从1988年到2024年在乳腺癌中人工智能应用的全球绘制:一种机器学习方法

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地被整合到乳腺癌护理中,涵盖查,诊断和治疗.
• 这项研究批判性地检查了乳腺癌护理连续性的AI应用.
• 它旨在确定人工智能对乳腺癌的关键研究进展,趋势和模式.

研究的目的:

• 批判性地检查人工智能 (AI) 在乳腺癌护理连续性的应用.
• 阐明AI驱动的乳腺癌研究中的关键研究进展,新兴趋势和普遍模式.
• 分析AI乳腺癌研究中的全球研究合作和主题建模.

主要方法:

• 1988-2024年英语文章和评论的系统文献综述 在科学网络.
• 通过共同作者网络和共同发生的映射,分析国际研究合作.
• 通过隐性狄里克莱特分配 (LDA) 和使用线性回归的趋势分析进行主题建模.

主要成果:

• 分析了8,711篇出版物,其中美国领先于研究,其次是中国和印度.
• 越来越多地关注深度学习和机器学习 (ML) 以用于乳房影像和组织病理学中的自动检测.
• 整合多学科数据与人工智能的新兴趋势;在手术瘤学和术后护理中,机器人/ML的研究有限.

结论:

• 人工智能研究在乳腺癌中的快速扩张显示出了显著的潜在影响.
• 挑战仍然存在,需要严格的调查以确保基于证据的好处.
• 人工智能的实施必须解决各种人群中医疗保健差异的潜在恶化.