人工智能在护理领域的研究全景:一项跨越四十年的文献计量分析

2026-02-28 熊佳仪 MedSci原创 发表于上海

这项历时四十年的文献计量学研究系统揭示了人工智能与护理学交叉领域知识生产的宏观图景。

深度解析医学证据,DeepEvidence为你支撑决策 近年来人工智能技术在医疗健康领域的应用呈现指数级增长,但其在护理学科中的研究进展、知识结构与演化脉络尚未得到系统性的梳理与呈现。尽管已有部分综述聚焦于人工智能在老年照护机器人、临床决策支持系统或护理教育中的具体应用,但这些研究往往局限于特定技术或场景,难以描绘该领域整体发展的宏观图景。与此同时,现有的文献计量学研究在检索策略、时间跨度和分析方法上存在一定局限性,例如关键词覆盖范围较窄、对国际合作网络的探讨不够深入以及对护理学科独特性的关注不足。为填补这一研究空白,来自土耳其的研究人员开展了一项覆盖四十年时间跨度的文献计量分析,旨在系统描绘人工智能在护理领域研究的全球趋势、核心作者群、关键研究机构、主要学术阵地以及主题演化路径,为理解该交叉学科的发展脉络提供全面的数据支撑。 该研究采用文献计量学方法,严格遵循PRISMA 2020报告规范进行文献筛选与分析。数据来源于Web of Science核心合集,检索日期为2025年5月27日,涵盖该数据库中的七个主要引文索引。研究采用标题检索策略,将护理相关术语与人工智能相关术语进行布尔逻

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=Journal of Nursing Management - 2026 - Dikmen - Bibliometric Mapping of 40 Years of AI in Nursing Trends Collaborations .pdf)] GetArticleByIdResponse(id=6da4928190f1, projectId=1, sourceId=null, title=人工智能在护理领域的研究全景:一项跨越四十年的文献计量分析, articleFrom=MedSci原创, journalId=11340, copyright=原创, creationTypeList=[1], summary=这项历时四十年的文献计量学研究系统揭示了人工智能与护理学交叉领域知识生产的宏观图景。, cover=https://img.medsci.cn/20250224/1740391727298_8538692.jpg, authorId=0, author=熊佳仪, originalUrl=, linkOutUrl=, content=深度解析医学证据,DeepEvidence为你支撑决策 近年来人工智能技术在医疗健康领域的应用呈现指数级增长,但其在护理学科中的研究进展、知识结构与演化脉络尚未得到系统性的梳理与呈现。尽管已有部分综述聚焦于人工智能在老年照护机器人、临床决策支持系统或护理教育中的具体应用,但这些研究往往局限于特定技术或场景,难以描绘该领域整体发展的宏观图景。与此同时,现有的文献计量学研究在检索策略、时间跨度和分析方法上存在一定局限性,例如关键词覆盖范围较窄、对国际合作网络的探讨不够深入以及对护理学科独特性的关注不足。为填补这一研究空白,来自土耳其的研究人员开展了一项覆盖四十年时间跨度的文献计量分析,旨在系统描绘人工智能在护理领域研究的全球趋势、核心作者群、关键研究机构、主要学术阵地以及主题演化路径,为理解该交叉学科的发展脉络提供全面的数据支撑。 该研究采用文献计量学方法,严格遵循PRISMA 2020报告规范进行文献筛选与分析。数据来源于Web of Science核心合集,检索日期为2025年5月27日,涵盖该数据库中的七个主要引文索引。研究采用标题检索策略,将护理相关术语与人工智能相关术语进行布尔逻, belongTo=, tagList=[TagDto(tagId=8461, tagName=人工智能), TagDto(tagId=106555, tagName=知识图谱), TagDto(tagId=121975, tagName=文献计量学分析)], categoryList=[CategoryDto(categoryId=72, categoryName=人工智能, tenant=100), CategoryDto(categoryId=79, categoryName=护理, tenant=100), CategoryDto(categoryId=83, categoryName=一般报道, tenant=100), CategoryDto(categoryId=84, categoryName=研究进展, tenant=100), CategoryDto(categoryId=20656, categoryName=梅斯医学, tenant=100)], articleKeywordId=0, articleKeyword=, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=0, guiderKeyword=, guiderKeywordNum=6, opened=0, paymentType=1, paymentAmount=5, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=356, appHits=0, showAppHits=0, pcHits=53, showPcHits=356, likes=0, shares=0, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Sat Feb 28 14:43:00 CST 2026, publishedTimeString=2026-02-28, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=6556186, editor=护理新前沿, waterMark=0, formatted=0, deleted=0, version=4, createdBy=074a6512445, createdName=xiongjy, createdTime=Fri Feb 27 15:21:32 CST 2026, updatedBy=92910, updatedName=rayms, updatedTime=Sat Feb 28 14:43:54 CST 2026, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=Journal of Nursing Management - 2026 - Dikmen - Bibliometric Mapping of 40 Years of AI in Nursing Trends Collaborations .pdf)], guideDownload=1, surveyId=null, surveyIdStr=null, surveyName=null, pushMsXiaoZhi=true, qaList=[{id=1906773, encryptionId=f9681906e7327, articleId=6da4928190f1, userName=administrator, question=为什么零被引文献被排除在文献计量分析之外?, answer=基于距离的映射技术要求文献间存在引用关系来构建网络结构,零被引文献无法有效贡献于这种关系强度的计算,因此被排除以保障分析结果的可靠性。, clickNum=0, type=article, createdAt=1772262331527, updatedAt=1772262331527}, {id=1906776, encryptionId=c6fe1906e7699, articleId=6da4928190f1, userName=administrator, question=未来人工智能护理研究最需要突破的方向是什么?, answer=需要加强跨国跨学科合作构建统一标准,深化伦理与管理研究,并通过技术创新与护理核心价值(如人文关怀、个性化照护)的深度融合来推动高质量发展。, clickNum=0, type=article, createdAt=1772262331527, updatedAt=1772262331527}])
Journal of Nursing Management - 2026 - Dikmen - Bibliometric Mapping of 40 Years of AI in Nursing Trends Collaborations .pdf
评论区 (1)
#插入话题
  1. [GetPortalCommentsPageByObjectIdResponse(id=2301920, encodeId=a104230192076, content=<a href='/topic/show?id=d3a024808e0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#人工智能#</a> <a href='/topic/show?id=18a211225ecf' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#知识图谱#</a> <a href='/topic/show?id=d6a213e40607' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#文献计量学分析#</a>, beContent=null, objectType=article, channel=null, level=null, likeNumber=23, replyNumber=0, topicName=null, topicId=null, topicList=[TopicDto(id=24808, encryptionId=d3a024808e0, topicName=人工智能), TopicDto(id=137406, encryptionId=d6a213e40607, topicName=文献计量学分析), TopicDto(id=112257, encryptionId=18a211225ecf, topicName=知识图谱)], attachment=null, authenticateStatus=null, createdAvatar=null, createdBy=cade5395722, createdName=梅斯管理员, createdTime=Sat Feb 28 14:43:54 CST 2026, time=2026-02-28, status=1, ipAttribution=上海)]

