NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan / Objektifler: Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) sağlık ve tıpta artan uygulaması, son on yıllarda çok fazla araştırma ilgisini çekmiştir. Bu çalışma, sağlık ve tıpta AI ve ML ile ilgili araştırmaların küresel ve tarihi bir resmini sunmayı amaçlamaktadır. Yöntemler: Scopus veritabanını 2000 ve 2024 yılları arasında yayınlanan makaleleri aramak ve çıkarmak için kullandık. Ardından, üretkenlik, atıflar, işbirliği, en etkili araştırma konuları, ortaya çıkan araştırma konuları ve Microsoft Excel 365 ve VOSviewer yazılımını kullanan yazar anahtar kelimeler hakkında bilgi ürettik (sürüm 1.6.20). Bulgular: Son yıllarda araştırma faaliyetlerinde kayda değer bir artış gösteren toplam 22.113 araştırma makalesi aldık. Temel dergiler Scientific Reports ve IEEE Access idi ve Harvard Tıp Okulu ve Çin Halk Cumhuriyeti Eğitim Bakanlığı'nı içeren çekirdek kurumlar, ABD, Çin, Hindistan, Birleşik Krallık ve Suudi Arabistan'dan oluşan çekirdek ülkelerdi. Atıf eğilimleri, AI'nın ve ML'nin sağlık ve tıp üzerindeki etkisinin önemli ölçüde arttığını ve tanındığını gösterdi. Sık yazar anahtar kelimeler, Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı, COVID-19 ve diyabet gibi spesifik hastalıklar da dahil olmak üzere önemli araştırma noktaları tanımladı. Yazar anahtar kelime analizinde "derin öğrenme", "evrimsel sinir ağı" ve "sınıflandırma" baskın araştırma temaları olarak tanımlanmıştır. Sonuç: AI'nın sağlık ve tıpta AI ve ML'deki dönüştürücü potansiyeli, küresel sağlık sonuçlarını iyileştirmek için söz veriyor.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background/Objectives: The increasing application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in health and medicine has attracted a great deal of research interest in recent decades. This study aims to provide a global and historical picture of research concerning AI and ML in health and medicine. Methods: We used the Scopus database for searching and extracted articles published between 2000 and 2024. Then, we generated information about productivity, citations, collaboration, most impactful research topics, emerging research topics, and author keywords using Microsoft Excel 365 and VOSviewer software (version 1.6.20). Results: We retrieved a total of 22,113 research articles, with a notable surge in research activity in recent years. Core journals were Scientific Reports and IEEE Access, and core institutions included Harvard Medical School and the Ministry of Education of the People's Republic of China, while core countries comprised the United States, China, India, the United Kingdom, and Saudi Arabia. Citation trends indicated substantial growth and recognition of AI's and ML impact on health and medicine. Frequent author keywords identified key research hotspots, including specific diseases like Alzheimer's disease, Parkinson's diseases, COVID-19, and diabetes. The author keyword analysis identified "deep learning", "convolutional neural network", and "classification" as dominant research themes. Conclusions: AI's transformative potential in AI and ML in health and medicine holds promise for improving global health outcomes.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.