目的:分析人工智能(AI)医学技术研究与开发的聚焦领域与趋势。方法:以多检索词组合、多重检索策略对中国知网、万方数据平台及维普期刊整合平台进行文献检索(2008-2017年);运用文献计量学、书目信息共现分析系统(BICOMB)进行文献计量,构建高频关键词词篇矩阵,用图形聚类工具包(g Cluto)进行双聚类可视化分析。结果:检索共获得样本文献505篇,文献量在2015年开始攀升,在2017年达到128篇,是2008年的2倍;截取高频关键词97个,聚类分析得5类:(1)基于医学图像的AI影像学、病理学辅助诊断与放疗图像配准和靶区勾画;(2)医疗机器人与计算机辅助外科;(3)AI算法、模式的知识体系与在生理信号分析、脑神经科学等方面的应用研究;(4)AI技术与慢病管理、健康管理和医院管理;(5)数据挖掘等AI技术在临床决策系统、医学专家系统构建及药物发掘上的应用。结论:AI医学技术文献在近3年中呈攀升趋势,表明处于一个非常活跃的AI医学技术研发时期,聚焦在5个技术热点。建议应从加强支撑体系建设、规范数据采集、有效利用大数据及开展基于卫生健康需求的卫生技术评估入手,促进AI产业发展,提高医疗健康服务水平。