机器学习应用:半个世纪以来关于中风的研究的图书识别分析
Che Muhammad Nur Hidayat Che Nawi1, Suhaily Mohd Hairon1, Wan Nur Nafisah Wan Yahya2
1Department of Community Medicine, School of Medical Sciences, Universiti Sains Malaysia, Kubang Kerian, MYS.
Cureus
|September 27, 2023
概括
机器学习越来越多地用于预测中风的结果. 这项研究分析了50年的研究,揭示了人工智能中风应用中的关键趋势和合作.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 计算机科学 计算机科学
- 图书统计学 图书统计学
背景情况:
- 数字技术和人工智能的进步使机器学习能够预测中风的结果.
- 脑卒中研究已经看到机器学习技术的显著整合.
研究的目的:
- 检查机器学习应用在中风相关研究中的50年趋势.
- 确定在这个领域的杰出作者,期刊和国际合作.
主要方法:
- 从Scopus和Web of Science数据库 (过去50年) 中对10,535篇出版物的图书统计分析.
- 使用Biblioshiny进行趋势分析,网络映射和主题关键词监控.
- 搜索术语:"中风"和"机器学习".
主要成果:
- 在国际合作网络中确定了两个不同的集群,美国作为中心节点.
- 早期新兴的主题包括"深度学习"",算法"和"神经网络".
- 分析涵盖了来自 2,212 个来源的 44,990 位作者发表的 10,535 篇论文.
结论:
- 国际研究合作,全球倡议,计算科学发展和大数据可用性推动了机器学习在中风研究中的采用.
- 机器学习是当代中风研究中普遍存在的工具,具有既定的趋势和协作网络.
