时生理监测。尽管临床重点不同，两类研究都依赖于多模态数据整合。值得注意的是，AI与疼痛管理的结合深深植根于该领域的理论进展。国际疼痛研究协会(IASP)对疼痛和慢性疼痛的定义和分类为AI技术应用于疼痛评估、诊断和分层管