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数据 (12) 对 AI 算法特别有用，因为 AI 算法需要大量不同的数据来避免过度拟合。因此，AI 在医学领域有许多有趣的应用，无论是用于诊断、预后、治疗、手术、药物发现还是其他应用。例如，去年使用 DL 算法发现了一种抗生素 (halicin) (13)。在 COVID-19 大流行期间，机器人和远程医疗被用于保障医护人员的安全 (14)。有心理健康问题的人可以使用治疗聊天机器人 (15)。AI 在学术界和工业界都提供了广泛的可能性。梅奥诊所和克利夫兰诊所等顶级医院（16）以及飞利浦（17）、西门子（18）和通用电气（19）等大型医疗科技公司在数据科学和人工智能方面投入了大量的时间和金钱。BERG 等生物技术公司和武田等制药公司也在其生物标志物发现（20）和药物发现（21）管道中使用人工智能。谷歌（通过收购 Fitbit）和苹果投资可穿戴设备的人工智能，可以追踪客户的健康和生活方式（22）。微软已经建立了一项专门用于存储和共享医疗保健数据的云服务（23），就像亚马逊（24）和谷歌（25）一样。Facebook 开发了一款名为 Preventive Health 的工具，将人们与健康资源和健康组织的检查建议联系起来（26）。这意味着，美国五大“科技巨头”或“GAFAM”公司现在都已将其产品和服务扩展到医疗保健领域。这些产品和服务都以某种形式包含人工智能，以前所未有的方式改变医疗保健。关于人工智能如何改变医学和医疗保健，已经有一些出色的评论（27-30）。在这篇评论中，我们将采用另一种方法：我们将使用来自生物医学文献的书目数据来查看人工智能的当前状态。我们将研究更一般的问题：随着时间的推移可以看到哪些趋势？哪些国家处于领先地位？哪些大学发表的人工智能论文最多？随着时间的推移，哪些人工智能算法最受欢迎？我们还将研究人工智能在生物医学领域的应用方式：使用人工智能研究哪些疾病？正在研究哪些应用领域？哪些药物正在使用 AI 进行研究？哪些药物或设备制造商正在使用 AI？我们还将把结果放在背景中：这些趋势意味着什么，哪些发展可能导致人工智能停止以目前的速度增长？
人工智能在生物医学中的文献分析
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