摘要
背景
人工智能（AI）被应用于各种与健康相关的领域，包括医学成像、个人诊断、治疗干预以及通过电子健康记录（EHRs）进行的预测分析。在重症监护中，AI的应用尤为重要，它已被证明能够改善患者的预后。
目的
分析过去十年中AI在重症监护护理（CCN）领域的研究现状、热点及发展趋势，为临床护理实践和未来研究提供参考。
研究设计
为了探讨AI在CCN实践中的应用情况，我们从Web of Science Core Collection（WOSCC）数据库中检索了2015年1月1日至2025年4月30日期间的相关文章。使用CiteSpace 6.3 R1软件进行了文献计量学和聚类分析，分析的参数包括每年的发表论文数量、国家/地区、参与机构、期刊、作者、被引用文献、关键词等相关指标。
结果
研究共涉及1597篇论文，反映了AI在CCN应用方面的逐年增长趋势。出现频率最高的五个关键词是“心脏骤停”、“大数据”、“定义”、“模型”和“深度学习（DL）”，其中深度学习、模型和临床决策支持被确定为当前的研究热点。
结论
AI在CCN中的应用前景广阔。当前的研究主要集中在疾病的早期检测、深度学习以及多个领域的风险预测方面。建议进一步加强学科间和国家间的合作，最大化机构与作者之间的科学协作网络，并推动AI技术与CCN的深度融合。这应基于当前的研究热点和趋势，以满足重症患者对高质量护理的需求。
与临床实践的相关性
本研究指出，基于AI的深度学习和预测模型正成为重症监护护理中临床决策的重要工具。将这些技术整合到常规实践中，可以促进疾病的早期检测和风险预测，从而提高重症患者的护理质量和安全性。
影响声明
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关于该主题的已知信息
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人工智能（AI）在医疗保健领域的应用日益广泛，尤其是在医学成像和预测分析方面。
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在重症监护环境中，AI通过改进监测和数据分析显示出显著改善患者预后的潜力。
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尽管相关研究不断进展，但关于AI在重症监护护理（CCN）领域具体应用趋势和热点的全面概述仍在发展中。
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本文的贡献
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本研究详细分析了过去十年（2015–2025年）AI在CCN领域的应用情况，明确了主要的发展趋势和研究前沿。
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研究指出“深度学习”、“大数据”和“临床决策支持”是当前的研究热点，并确定了该领域的领先国家和机构。
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研究结果为未来的研究和临床实践提供了战略参考，强调了跨学科合作以及整合AI技术以满足高质量重症护理需求的必要性。
