打開(kāi)手機(jī)掃描二維碼
即可在手機(jī)端查看
中國(guó)科研貢獻(xiàn)力持續(xù)提升
在過(guò)去20年中，中國(guó)科研學(xué)術(shù)產(chǎn)出數(shù)量顯著增加，反映了中國(guó)科技創(chuàng)新發(fā)展的成就。據(jù)Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的科研文獻(xiàn)產(chǎn)出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2020年，中國(guó)已經(jīng)超過(guò)美國(guó)，成為全球?qū)W術(shù)產(chǎn)出數(shù)量第一的國(guó)家。
在學(xué)術(shù)影響力方面，中國(guó)學(xué)術(shù)產(chǎn)出的歸一化引文影響力（FWCI，即按領(lǐng)域權(quán)重計(jì)算的引用影響力指數(shù)）增速，在過(guò)去20年中也呈現(xiàn)出奮起直追的狀態(tài)，在2017年前后超越了世界平均水平，并與英國(guó)、美國(guó)、德國(guó)等全球領(lǐng)先的科研大國(guó)的差距在逐漸縮小。
在全球顯著度前1%的熱點(diǎn)研究主題中，中國(guó)在很多方面已經(jīng)處于全球引領(lǐng)地位。中國(guó)在計(jì)算機(jī)、化工、材料、生命健康和智能制造等領(lǐng)域開(kāi)展的熱點(diǎn)研究較多。
人工智能為科研賦能 展望未來(lái)，科研和新技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)的融合將更緊密。愛(ài)思唯爾在2023年開(kāi)展了一項(xiàng)面向全球醫(yī)護(hù)人員的抽樣調(diào)查，了解受訪者對(duì)于新型人工智能技術(shù)的看法和接受程度。這份題為《未來(lái)醫(yī)生白皮書(shū)》的報(bào)告顯示，11%的受訪者認(rèn)同，未來(lái)全球臨床決策將由人工智能輔助完成。48%的受訪者希望能夠在最近2~3年內(nèi)廣泛使用人工智能技術(shù)，這個(gè)比例在中國(guó)醫(yī)生群體中更高一些，約為53%。這體現(xiàn)了中國(guó)的醫(yī)護(hù)人員一直是新技術(shù)的積極擁抱者。 從科研方向構(gòu)思到科研成果評(píng)估，Scopus AI賦能科研工作者的科研生命全流程，這種顛覆傳統(tǒng)的科研模式，能夠讓科研工作者更加快速、高效、深入地理解和處理海量的科研文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)，獲得更豐富、更深入的見(jiàn)解，促進(jìn)科研創(chuàng)新和學(xué)術(shù)發(fā)展。
具體到全球人工智能研究的情況，在化工、材料、工程、能源，以及多學(xué)科等領(lǐng)域的人工智能相關(guān)研究密度是比較高的。如今，人工智能已經(jīng)成為新型科研信息基礎(chǔ)設(shè)施。人工智能在新藥研發(fā)等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，例如在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物篩選等方面的研究效率大幅提升。從這個(gè)角度來(lái)講，人工智能為醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)帶來(lái)了改變，在藥物臨床前研究、臨床研究到上市后監(jiān)管方面，人工智能開(kāi)始發(fā)揮巨大作用。
為了支持科研工作者更高效地開(kāi)展科研工作，愛(ài)思唯爾探索研發(fā)了Scopus AI生成式人工智能工具。它基于可信賴的Scopus引文與索引數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)嚴(yán)格審查與挑選的同行評(píng)議內(nèi)容、廣泛的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用于追蹤科研文獻(xiàn)的來(lái)源和發(fā)展，通過(guò)人工智能的智能分析和推理能力，輔助科研人員對(duì)科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行漸進(jìn)式研究，凝練研究方向，定位領(lǐng)域?qū)＜?，促進(jìn)合作；結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)指標(biāo)，利用人工智能，梳理科研發(fā)展進(jìn)程和知識(shí)關(guān)聯(lián)與圖譜，幫助科研人員發(fā)現(xiàn)研究趨勢(shì)，探索知識(shí)前沿，為科研工作者提供新的思維方式和研究途徑。
科研離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐 任何一款生成式人工智能工具能夠走到應(yīng)用層面，需要滿足一些基本條件。
作為基石，模型訓(xùn)練時(shí)所使用的底層數(shù)據(jù)必須是可以信賴的，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才足以支撐生成式人工智能工具給出可靠的結(jié)果。另外，人工智能工具給出的結(jié)果必須能夠回溯，科研人員需要清晰地了解到人工智能工具給出的每一條結(jié)果都有真實(shí)、可信賴的來(lái)源，而非來(lái)自人工智能工具的編造或臆想。同時(shí)，人工智能工具還需要使用方便，通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互，體現(xiàn)自然語(yǔ)言處理的特殊優(yōu)勢(shì)。這些條件對(duì)于醫(yī)療領(lǐng)域的生成式人工智能工具也尤為重要。
愛(ài)思唯爾正在探索開(kāi)發(fā)支持臨床醫(yī)生高效工作的生成式人工智能工具：Clinical Key AI。這一工具基于愛(ài)思唯爾的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)Clinical Key，它可幫助醫(yī)護(hù)人員在海量醫(yī)學(xué)信息中使用自然語(yǔ)言快速檢索，找到需要的可靠答案。在臨床決策、臨床研究和教學(xué)方面，有著廣泛的應(yīng)用前景。
不可否認(rèn)，人工智能應(yīng)用目前還面臨著很多倫理、監(jiān)管方面的問(wèn)題。所謂“負(fù)責(zé)任的人工智能”，最終承擔(dān)責(zé)任的還是開(kāi)發(fā)和使用人工智能解決方案的人類(lèi)。所以在整個(gè)人工智能解決方案和工具的研究、開(kāi)發(fā)和創(chuàng)造過(guò)程中，開(kāi)發(fā)者首先要考慮到人工智能工具或解決方案在現(xiàn)實(shí)世界中對(duì)人們產(chǎn)生的影響，采取行動(dòng)防止制造或加深不公平的偏見(jiàn)。
同時(shí)，開(kāi)發(fā)者要能夠清晰解釋人工智能解決方案的工作機(jī)制，并且做到尊重隱私，倡導(dǎo)穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理。
Copyright ? 2022 上海科雷會(huì)展服務(wù)有限公司 旗下「智慧醫(yī)療網(wǎng)」版權(quán)所有 ICP備案號(hào)：滬ICP備17004559號(hào)-5
