作者：卞琥珀，朱少奇，张永华，费强，彭秀华， 金赞辉， 周天翔，赵红星

【摘要】 目的  使用VOSviewer和CiteSpace对2009年至2023年发表的人工智能在慢性阻塞性肺疾病中应用的研究进行文献计量法分析。方法  于2024-03-24，计算机检索Web of Science（WOS）核心合集数据集中2009年1月1日-2023年12月30日期间发表的与人工智能应用于慢性阻塞性肺疾病研究相关的文献，采用VOSviewer对国家、机构、作者、共被引作者、关键词进行可视化分析，CiteSpace用于分析机构中介中心性、参考文献、关键词爆发、共被引文献，并采用Excel2021软件绘制相关描述性分析表格。结果  本研究从WOS中共纳入646篇文献，2009至2017年发文量少且整体平稳，自从2018年以来，年发文量开始大量增加。发文量最多的国家（地区）、作者和机构分别为美国、Silverman, Edwin k和哈佛医学院。共被引次数排在前 3的作者Lynch Da、Kirby M和Vestbo,J。Scientific Reports是发文量最多的期刊，发文量排在前10的期刊中最具影响力的为Radiology。共被引参考文献次数最多的为Genetic Epidemiology of COPD (COPDGene) Study Design。通过关键词聚类，我们将所有关键词分为四类：COPD的流行病学研究、AI辅助COPD的影像诊断、AI辅助COPD的诊断、以及AI辅助COPD的治疗和预后预测。explainable artificial intelligence framework（可解释的人工智能框架）、chest CT（胸部CT）、lung radiomics（肺部影像组学）是目前该领域的研究热点。结 论 目前，AI主要应用于COPD的遗传生物学、早期诊断、风险分期、疗效评估和预测模型方面，本研究的结果为后续相关研究提供新的思路与方向。