在图书识别分析中使用生成人工智能:10年研究趋势来自欧洲复苏大会
Nino Fijačko1,2,3, Ruth Masterson Creber4, Benjamin S Abella5
1University of Maribor, Faculty of Health Sciences, Maribor, Slovenia.
Resuscitation plus
|February 29, 2024
概括
生成型人工智能分析了2012-2022年欧洲复苏委员会摘要. 成人基本和高级生命支持是最常见的主题,而新生儿复苏是最不常见的.
科学领域:
- 复苏药物是一种复苏药物.
- 图书统计学 图书统计学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 图书统计分析对于理解研究趋势至关重要.
- 生成型人工智能为文献计量研究提供了新的方法.
- 欧洲复苏委员会 (ERC) 年度大会是复苏研究的重要场所.
研究的目的:
- 采用生成型人工智能 (AI) 来对欧洲复苏委员会 (ERC) 年度科学大会上提交的摘要进行参考文献分析.
- 在过去十年 (2012-2022) 中,确定和定义ERC指南主题的趋势.
主要方法:
- 使用WebHarvy软件进行网络抓取,从复苏期刊网站下载摘要.
- 使用聊天生成预训练变压器4 (ChatGPT-4) API进行抽象标题的多项分类.
- 基于ERC 2021指南的主题的分类.
主要成果:
- 在2012年至2022年期间,共发表了2491篇摘要.
- 最常见的主题是成人基本生命支持 (50.1%) 和成人高级生命支持 (41.5%).
- 新生儿复苏和支持婴儿在出生时的过渡是最不常见的主题 (2.1%),表现出最弱的同时发生.
结论:
- 生成型人工智能,特别是大型语言模型,可以有效地对科学摘要进行文献计量分析.
- 这项研究展示了人工智能在分析过去十年复苏医学研究趋势方面的实用性.
- 调查结果突出了ERC大会摘要提交的主导和新兴主题.
