摘要：

目的：探究人工智能在过去二十年间对提升心力衰竭精准诊断、个性化治疗及高效监测的作用，并预测该领域研究的未来开展方向。

方法：顺利获得Web of Science数据库，使用相关关键词检索2004年1月1日至2024年8月31日的文献，共获取684篇文章。运用文献计量和可视化分析方法，对年发表量、作者、组织、国家/地区、期刊、参考文献及关键词进行分析。研究使用的工具包括 Citespace、SCImago Graphica、Microsoft Office Excel、VOSviewer 和Pajek。

结果：检索到的684项研究涉及70个国家/地区、1550家组织和4610名作者。2004至2016年间，年发文量呈逐步增长趋势，2017年后显著攀升，尤其是2021至2024年期间增幅显著，预计这一上升趋势将持续。Sengupta, Partho P. 和 Shah, Sanjiv J. 是最高产作者；加州大学与哈佛大学是该领域发文量领先的组织。主要研究国家为中国和美国，其中美国在研究影响力和全球合作方面占据主导地位。《心血管医学前沿》（Frontiers in Cardiovascular Medicine）是该领域载文量最多的期刊，而《循环》（Circulation）在共被引分析中排名最高。高频关键词包括心力衰竭（HF）、机器学习、人工智能（AI）和诊断。

结论：人工智能在心力衰竭领域的应用是全球研究关注的焦点。现在，相关研究主要围绕人工智能强化的心力衰竭诊断与风险评估、人工智能驱动的个性化治疗策略、远程患者监测、多组学数据整合以及心力衰竭发病机制展开。可以预见，优化人工智能在重症监护室（ICU）的应用以及多模态数据融合将成为未来的研究趋势，而人工智能也将极大地有助于心力衰竭的高效管理。