外科における大型言語モデルベースのAIチャットボットの文献分析

科学分野:

• 医療情報学
• 医療における人工知能
• 図書館情報

背景:

• 大型言語モデル (LLM) ベースのAIチャットボットは,手術を含む様々な分野でますます利用されています.
• 手術分野におけるこれらのAIチャットボットの具体的な応用と研究傾向は十分に文書化されていません.

研究 の 目的:

• 手術におけるLLMベースのAIチャットボットの研究動向と潜在的な応用に関する文献分析を行う.
• 主要な研究分野,主要機関,多産な著者,新興の応用領域を特定する.

主な方法:

• ウェブ・オブ・サイエンス・コア・コレクションのデータを用いた図書館計測分析
• データ分析はVOSviewer,CiteSpace,およびRパックビビロメトリクスで実施した.
• 1372件の初期論文に含まれる基準が適用され,その結果260件の関連論文が発表されました.

主要な成果:

• 2023年から2024年までの研究成果の大幅な増加,米国が率いる (52.1%).
• ハーバード医学部が主要な機関であり,主要著者はセス・イシス,レチエン・ジェローム,チョ・サミュエル,ザイダット・バシャールである.
• トップのキーワードは"人工知能"と"ChatGPT"であり,主な用途は耳鼻科,整形外科,神経外科,減量外科で,教育に焦点を当てています.

結論:

• AIチャットボットは手術分野における患者と医療教育の強化に 大きな可能性を秘めています
• 医療の正確なやり取りと パーソナライズされた患者ケアのための 洗練されたAIチャットボットの開発には 課題が残っています
• この研究は,外科におけるAIの将来的な研究方向性を概要として示しています.