一个结构化分析,以研究机器学习和深度学习在医疗保健领域的作用,使用大数据分析
Juli Kumari1, Ela Kumar1, Deepak Kumar2,3
1Indira Gandhi Delhi Technical University for Women (IGDTUW), New Church Rd, Kashmere Gate, Delhi, James Church, New Delhi, 110006 India.
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在通过大数据分析改变医疗保健. 本研究分析了医疗保健部门在ML和DL采用的研究趋势.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在医疗保健中越来越重要,特别是大数据分析.
- 应用包括预测分析,医学图像分析,药物发现,个性化医学和EHR分析.
- 医疗保健行业面临着大量非结构化医疗数据的挑战.
研究的目的:
- 检查在医疗保健领域采用机器学习和深度学习的研究趋势.
- 为科学文献提供全面的文献分析.
- 引导学者,研究人员和医疗保健专业人员理解和指导未来的研究.
主要方法:
- 使用科学网络 (WoS) 数据库用于SCI/SCI-E/ESCI期刊.
- 进行了文献计量统计分析 (按年,国家,隶属等). ) 的情况.
- 使用VOSviewer软件进行网络分析 (作者,来源,国家,机构,趋势术语).
主要成果:
- 在医疗保健中采用ML和DL的研究趋势的分析.
- 确定关键的研究领域,有影响力的作者,机构和全球合作.
- 引用,共同引用和趋势术语网络的映射.
结论:
- ML和DL,再加上大数据,为医疗保健带来革命性的潜力.
- 这些技术可以改善患者的治疗结果,降低成本,加快新疗法开发.
- 这项研究为指导医疗保健ML/DL采用的未来研究和决策提供了见解.
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