综述：人工智能在医疗保健领域研究的文献计量系统综述：基于TCCM框架和PRISMA指南（2016—2025年）

《Health Economics Review》：Artificial intelligence in healthcare: mapping research trends, economic implications, and future research directions through a bibliometric and systematic review

　　本文描述了一项文献计量系统综述（BSLR），聚焦于2016年至2025年间人工智能（AI）在医疗保健研究领域的应用。该综述采用了Justin Paul和Alejandro Rosado-Serrano创建的理论-情境-特征-方法（TCCM）框架，以及系统综述和荟萃分析首选报告项目（PRISMA）2020指南进行文章筛选。我们使用R-bibliometrix软件包分析了来自Scopus数据库的13，536篇同行评审文章，评估文献计量表现和科学图谱，并通过TCCM编码综合了312项高影响力研究。研究结果显示，AI医疗保健期刊出版物年增长率为71.42%；美国与中国之间保持着持续紧密的合作关系；AI在医疗保健领域存在三大主题——AI技术、临床应用和机器学习方法。研究发现存在显著的理论和方法局限性；来自发展中地区的研究数量有限，且大多数研究局限于回顾性单中心监督学习，表明医疗保健领域需要更加多样化和经过外部验证的AI研究。