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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（Google Scholar）公布了2021年最有影響力的論文列表，結果在意料之中。
由于去年新冠疫情的全球性爆發，研究 COVID-19 的早期臨床觀察與死亡風險因素的相關論文在谷歌學術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2021年的數據中，人工智能領域的研究工作顯得“平平無奇”。
不過，需要注意的是，盡管關于 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表在CVPR 2016 的“Deep Residual Learning for Image Recognition”（深度殘余網絡）一文相比，仍然相距甚遠。
雖然 ResNet 一文是五年前所發表的工作，但它在谷歌學術上的引用量仍在不斷上升。2019年，其引用次數為 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年谷歌學術指標排名追蹤了2016年至2020年7月在谷歌學術上有索引的所有論文。下面，文章將介紹在 2021 年谷歌學術上引用最多的工作，以及一篇發表于 2016 年的熱門 AI 論文。
引用次數：30,529
論文鏈接：https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S0140-6736%2820%2930183-5
論文發表于 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院工作的醫生共同撰寫。
該團隊來自武漢金銀潭醫院和北京中日友好醫院等機構，審查了首批 41 名新冠患者的臨床和護理報告、胸部 X 光片和實驗結果。他們指出，這種新型病毒與 SARS 和 MERS 的表現相似，都會引起肺炎，但不同的是，它極少出現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生首次接觸疑似患者至關重要。由于 2019-nCoV 的爆發可能性，密切的監管對于監測其未來的宿主適應性、病毒進化、傳染性、傳播性和致病性至關重要。”
迄今為止，該論文已被接近 100 份最新政策文件引用，包括世界衛生組織發布的幾份關于戴口罩和重癥患者臨床護理等主題的文件。
發表于《新英格蘭醫學雜志》
引用次數：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科大學和武漢金銀潭醫院等機構的近 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 家醫院的電子病歷，以總結與 COVID-19 感染有關的病患風險、體征和癥狀、實驗室和放射學檢查結果。
該研究發布了一個引起媒體廣泛注意的證據：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，發現男性與女性均容易受到感染，但男性最終需要接受重癥監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：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。
這項由中國醫院研究人員進行的研究還提供了有關病毒脫落的新數據，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。
來自中日友好醫院和北京大學首都醫院的共同主要作者曹斌說：“我們研究中發現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：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小組，陪同湖北省與武漢市的衛生部門進行新冠調查。
這項于 2020 年 1 月發表的研究報告了該調查的結果，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”
發表在 ECCV
引用數量：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，發表于 2016 年，是人工智能領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網絡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的神經過程。
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格，每個網格單元負責檢測該圖像部分內的物體。顧名思義，該網絡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 是目前少數可用的物體檢測技術之一。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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