人工智能与机器学习在肾癌研究中的趋势：一项文献计量学分析揭示领域发展与未来方向

《Hormones & Cancer》：Trends in artificial intelligence and machine learning for renal cancer

本文聚焦人工智能(AI)与机器学习(ML)技术在肾癌(RC)研究领域的应用趋势。为梳理这一快速发展的交叉领域，研究人员系统检索了2012至2025年间Web of Science核心合集的1055篇文献，综合运用VOSviewer、CiteSpace和bibliometrix等工具进行文献计量分析。研究揭示了该领域年增长率高达48.45%的爆发式增长，精准识别了中国(贡献36.6%)和美国的主导地位，以及University of Texas System等核心机构。分析进一步指出当前研究热点集中于nivolumab、免疫检查点抑制剂、肿瘤微环境及治疗耐药性等前沿方向。本研究首次提供了AI/ML在肾癌研究领域的全景式图谱，为未来资源分配、跨学科合作及临床转化指明了方向。

　　

肾细胞癌是成年人中最常见的肾脏恶性肿瘤，也是泌尿生殖系统癌症死亡的主要原因之一。面对现代医学数据的海量与复杂性，传统的分析方法往往显得力不从心。近年来，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的迅猛发展，为肾癌研究带来了革命性的工具。这些技术能够快速、精准地分析庞大复杂的数据集，发现人眼难以识别的模式，从而在肾癌的早期诊断、精准治疗和预后评估等方面展现出巨大潜力。然而，随着相关研究成果的爆炸式增长，该领域的知识体系变得日益碎片化和复杂，即便是领域内的专家也难以全面把握其整体脉络、核心力量与发展前沿。

为了解决这一问题，研究人员开展了一项系统的文献计量学研究，旨在全面描绘AI和ML在肾癌研究领域的知识图谱。这项研究并非仅仅关注某个单一技术或应用，而是首次尝试对整个领域进行全景式扫描，其范围覆盖了从医学影像、多组学数据到临床决策支持和健康经济学研究的各个方面。通过这种宏观视角，研究旨在揭示该领域的智力结构、合作网络、研究热点以及未来趋势，为科研人员、临床医生以及政策制定者提供一份有价值的“导航图”。

为了确保分析的全面性和科学性，研究团队在Web of Science核心合集数据库进行了系统的文献检索，时间跨度为2012年至2025年。他们采用了严格的纳入标准，最终确定了1055篇相关文献作为分析对象。随后，研究综合运用了三种先进的文献计量学软件工具：VOSviewer用于可视化国家、机构、作者间的合作网络以及关键词共现分析；CiteSpace用于探测突现文献，识别领域内的关键转折点；而R语言的bibliometrix包则用于分析研究主题的演变历程。这种多工具联用的策略，使得分析结果更加多维和可靠。

主要研究发现

出版物数量呈指数级增长

分析显示，AI和ML在肾癌领域的应用研究始于2012年。自2017年起，相关研究成果开始呈现显著的指数增长趋势。尤其在2024年，年度发文量达到了246篇的峰值。这一增长态势清晰地反映了科学界对利用先进算法提升肾癌诊疗水平的强烈兴趣，也凸显了跨学科合作在推动医学进步方面的巨大潜力。

国家/地区与机构贡献分析

在国家层面，中国是该项研究产出最多的国家，贡献了全球36.6%的出版物，显示出在该领域的活跃度。美国紧随其后，并且在总被引次数上领先，表明其研究成果具有较高的影响力。欧洲国家如德国、英国、意大利等也表现活跃。合作网络分析显示，目前的国际合作仍有局限，研究活动呈现出明显的区域性聚集特征。

在机构层面，中国的复旦大学、上海交通大学、南京医科大学等高校，以及美国的哈佛医学院、南加州大学等机构是领域内的高产研究机构。这些机构通常拥有强大的科研实力和丰富的数据资源，是推动领域发展的核心力量。

作者合作与期刊分布

在作者方面，Enrico Checcucci和Xiang Wang是发表论文最多且影响力较高的作者。通过作者合作网络可视化可以发现，研究人员形成了若干核心研究群落，但跨群落的合作仍有加强空间。在期刊分布上，《Scientific Reports》和《Frontiers in Oncology》等期刊是发表相关研究成果的主要平台。

