采用CiteSpace将图6中关键词以时间序列图谱的形式展开(见图7)。该图谱中，关键词按出现时间的先后顺序，从左到右、从下到上排列，其字体的大小反映了关键词出现频次的高低。由图7可见，AI技术应用于药学领域在不同时期有不同的研究前沿。现时期的研究前沿包括乳腺癌、计分公式、纳米粒、数据库、定量构效关系(QSAR)模型、Meta分析等，而精准用药和靶向治疗无疑是2015年来最重要的研究前沿之一。

    4 结语

    笔者依据文献计量学的相关理论，借助CiteSpace可视化分析工具，以WOS数据库近20年收录的AI技术应用于药学领域的研究文献为数据来源，用知识图谱的方法直观展现并分析了该领域研究的发文量及发文时间、知识基础、研究国家/地区、研究机构、研究者、研究热点以及研究前沿。结果发现，20年来已有越来越多的国家、机构和研究者投身这一领域的研究，发表的相关文献数量增长速度越来越快，期间不乏优异的研究著作为该领域的发展打下了坚实的基础。从世界格局来看，美国、中國、英国和德国因发文量大而占据领先地位，但我国相关研究的中介中心性偏低，以我国和日本等为代表的亚洲国家与欧美国家间的学术壁垒亦确实存在，因此加强国际合作应作为我国药学研究人员在此领域发展的重要方针。美国在该领域具有压倒性的领先优势，哈佛大学、斯坦福大学和密歇根大学等高校均颇有建树，相比之下我国仅中国科学院一枝独秀 ......