为了帮助受SCI论文困扰的医生、研究生摆脱困境，我们以一篇论文为例，给您解读如何做文献计量分析。这篇论文的题目是“The Global Research of Artificial Intelligence on Prostate Cancer: A 22-Year Bibliometric Analysis”，由中山大学孙逸仙纪念医院的医生发表在Front Oncol（IF 6.25）。 1，从选题上看，作者关注了人工智能在医学临床中的应用。 人工智能（AI）在医学临床中的应用正在不断拓展，主要体现在疾病诊断、治疗方案推荐、患者监测等方面。通过机器学习和深度学习算法，AI能够帮助分析影像数据、检测早期癌症迹象、评估肿瘤的恶性程度及预测患者预后。AI还可用于个性化治疗方案的制定，通过分析患者基因组数据和临床特征，提供精准的治疗建议，从而提高治疗效果并减少不必要的副作用。 我们的大数据分析显示，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。2024临床科研最大热点 - 机器学习；任何疾病都可以做，您可以从这些角度开展自己的研究 显然，AI在前列腺癌的诊断和治疗中发挥着重要作用。为此，作者应用文献计量学方法，总结了关于应用AI在前列腺癌研究中的应用，并探讨未来的研究热点。 2，我们一起看作者是如何做到的（主要研究方法）：使用了Clarivate Analytics的Web of Science核心合集的科学引文索引扩展版作为数据来源。分析了2,749篇与前列腺癌相关的人工智能研究，发现AI在该领域的研究近年来呈现出快速增长的趋势。分析了产出文献最多的国家，并与其他多个国家的合作，分析最具影响力的机构和研究者，以及通过关键词分析，指出当前的研究热点为“深度学习”和“多参数MRI”。 我们只展示其中的几个关键的结果。如需原文，可以找科研助手索取，备注“文献”。
其次，有用文献计量分析能够量化研究成果、引用频次、合作关系等数据，能够揭示癌症研究领域的发展趋势、热点主题和国际合作格局等，从而为宏观分析提供了客观依据，帮助识别各国、机构和学者在癌症研究中的贡献和影响力，推动科研资源的合理配置。 针对不同主题的文献计量分析，还能够有效评估不同技术或治疗方法的研究进展，为未来的癌症研究方向提供参考，具有重要的战略意义。 科研启发： 1，机器学习等人工智能在临床科研中应用快速递进。我们的大数据分析显示，美国国立卫生研究院（NIH）对机器学习（检索关键词："machine learning"）的资助力度持续增加，总资助金额已达到149亿美元，支持了25,156个项目。早期（1988-2000年），资助规模较小，每年资助项目数多为个位数，资金投入有限。自2010年起，资助项目和金额开始稳步增长，特别是在2020年后迎来了快速上升。2024年，NIH资助了4,324个项目，总金额超过30亿美元，创下历史新高。美国NIJ的资助涵盖了基础研究和临床应用领域，如利用机器学习技术分析基因组数据、开发精准医疗方案、优化疾病诊断和治疗方法等。近年来，随着机器学习技术与生物医学的深度融合，NIH的资助重点逐渐向多学科交叉和高效算法开发倾斜。这一趋势反映了机器学习在推动医疗科学创新、提高研究效率和解决复杂生物学问题方面的巨大潜力，同时也显示出美国对这一领域持续深入研究的坚定支持。 随着2024年人工智能获得两项诺奖，中国国家自然科学基金的资助也会加强。 2，文献计量分析可以发高质量SCI论文很多朋友甚至都没有听说过文献计量分析，所以对这类SCI论文发表方式也极为模式。实际上，作为大数据分析的重要分支，文献计量学作为客观评估指标，受到越来越多的重视；分析技术手段也突飞猛进，所以分析结果也更加客观和有价值。 也有同仁担心不会做文献计量分析。只要肯学习和花时间，任何人都可以通过分析既往发表的文献来发表SCI论文，甚至发表到顶刊。如果您自学不会或者没有时间，可以与科研助手Angela（微信号WICR-A）联系，她可以提供分析服务或培训的预约安排。 Reference: Shen Z, Wu H, Chen Z, Hu J, Pan J, Kong J, Lin T. The Global Research of Artificial Intelligence on Prostate Cancer: A 22-Year Bibliometric Analysis. Front Oncol. 2022 Mar 1;12:843735. doi: 10.3389/fonc.2022.843735. PMID: 35299747; PMCID: PMC8921533. ▼ 不管是您参加培训，还是直接使用分析服务，都能获赠五个仅Healsan™大数据才有的福利：
