人工智能在创伤性脑损伤中的有用性:一个图书识别分析和迷你审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 创伤性脑损伤 (TBI) 是全球残疾的一个重要原因.
• 人工智能 (AI) 对TBI管理越来越感兴趣.
• 人工智能应用正在探索成像解释,预后和重症护理.

研究的目的:

• 在TBI研究中对AI进行文献分析.
• 在TBI中对AI的主要应用进行小审查.
• 绘制知识格局的地图,并确定用于TBI的AI的关键趋势.

主要方法:

• 从Scopus获得的2000-2023年间495篇出版物的图书统计分析.
• 使用VOSviewer软件进行知识映射,分析关键字的共同出现,国家共同作者和共同引用的作者.
• 迷你回顾,以突出选择研究的关键发现和贡献.

主要成果:

• 在过去的二十年中,人工智能是TBI的一个不断增长的研究领域.
• 机器学习,深度学习,MRI和内压力是关键术语.
• 美国在国际合作方面处于领先地位,其次是英国和中国.
• 人工智能在TBI成像方面显示出显著的潜力,但在预后和神经监测方面表现较为适度.

结论:

• 人工智能已经成为TBI的重要研究领域.
• 人工智能在增强TBI成像解释方面显示出巨大的前景.
• 需要进一步的研究来提高AI在TBI患者的预后估计和神经监测中的有效性.