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人工智能（AI）已成为心血管疾病（CVD）研究中有希望的领域，提供了创新的方法来增强诊断，治疗和患者的结果。在这项研究中，我们进行了文献计量分析与主题建模相结合，以提供CVD中AI研究景观的全面概述。我们的分析包括来自Web of Science和PubMed的23,846项研究，捕获了这种快速发展的领域的最新进步和趋势。通过采用LDA（潜在的Dirichlet分配），我们确定了AI-CVD域内的关键研究主题，趋势和协作。发现揭示了CVD中AI相关研究的指数增长，强调了其巨大的革新心血管医疗保健的潜力。自2016年以来，CVD中机器学习论文的年度科学出版物持续不断地增加，总体年增长率为22.8％。在过去的5年中，增长的几乎一半（46.2％）发生。美国，中国，印度，英国和韩国是出版物数量的最高生产力国家。 英国，德国和澳大利亚是最合作的国家，其多个国家出版物（MCP）的价值分别为42.8％，40.3％和40.0％。 我们观察到了22个独特的研究主题的出现，包括“中风和机器人康复疗法”，“机器人辅助心脏手术”和“心脏图像分析”，多年来一直是主要主题。 卷积神经网络似乎是最提到的算法，其次是LSTM（长期记忆）和KNN（K-Nearest邻居）。美国，中国，印度，英国和韩国是出版物数量的最高生产力国家。英国，德国和澳大利亚是最合作的国家，其多个国家出版物（MCP）的价值分别为42.8％，40.3％和40.0％。我们观察到了22个独特的研究主题的出现，包括“中风和机器人康复疗法”，“机器人辅助心脏手术”和“心脏图像分析”，多年来一直是主要主题。卷积神经网络似乎是最提到的算法，其次是LSTM（长期记忆）和KNN（K-Nearest邻居）。其他主题，例如“视网膜图像分析和CVD”以及“生物标志物和可穿戴信号分析”，最近已成为心血管医学研究的主要研究领域。这表明AI心血管研究的未来方向主要指向神经网络和图像分析。作为AI，我们的研究继续塑造CVD研究的景观，是研究人员，从业人员和决策者的综合指南，为CVD研究中AI的现状提供了宝贵的见解。这项研究对研究趋势有深入的了解，并为将来的方向铺平了道路，以使AI有效地打击心血管疾病的潜力。
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