对全球研究趋势,影响,新兴领域和人工智能在个性化医学中的热点进行系统的图书统计和可视化分析

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在个性化医学中越来越重要.
• 需要全面了解个性化医学文献中快速扩展的AI和ML.
• 本研究解决了对研究趋势和关键领域进行系统审查的需要.

研究的目的:

• 系统地分析和绘制研究趋势,影响和AI和ML在个性化医学中的新兴领域.
• 确定该领域的关键热点和有影响力的出版物.
• 为研究人员,政策制定者和资助机构提供知识框架.

主要方法:

• 从Scopus数据库中对3719篇文章进行了图书统计和可视化分析 (19年的数据).
• 使用微软Excel 365,VOSviewer和Bibliometrix R软件包对图书识别指标进行评估.
• 分析出版物量,引用量,增长率,领先的机构,研究人员和期刊.

主要成果:

• 总共发现了3719篇文章,引用次数为88,351次,年增长率为42.1%.
• 出版趋势显示出显著的上升趋势,在2024年达到顶峰,美国是主要贡献者.
• 热门的研究主题包括深度学习,生物标志物和放射学,这表明个性化医学的革命性转变.

结论:

• 人工智能和机器学习正在推动个性化医学的重大进展和全球研究合作.
• 该领域正在迅速发展,需要持续的跨学科合作和创新.
• 研究结果为利益相关者提供了有价值的见解,以支持人工智能驱动的个性化医疗保健的未来发展.