Algorithms on the rise: a machine learning–driven survey of prostate cancer literature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Machine learning (ML) has shown significant potential in improving prostate cancer (PCa) diagnosis, prognosis, and treatment planning. Despite rapid advancements, a comprehensive quantitative synthesis of global research trends and the knowledge structure of ML applications in PCa remains lacking. This study aimed to systematically map the evolution, research hotspots, and collaborative landscape of ML-PCa research. Methods: A systematic bibliometric review was performed on English-language articles and reviews published between January 2005 and December 2024. Publications were retrieved from the Web of Science (WOS) and Scopus databases. Analytical tools including CiteSpace, VOSviewer, and the R-bibliometrix package were employed to assess publication growth trends, country and institutional contributions, collaboration networks, author productivity, journal outlets, and keyword co-occurrence patterns. Results: A total of 2,632 publications were identified. Annual output increased from fewer than 20 papers during 2005-2014 to 661 in 2024, with 82% of all studies published since 2021. Emerging frontiers included deep learning, radiomics, and multimodal data fusion. China (649 publications) and the United States (492 publications) led in research volume, while Germany demonstrated the highest proportion of multinational collaboration (39.29%). Leading institutions by output were the Chinese Academy of Sciences, the University of British Columbia, and Shanghai Jiao Tong University. In terms of citation impact, the University of Toronto, Case Western Reserve University, and the University of Pennsylvania ranked highest. The journals Cancers, Frontiers in Oncology, and Scientific Reports published the most ML-PCa studies, highlighting the cross-disciplinary nature of the field. Madabhushi Anant emerged as the most central author hub in global collaboration networks. Discussion: ML applications in PCa research have experienced exponential growth, with methodological innovations driving interest in deep learning and radiomics. However, a persistent translational gap exists between algorithmic development and clinical implementation. Future directions should focus on fostering interdisciplinary collaboration, conducting prospective multicenter validation studies, and aligning with regulatory standards to accelerate the integration of ML models into clinical PCa workflows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».