肿瘤预后预测领域机器学习应用的文献计量与热点可视化分析

目的 分析肿瘤预后预测领域机器学习应用的现况和研究热点,为后续相关研究提供参考.方法 利用PubMed数据库进行初步检索,检索策略为:"machine learning"[MeSH Terms]AND"neoplasms"[MeSH Terms]AND"prognosis"[MeSH Terms],检索时间范围从PubMed建库至2021年7月,最后检索时间为2021年7月20日.人工筛选应用机器学习进行肿瘤预后预测研究的原始论文,统计每年发文量、主要主题词/副主题词的频次,应用共词双聚类方法分析该领域的研究热点.结果 共获得该领域的原始研究论文838篇,每年论文量呈现指数增长的趋势;纳入论文共标引了 1265个主要主题词/副主题词;将频次在15次及以上的39个主要主题词/副主题词作为高频词,对高频词进行双聚类可视化分析,得到6大类相关研究热点.结论 肿瘤预后预测领域机器学习的相关研究快速发展,深度学习在该领域表现出最大的研究热度.但该领域研究目前主要集中在脑肿瘤、肺肿瘤、乳腺肿瘤、前列腺肿瘤等方面,研究人员可以关注其他部位的肿瘤,充分运用机器学习的方法开展后续研究.