目的·分析2015—2023年上海交通大学医学院(简称“交医”)高水平临床研究发展趋势及现状,并对交医临床研究水平的提升策略进行总结,旨在为医学院校推动高水平临床研究提供参考。方法·在Web of Science核心合集数据库中,检索...目的·分析2015—2023年上海交通大学医学院(简称“交医”)高水平临床研究发展趋势及现状,并对交医临床研究水平的提升策略进行总结,旨在为医学院校推动高水平临床研究提供参考。方法·在Web of Science核心合集数据库中,检索发表时间为2015—2023年,以交医(含附属医院)作为第一作者所在机构发表的论文。利用一般描述性方法分析临床研究论文发表、临床试验注册、临床研究人才队伍、临床研究合作现况;运用文献计量方法对检索到的临床研究论文的国际合作、主题分布等进行可视化分析;对2015—2018年与2019—2023年两个时间段,交医在临床研究领域发文数、Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数和专职科研人员数量方面的差异进行比较和分析。结果·2015—2023年,以交医为第一作者所在机构发表的临床研究论文共计9468篇,年发文量呈逐年上升趋势;2015—2023年,交医临床研究Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数、美国临床试验注册平台和中国临床试验注册中心注册的临床研究数、临床指南和专家共识发布数、专职科研队伍人数以及国家级人才新增人数均呈整体上升趋势;肿瘤、心脑血管疾病等重大慢性病为主要研究热点。临床研究论文中,1308篇(13.82%)为国际合作论文,其中以美国(733篇)、澳大利亚(137篇)、英国(99篇)等发达国家/地区与交医合作论文居多。2019—2023年与2015—2018年相比,交医在临床研究论文数、Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数和附属医院新增专职科研人数方面比较,均显著增加(均P<0.05)。结论·交医强化顶层设计,围绕重大疾病进行深入探索,以“平台-人才-方法学”为路径,构建了体系化、一体化和闭环式的临床研究水平提升模式,相继产出了一批高质量的临床研究成果。展开更多
目的梳理人工智能在中医药临床研究中的应用现状,为充分发挥人工智能在中医药研究领域的作用提供参考依据。方法检索中国知网、万方、中国科技期刊数据库、PubMed和Web of Science核心数据库,收集公开发表的针对人工智能在中医药临床研...目的梳理人工智能在中医药临床研究中的应用现状,为充分发挥人工智能在中医药研究领域的作用提供参考依据。方法检索中国知网、万方、中国科技期刊数据库、PubMed和Web of Science核心数据库,收集公开发表的针对人工智能在中医药临床研究中应用的文献,进行分析。结果最终纳入32篇文献,均来自中国,发文年限在2014—2023年。研究主要来自高校和医疗机构。纳入的文献均为观察性研究,共包含病例47564例。人工智能在中医药临床研究中的应用包含10个方面,排名前三的分别为:(1)根据中医证型预测疾病发生风险,预测准确率均在80%以上;(2)预测疾病的中医证型,预测准确率高达99.16%;(3)利用人工智能探索疾病的中医证型与理化指标的关联,准确率最高达96.4%。其余7个分别为利用人工智能挖掘并构建了舌图像与疾病的关联模型、辅助诊断、根据中医人格及体质预测疾病发生风险、预测疾病预后、根据中医脉象信号预测疾病发生风险、预测中成药不良反应发生率。结论人工智能在中医药临床研究中赋能效果明显,可有效提高患者的诊疗质量,避免医疗资源的浪费。展开更多
文摘目的·分析2015—2023年上海交通大学医学院(简称“交医”)高水平临床研究发展趋势及现状,并对交医临床研究水平的提升策略进行总结,旨在为医学院校推动高水平临床研究提供参考。方法·在Web of Science核心合集数据库中,检索发表时间为2015—2023年,以交医(含附属医院)作为第一作者所在机构发表的论文。利用一般描述性方法分析临床研究论文发表、临床试验注册、临床研究人才队伍、临床研究合作现况;运用文献计量方法对检索到的临床研究论文的国际合作、主题分布等进行可视化分析;对2015—2018年与2019—2023年两个时间段,交医在临床研究领域发文数、Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数和专职科研人员数量方面的差异进行比较和分析。结果·2015—2023年,以交医为第一作者所在机构发表的临床研究论文共计9468篇,年发文量呈逐年上升趋势;2015—2023年,交医临床研究Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数、美国临床试验注册平台和中国临床试验注册中心注册的临床研究数、临床指南和专家共识发布数、专职科研队伍人数以及国家级人才新增人数均呈整体上升趋势;肿瘤、心脑血管疾病等重大慢性病为主要研究热点。临床研究论文中,1308篇(13.82%)为国际合作论文,其中以美国(733篇)、澳大利亚(137篇)、英国(99篇)等发达国家/地区与交医合作论文居多。2019—2023年与2015—2018年相比,交医在临床研究论文数、Q1区发文数、顶尖临床医学期刊发文数和附属医院新增专职科研人数方面比较,均显著增加(均P<0.05)。结论·交医强化顶层设计,围绕重大疾病进行深入探索,以“平台-人才-方法学”为路径,构建了体系化、一体化和闭环式的临床研究水平提升模式,相继产出了一批高质量的临床研究成果。
文摘目的梳理人工智能在中医药临床研究中的应用现状,为充分发挥人工智能在中医药研究领域的作用提供参考依据。方法检索中国知网、万方、中国科技期刊数据库、PubMed和Web of Science核心数据库,收集公开发表的针对人工智能在中医药临床研究中应用的文献,进行分析。结果最终纳入32篇文献,均来自中国,发文年限在2014—2023年。研究主要来自高校和医疗机构。纳入的文献均为观察性研究,共包含病例47564例。人工智能在中医药临床研究中的应用包含10个方面,排名前三的分别为:(1)根据中医证型预测疾病发生风险,预测准确率均在80%以上;(2)预测疾病的中医证型,预测准确率高达99.16%;(3)利用人工智能探索疾病的中医证型与理化指标的关联,准确率最高达96.4%。其余7个分别为利用人工智能挖掘并构建了舌图像与疾病的关联模型、辅助诊断、根据中医人格及体质预测疾病发生风险、预测疾病预后、根据中医脉象信号预测疾病发生风险、预测中成药不良反应发生率。结论人工智能在中医药临床研究中赋能效果明显,可有效提高患者的诊疗质量,避免医疗资源的浪费。
