人工智能和医学教育 (2013-2024):一个基于Scopus的图书识别分析

科学领域:

• 圣经计量和科学计量.
• 医学教育研究 医学教育研究
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入医疗教育,提供个性化学习,自适应反和基于模拟的培训.
• 尽管人工智能有好处,但与数据隐私,访问和道德实施相关的挑战需要仔细考虑.
• 现有的关于医疗保健人工智能的文献计量研究缺乏对全球合作和出版趋势的全面分析,特别是在医学教育领域.

研究的目的:

• 分析全球研究趋势,确定关键贡献者,并在医学教育中应用人工智能 (AI) 的专题发展.
• 为医疗培训中人工智能的当前景观和未来方向提供见解.

主要方法:

• 通过使用Scopus数据库进行了文献计量分析.
• 搜索策略包含了"医学教育"",人工智能"",机器学习"",深度学习"",临床培训"",虚拟患者"和"模拟"等关键词.
• 数据分析使用了Bibliometrix R包来检查出版量,关键字的共同出现,作者合作和引用模式.

主要成果:

• 医学教育中人工智能研究成果的大幅增长,在2024年达到显著的峰值.
• 美国是出版量最大的贡献者,其次是俄罗斯和加拿大.
• 分析显示了强大的国际合作网络,并确定了包括临床能力,虚拟模拟和人工智能应用中的伦理考虑在内的新兴主题.

结论:

• 人工智能对医学教育具有变革性的潜力,特别是在增强个性化学习和基于模拟的培训方面.
• 人工智能在医学的未来应用包括个性化治疗计划,药物开发和虚拟医疗助理.
• 对人工智能素养,道德框架和强大的基础设施进行战略投资对于公平有效的全球整合至关重要.