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Updated: Apr 15, 2026

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Coordinate Mapping of Hyolaryngeal Mechanics in Swallowing
Published on: May 6, 2014
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自21世纪以来的消化障碍的人工智能:一个图书识别和可视化研究
Tao Liu1,2, Yuetong Rong3, Dan Li1
1Peking University School of Nursing, Beijing, China.
Frontiers in medicine
|September 3, 2025
概括
人工智能正在改变饮食障碍的研究和护理. 这篇文献统计报告绘制了全球性饮食障碍研究中的人工智能,确定了关键趋势和有影响力的贡献者,以指导未来的跨学科研究.
科学领域:
- 图书识别技术
- 人工智能
- 消化不良的研究
背景情况:
- 食障碍领域越来越多地采用人工智能 (AI).
- 目前有关AI的研究是分散的,缺乏对全球贡献和趋势的系统概述.
- 需要进行全面的文献统计审查,以综合现有知识并指导未来的研究.
研究的目的:
- 进行对食障碍人工智能全球研究的图书统计和视觉分析.
- 确定该领域的主要出版物,作者,机构,国家和主题趋势.
- 绘制研究格局并为未来的跨学科努力提供信息.
主要方法:
- 对633篇文章进行了图书识别和视觉分析.
- 来自网络科学核心数据库 (WoSCC) 的数据 (2000-2025年).
- 分析出版物,作者,机构,国家和关键词.
主要成果:
- 人工智能治疗缺食症的研究活动呈现出持续的上升趋势.
- 美国在出版方面处于领先地位,塞迪奇·埃尔文和匹兹堡大学是主要的作者和机构.
- 关键词包括"消化障碍"",机器学习"和"深度学习".
结论:
- 人工智能正在显著影响饮食障碍研究和临床实践.
- 分析强调了当前的研究热点和ML和DL等新兴趋势.
- 未来的研究应该针对AI的跨学科整合和伦理考虑.
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