研究热点与前沿

关键词共现分析和参考文献突现检测揭示了当前的研究热点和前沿。热点主要集中在利用AI和ML提升肾癌的诊断技术（如CT、MRI影像分析）、预后预测模型开发、以及肿瘤微环境研究等方面。前沿趋势则指向了nivolumab（纳武利尤单抗）等免疫检查点抑制剂的疗效预测、治疗耐药性机制、以及基于多模态数据融合的个性化治疗策略。

AI/ML在肾癌研究中的具体应用与挑战

论文进一步深入探讨了AI和ML在肾癌研究多个子领域的具体应用和面临的挑战：

1. 1.
   DNA分子研究：AI技术通过优化基因组数据分析，助力关键基因和生物标志物的识别，为个性化治疗和新药研发提供支持。例如，AI辅助系统能优化DNA提取流程，并直接从组织病理切片预测遗传改变。
2. 2.
   动物研究：AI和ML通过分析动物实验数据，预测药物疗效和疾病进程，从而优化临床试验设计，提高新药研发成功率。虚拟实验室等AI平台为临床前研究提供了新工具。
3. 3.
   药物治疗：利用患者个体数据，AI和ML可以创建个性化治疗方案，提高疗效预测准确性，减少副作用。在药物组合疗法预测协同效应方面也显示出潜力。
4. 4.
   个体化预后：通过分析患者数据，AI和ML可以构建复杂的预测模型，提供个性化的预后评估，为制定定制化的治疗和康复策略提供依据。例如，基于CT影像的AI模型可以链接肾肿瘤的病理特征和生存结局。
5. 5.
   全机器人手术：AI辅助的机器人手术通过增强成像和实时反馈，极大地提高了肾癌手术的精准度和安全性，减少了并发症风险，改善了患者预后。
6. 6.
   多模态数据分析：AI能够整合影像、基因组、临床数据等多种信息，克服人类计算能力的局限，发现复杂模式，从而实现更精准、有效的治疗策略。
7. 7.
   诊断技术创新：AI和ML利用先进算法和图像处理技术，提高了肾癌诊断的准确性和速度，并能从CT、MRI等复杂医学图像中识别肿瘤并预测其分子特征。
8. 8.
   影像组学研究：这一新兴领域将AI与医学影像结合，挖掘影像数据中隐藏的信息，推动精准诊断和影像技术本身的演进。

尽管前景广阔，AI和ML在肾癌研究中的应用仍面临数据质量、算法可靠性、伦理问题以及模型可解释性（即“黑箱”问题）等挑战。论文强调，模型的可解释性是获得临床信任的关键。近年来可解释AI（XAI）的发展，例如通过SHAP值等方法提供解释，为克服这一障碍提供了路径。

研究结论与未来方向

本研究通过全面的文献计量分析表明，人工智能和机器学习在肾癌研究中正发挥着越来越重要的作用，并展现出改善疾病理解和患者预后的巨大潜力。该领域研究活跃，增长迅速，但同时也面临着数据质量、伦理和模型可解释性等挑战。未来的研究方向可能集中在多模态数据融合、联邦学习（在保护隐私的前提下整合多中心数据）、算法优化与可解释性提升、数据质量控制、跨学科数据共享平台建设、专业人才培养以及解决多中心数据异质性等问题上。只有通过持续的研究、合作与创新，共同应对这些挑战，才能充分发挥AI和ML在肿瘤学，特别是在肾癌研究和临床实践中的全部潜力。

关键技术方法概述

本研究为文献计量分析，不涉及湿实验。其核心方法学是基于数据库的检索与数据分析技术。研究人员于2025年8月10日系统检索了Web of Science核心合集，检索策略结合了AI/ML相关术语和肾癌相关术语，时间跨度为1985至2025年，最终纳入1055篇文献。数据分析主要依赖三种软件工具：VOSviewer用于构建和可视化科学图谱（如合作网络、关键词共现），CiteSpace用于检测突现文献和研究前沿演变，R包的bibliometrix用于全面的科学计量分析（如主题演化）。期刊影响因子和分区信息来自2025年《期刊引证报告》。