患者の教育における人工知能: 図鑑測定分析

科学分野:

• 図書館計数とサイエンティメトリクスです.
• 医療情報工学 医療情報工学
• 医療における人工知能

背景:

• 患者教育は,医療識字の格差と限られた資源を含む重大な課題に直面しています.
• 人工知能 (AI) は,パーソナライズされ,アクセス可能な患者教育ツールを作成するための強力な機会を提供します.
• 現在,患者教育におけるAIに関する包括的な文献測定分析が欠けている.

研究 の 目的:

• 患者教育における人工知能に関する研究に関する文献分析を実施する.
• この急速に進化する分野における主要なトレンド,影響力のある貢献者,および研究ホットスポットを特定する.
• 将来の学際的な研究開発のための洞察を提供すること.

主な方法:

• 1995年から2025年7月までの428件の英語記事とレビューを分析した.
• "人工知能"や"患者教育"などのキーワードを用いてWeb of Scienceから得られたデータです.
• VOSviewer,CiteSpace,およびbibliometrixを使用して実施された定量およびネットワーク分析.

主要な成果:

• 外科は研究分野の主流分野として浮上した.
• 出版物の出力は,2023年以降の指数関数的な成長を示しており,米国が出版物と引用でリードしています.
• 現在の研究ホットスポットには,生成AI (例えば,ChatGPT,大型言語モデル) と情報品質 (例えば,読みやすさ,健康識字) が含まれる.

結論:

• 患者教育におけるAIの応用は急速に進歩しています.
• この文献数学的分析は,主要な成長傾向,主要な貢献者,および現在の研究方向性を強調しています.
• 将来のトレンドは,パーソナライズされた予測ツールへの移行と倫理的考慮への対処を示唆しています.