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论文数量：截至2024年，共发表了133,116篇相关论文，其中2024年单年发表量达到32,043篇，创历史新高。这表明机器学习在学术研究和实际应用中的重要性日益增加，吸引了大量研究者的关注。
增长趋势：自20世纪60年代以来，机器学习相关论文发表量逐步上升，尤其是2010年后进入爆发式增长阶段。这种趋势与深度学习、大规模计算能力的发展以及多学科交叉研究的推动密切相关。
论文质量：高影响因子（IF）期刊的论文占比显著，其中IF≥20的顶级论文有3,004篇（约2.3%），IF在10-20之间的论文有9,801篇（约7.4%），而IF在8-10之间的论文也达到了7,861篇（约5.9%）。
这些高质量研究成果集中在医学、工程、数据科学等多个领域，展现了机器学习的广泛应用和学术价值。
在近5年内，机器学习相关研究的论文发表主要集中于美国以33,362篇论文（占总量的32.6%）位居首位，占据全球研究的主导地位，反映了其在人工智能领域的技术优势和科研资源的集中投入。中国紧随其后，发表共计23,473篇论文（占总量的13.8%），展现了快速崛起的科研实力和在机器学习基础研究及应用领域的显著进展。印度、德国、加拿大紧随其后，分列第三到第五，表明机器学习的研究已在全球范围内形成广泛布局。
（SCI论文国家分布）
按照发表论文的总影响因子排序，机器学习领域全球TOP5活跃的医院依次为：麻省总医院、梅奥诊所、布莱根妇女医院、华西医院、纪念斯隆凯特琳癌症中心。 2024年进入到全球机器学习领域累计影响因子TOP20的中国其他领先医院：湘雅医院、北京协和医院、复旦大学附属肿瘤医院等均榜上有名，表明中国的多个顶尖医院在该研究中发挥了重要作用。
发表机器学习相关研究领域论文最多的SCI期刊依次为：
Sci Rep (IF=3.8), Sensors (Basel) (IF=3.3), PLOS One (IF=2.9), Heliyon (IF=3.4), Diagnostics(Basel) (IF=3.1)等。
2. 研究热点疾病/表型
（研究热点基因和疾病）
Feng R, Deb B, Ganesan P, Tjong FVY, Rogers AJ, Ruipérez-Campillo S, Somani S, Clopton P, Baykaner T, Rodrigo M, Zou J, Haddad F, Zahari M, Narayan SM. Segmenting computed tomograms for cardiac ablation using machine learning leveraged by domain knowledge encoding. Front Cardiovasc Med. 2023 Oct 2;10:1189293. doi: 10.3389/fcvm.2023.1189293. PMID: 37849936; PMCID: PMC10577270. Kolk MZH, Deb B, Ruipérez-Campillo S, Bhatia NK, Clopton P, Wilde AAM, Narayan SM, Knops RE, Tjong FVY. Machine learning of electrophysiological signals for the prediction of ventricular arrhythmias: systematic review and examination of heterogeneity between studies. EBioMedicine. 2023 Mar;89:104462. doi: 10.1016/j.ebiom.2023.104462. Epub 2023 Feb 9. PMID: 36773349; PMCID: PMC9945642. Kolk MZH, Ruipérez-Campillo S, Deb B, Bekkers EJ, Allaart CP, Rogers AJ, Van Der Lingen ACJ, Alvarez Florez L, Isgum I, De Vos BD, Clopton P, Wilde AAM, Knops RE, Narayan SM, Tjong FVY. Optimizing patient selection for primary prevention implantable cardioverter-defibrillator implantation: utilizing multimodal machine learning to assess risk of implantable cardioverter-defibrillator non-benefit. Europace. 2023 Aug 2;25(9):euad271. doi: 10.1093/europace/euad271. PMID: 37712675; PMCID: PMC10516624. Narayan SM, Rogers AJ. Can Machine Learning Disrupt the Prediction of Sudden Death? J Am Coll Cardiol. 2023 Mar 14;81(10):962-963. doi: 10.1016/j.jacc.2022.12.027. PMID: 36889874; PMCID: PMC10984642. Razeghi O, Kapoor R, Alhusseini MI, Fazal M, Tang S, Roney CH, Rogers AJ, Lee A, Wang PJ, Clopton P, Rubin DL, Narayan SM, Niederer S, Baykaner T. Atrial fibrillation ablation outcome prediction with a machine learning fusion framework incorporating cardiac computed tomography. J Cardiovasc Electrophysiol. 2023 May;34(5):1164-1174. doi: 10.1111/jce.15890. Epub 2023 Apr 27. PMID: 36934383; PMCID: PMC10857794. Razeghi O, Kapoor R, Alhusseini MI, Fazal M, Tang S, Roney CH, Rogers AJ, Lee A, Wang PJ, Clopton P, Rubin DL, Narayan SM, Niederer S, Baykaner T. Atrial fibrillation ablation outcome prediction with a machine learning fusion framework incorporating cardiac computed tomography. J Cardiovasc Electrophysiol. 2023 May;34(5):1164-1174. doi: 10.1111/jce.15890. Epub 2023 Apr 27. PMID: 36934383; PMCID: PMC10857794. Rodrigo M, Alhusseini MI, Rogers AJ, Krittanawong C, Thakur S, Feng R, Ganesan P, Narayan SM. Atrial fibrillation signatures on intracardiac electrograms identified by deep learning. Comput Biol Med. 2022 Jun;145:105451. doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105451. Epub 2022 Apr 1. PMID: 35429831; PMCID: PMC9951584. Narayan SM, Svennberg E. Learning AI for busy clinicians: Staying ahead. Heart Rhythm. 2024 Oct;21(10):e277-e278. doi: 10.1016/j.hrthm.2024.08.009. Epub 2024 Aug 28. PMID: 39207353; PMCID: PMC11623442.
研究热点：机器学习的研究重点集中于深度学习、大模型、多模态学习以及强化学习等领域，特别是在医疗健康、自然语言处理、图像识别等方向取得了显著进展。多学科交叉（如生物信息学与机器学习结合）正在成为主要发展方向。
论文数量与质量：近年来，机器学习相关论文发表数量快速增长，2024年达到32,043篇创下历史新高。在质量上，IF≥20的顶级论文有3,004篇，10-20的论文有9,801篇，显示出高水平研究的显著增长，表明机器学习领域的学术影响力持续扩大。
研究机构与区域分布：美国和中国主导了全球机器学习研究，美国以33,362篇论文位居首位，中国紧随其后。这些成果主要来自斯坦福大学、麻省理工学院、清华大学等顶尖机构，同时欧洲、日本、印度等国家的研究力量也有重要贡献，表明机器学习研究在全球范围内的广泛布局。
应用领域：机器学习在医疗、金融、自动驾驶、气候变化建模等实际应用中的潜力不断释放。例如在医疗领域，机器学习被广泛用于疾病预测、个性化治疗方案制定和药物开发，推动了精准医学的发展。
机器学习研究在基础理论、技术开发和实际应用上取得了显著进展。大数据分析揭示了该领域的快速增长和广泛布局，反映了机器学习作为现代科技核心驱动力的重要地位。
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