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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-08-30 14:29 |
編譯 | 陳彩嫻
不久前，谷歌學術(shù)（Google Scholar）公布了2021年最有影響力的論文列表，結(jié)果在意料之中。
由于去年新冠疫情的全球性爆發(fā)，研究 COVID-19 的早期臨床觀察與死亡風險因素的相關(guān)論文在谷歌學術(shù)上獲得了極高的引用量。
其中，引用量最高的 COVID-19 論文為中國學者 Chaolin Huang 等人發(fā)表在《柳葉刀》上的工作“Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China”，引用量超過了 30,000。
相形之下，在谷歌學術(shù)2021年的數(shù)據(jù)中，人工智能領(lǐng)域的研究工作顯得“平平無奇”。
不過，需要注意的是，盡管關(guān)于 COVID-19 的論文最高引用量已超過 30,000，但與何愷明等人之前在微軟任職時發(fā)表在CVPR 2016 的“Deep Residual Learning for Image Recognition”（深度殘余網(wǎng)絡(luò)）一文相比，仍然相距甚遠。
雖然 ResNet 一文是五年前所發(fā)表的工作，但它在谷歌學術(shù)上的引用量仍在不斷上升。2019年，其引用次數(shù)為 25,256，到2020年則增加到了 49,301, 2021 年又上升到了 82,588。不愧是大神之作！
2021年谷歌學術(shù)指標排名追蹤了2016年至2020年7月在谷歌學術(shù)上有索引的所有論文。下面，文章將介紹在 2021 年谷歌學術(shù)上引用最多的工作，以及一篇發(fā)表于 2016 年的熱門 AI 論文。
引用次數(shù)：30,529
論文鏈接：https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S0140-6736%2820%2930183-5
論文發(fā)表于 2020 年 2 月，是最早描述新冠患者臨床特征的論文之一，由中國研究人員和在武漢醫(yī)院工作的醫(yī)生共同撰寫。
該團隊來自武漢金銀潭醫(yī)院和北京中日友好醫(yī)院等機構(gòu)，審查了首批 41 名新冠患者的臨床和護理報告、胸部 X 光片和實驗結(jié)果。他們指出，這種新型病毒與 SARS 和 MERS 的表現(xiàn)相似，都會引起肺炎，但不同的是，它極少出現(xiàn)流鼻涕或腸道不適等癥狀。
這篇論文的最后一句話呼吁我們要進行穩(wěn)健和迅速的測試，因為疫情可能失去控制：
“可靠的快速病原體檢測和基于臨床描述的可行鑒別診斷對于臨床醫(yī)生首次接觸疑似患者至關(guān)重要。由于 2019-nCoV 的爆發(fā)可能性，密切的監(jiān)管對于監(jiān)測其未來的宿主適應(yīng)性、病毒進化、傳染性、傳播性和致病性至關(guān)重要。”
迄今為止，該論文已被接近 100 份最新政策文件引用，包括世界衛(wèi)生組織發(fā)布的幾份關(guān)于戴口罩和重癥患者臨床護理等主題的文件。
發(fā)表于《新英格蘭醫(yī)學雜志》
引用次數(shù)：19,656
論文鏈接：https://www.nejm.org/doi/pdf/10.1056/nejmoa2002032
該研究于 2020 年 2 月在線發(fā)表，是對 2019 年 12 月 11 日至 2020 年 1 月 29 日期間向中華人民共和國國家衛(wèi)生委員會報告的 1,099 例 COVID-19 患者病歷的回顧性審查。
該團隊包括來自廣州醫(yī)科大學和武漢金銀潭醫(yī)院等機構(gòu)的近 40 名中國研究人員，鐘南山等人在列。他們訪問了中國大陸 552 家醫(yī)院的電子病歷，以總結(jié)與 COVID-19 感染有關(guān)的病患風險、體征和癥狀、實驗室和放射學檢查結(jié)果。
該研究發(fā)布了一個引起媒體廣泛注意的證據(jù)：它提出，男性更容易受到新冠病毒的感染，58%的患者為男性。
2020年12月發(fā)表在《Nature Communications》上的工作“Male sex identified by global COVID-19 meta-analysis as a risk factor for death and ITU admission”也指出，他們研究了涵蓋超過 300 萬名患者的 92 項研究，發(fā)現(xiàn)男性與女性均容易受到感染，但男性最終需要接受重癥監(jiān)護的可能性是女性的 2.84 倍，死于新冠的概率是女性的 1.39 倍。
引用次數(shù)：17,047
論文鏈接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32171076/
該研究于 2020 年 3 月在《柳葉刀》發(fā)表，研究人員首次檢查住院或死亡患者的嚴重癥狀和死亡相關(guān)的風險因素。在他們研究的 191 名患者中，137 人出院，54 人死亡。
這項由中國醫(yī)院研究人員進行的研究還提供了有關(guān)病毒脫落的新數(shù)據(jù)，有助于及早了解病毒的傳播方式，并可通過追查感染原因進行檢測。
來自中日友好醫(yī)院和北京大學首都醫(yī)院的共同主要作者曹斌說：“我們研究中發(fā)現(xiàn)的病毒脫落延長對于指導確診 COVID-19 感染患者的隔離預防措施和抗病毒治療的決策具有重要意義。不過，我們需要明確的是，對于可能接觸過 COVID-19 但沒有癥狀的人，不應(yīng)將病毒排毒時間與其他自我隔離指導混淆，因為該指導是基于感染者的病毒潛伏時間而制定的。”
引用次數(shù)：16,194
論文鏈接：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/nejmoa2001017
2019 年 12 月 31 日，中國疾病預防控制中心 (China CDC) 組織了一個快速反應(yīng)小組，陪同湖北省與武漢市的衛(wèi)生部門進行新冠調(diào)查。
這項于 2020 年 1 月發(fā)表的研究報告了該調(diào)查的結(jié)果，包括兩名患者的肺炎臨床特征，并首次向全世界展示了 SARS-CoV-2 的真實模樣：
論文 5：“SSD: Single Shot MultiBox Detector”
發(fā)表在 ECCV
引用數(shù)量：15,368
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf
這篇工作由北卡羅來納大學教堂山分校的 Wei Liu 主導，發(fā)表于 2016 年，是人工智能領(lǐng)域引用量最高的論文之一。
文章描述了一組新的檢測方法，可以使用單個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測圖像或視頻片段中的物體，研究靈感來自人類大腦皮層中所激發(fā)的神經(jīng)過程。
這種方法被稱為“Single Shot MultiBox Detector”（SSD），物體檢測速度比 Faster R-CNN 還快。
SSD 的工作原理是將圖像劃分為一個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元負責檢測該圖像部分內(nèi)的物體。顧名思義，該網(wǎng)絡(luò)能夠在一次的通過中識別圖像中的所有物體，從而進行實時分析。
SSD 是目前少數(shù)可用的物體檢測技術(shù)之一。其他類似的單次物體檢測算法還有 YOLO（You Only Look Once），而 R-CNN 和 Faster R-CNN 需要使用兩個步驟，首先識別對象可能所在的區(qū)域，然后檢測它們。
https://www.natureindex.com/news-blog/google-scholar-reveals-most-influential-papers-research-citations-twenty-twenty-one
https://scholar.googleblog.com/2021/07/2021-scholar-metrics-released.html
https://www.nature.com/articles/s41467-020-19741-6
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