通讯作者: 刘建炜, 802544@csu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202602.00036

Research Hotspots and Development Pathways in AI-Empowered Medical Intelligence: A Grounded Theory-Based Study

• 摘要：目的/意义 数字化转型背景下,医疗健康数据向医学情报的转化至关重要,但该交叉领域目前缺乏宏观整合的理论框架。研究旨在系统探究人工智能在医学情报中的应用现状,通过质性研究构建整合性的理论框架。 方法/过程 基于PRISMA指南,采用扎根理论对Web of Science和CNKI中筛选出的377篇文献进行深度编码分析,提炼核心范畴并构建理论模型,最后通过饱和度检验确保模型稳定性。 结果/结论 识别出医学情报智能生成、临床情报应用与决策、情报生态治理与效能三大研究热点,以及多模态数据供给、医学大模型进化、生成式服务落地、信息治理与伦理合规、公平性与资源可及性五大未来发展路径,为理解现有研究及引导未来探索提供结构性视角。

  关键词： 人工智能; 医学情报; 扎根理论; 质性研究

   

  Abstract: Purpose/Significance Within the context of digital transformation, the conversion of healthcare data into medical intelligence is paramount. However, this interdisciplinary field currently lacks a macro-level, integrated theoretical framework. This study aims to systematically investigate the current application of artificial intelligence within medical intelligence, constructing an integrative theoretical framework through qualitative research.

  Key words: Artificial Intelligence; Medical Intelligence; Grounded Theory; Qualitative Research

  提交时间：2026-02-10

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