相关资讯

Systematic Reviews:高级实践护士领导行为的决定因素与结果——基于 PRISMA-P 的 AI 辅助研究设计

本项系统评价方案旨在填补护理领导力研究中的一个关键空白,其研究成果将为设计有效的领导力发展项目提供直接证据,帮助高级实践护士在复杂的医疗环境中充分发挥其领导潜力。

好文推荐 | 人工智能在血管超声中的应用现状及进展

本文综述了AI在血管超声方面的最新研究进展,涵盖经颅多普勒超声、颈动脉、腹主动脉瘤、主动脉夹层、外周动脉疾病、透析通路动静脉瘘、静脉血栓及下腔静脉等方面。

J Transl Med 西南医科大学张春祥教授团队综述基于人工智能的从头蛋白质设计与临床应用变革

作者系统总结了从头蛋白设计的主要计算框架,阐明了以深度学习为核心的新一代结构生成与序列设计算法如何显著提升从头设计蛋白的结构合理性与功能可行性,并由此拓展了从头设计蛋白的应用边界。

CGP | 人工智能赋能基层医疗卫生服务:进展与挑战

本文深入梳理人工智能在基层医疗卫生系统的应用进展,发现其可以辅助诊疗,助力数智化健康管理和健康教育、公共医疗服务数智化管理,同时有助于优化医疗卫生资源配置。

【论肿道麻】人工智能进入肿瘤病理领域:当前应用与未来展望

本文阐述了人工智能在病理学中的应用不仅有望提升癌症诊断和预后的准确性和效率,还将促进个性化治疗策略的发展。

PLOS Medicine:大语言模型对肝细胞癌治疗建议的临床效用

大语言模型生成的治疗建议与临床医生决策的一致性,在早期肝细胞癌中与改善的生存相关,但在晚期疾病中则无益甚至有害。

Journal of Neuromuscular Diseases:联邦机器学习如何破解罕见病研究的 “数据孤岛” 难题

联邦学习通过其隐私保护的分布式架构,为罕见病研究开启了一条在严格遵守数据法规前提下充分利用分散数据的全新路径。

Chin Med:多模态数据驱动下人工智能在中医药研发、质控与临床应用中的系统综述

人工智能与多模态数据的深度融合,正引领中医药走向一条数据驱动、机制明晰、标准规范、个性精准的现代化发展之路。

【专家论坛】人工智能在脑动静脉畸形影像学中的应用现状及展望

该文旨在对近年来人工智能在bAVM影像学领域的应用进展进行论述,同时分析目前人工智能相关bAVM研究存在的局限性,并对未来的研究方向进行展望。

Chin Med:AI与多组学技术在抗抑郁中药潜在靶点优化中的应用

AI与多组学技术的整合的关键在于实验验证,AI预测的靶点需通过细胞实验等验证其生物学意义,二者的迭代优化可显著提升靶点发现的可靠性。