关键护理人工智能的全球研究趋势,重点是和弦网络图表:图书识别分析

科学领域:

• 图书统计学 图书统计学
• 人工智能的人工智能
• 关键护理医学 关键护理医学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在重症监护领域正在经历显著增长.
• 缺乏全面的图书统计研究,分析全球研究趋势.
• 传统的网络图表在可视化作者协作和关键字共发生 (ACCP) 方面存在局限性.

研究的目的:

• 评估用于重症监护医学的人工智能的全球研究趋势,重点关注出版成果,国际共同作者,引文和关键词共同出现.
• 为了证明和弦网络图 (CNCs) 的实用性,用于ACCP的文献分析.

主要方法:

• 在科学网络数据库中系统搜索2013年至2022年间发表的文章和评论.
• 分析出版物特征,包括领先的国家,机构,期刊和关键词.
• 应用趋势分析和类别-期刊排名-作者-L指数得分的应用.

主要成果:

• 从2018年到2022年的出版物大幅增加 (92.8%).
• 美国和中国是领先的研究国家,贡献近50%的出版物.
• 关键的研究领域包括死亡率,人工智能模型和重症监护室,其中"死亡率"显示的爆发强度最高.

结论:

• 弦网络图 (CNC) 提供了一个有前途的方法,用于可视化作者合作和关键字的共同发生在AI关键护理研究.
• 合作研究对于提高人工智能驱动模型临床接受的成熟度和稳定性至关重要.
• 该研究强调了人工智能在重症监护医学的未来研究机会.