人工智能研究在重症病的图书统计分析:一个定量方法和可视化研究研究

科学领域:

• 临界疾病医学 临界疾病医学
• 人工智能 (AI) 是一种人工智能.
• 机器学习是机器学习.
• 深度学习是一种深度学习.

背景情况:

• 临界疾病医学面临着复杂数据,个体患者的变化和快速变化的条件所带来的挑战.
• 人工智能 (AI) 为分析患者数据提供了新的解决方案,以改善疾病识别,预测疾病进展,并支持临床决策.

研究的目的:

• 在重症病医学中对人工智能 (AI) 的研究进行文献分析.
• 识别关键趋势,有影响力的作者和该领域的领先出版物.

主要方法:

• 对2005年至2024年间发表的900篇文章进行了图书统计分析.
• 使用科学文献数据库 (例如,科学网络).
• 采用了可视化工具,包括R-bibliometrix,VOSviewer和CiteSpace.

主要成果:

• 这项研究分析了来自82个国家的6,653名作者的研究.
• 美国是主要的贡献者,哈佛大学具有很大的影响力.
• 主要期刊包括*心血管医学前沿*和*诊断学*;Noseworthy PA是一位著名的作者.
• 人工智能在治疗心力衰竭和败血症方面显示出显著的潜力.

结论:

• 在危急疾病中的AI应用可以提高诊断准确性,个性化治疗,并支持临床决策.
• 必须解决包括数据隐私,模型解释性和伦理考虑在内的挑战,以便广泛采用.
• 未来的研究应该优先考虑人工智能模型的透明度,可解释性和临床验证,以确保安全有效的使用.