远程医疗中的人工智能:专利的主题建模和网络分析 (1992-2024)

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 人工智能的人工智能
• 远程医疗远程医疗

背景情况:

• 人工智能 (AI) 是远程医疗和更广泛的数字健康领域的变革力量.
• 有限的系统证据存在于AI的技术热点和远程医疗的长期发展.

研究的目的:

• 为了绘制人工智能在远程医疗中的技术演变.
• 确定创新集群和途径,为政策,标准和实施提供信息.

主要方法:

• 分析了1451项人工智能远程医疗专利 (1992-2024年) 使用文本挖掘,社交网络分析 (SNA) 和潜在的迪里克莱特分配 (LDA) 话题建模.
• 主题按生命周期阶段组织,以追踪语义演变,通过连贯性和困惑度评分来评估模型的稳定性.
• 网络中心性指标确定了具有结构影响力的技术.

主要成果:

• 确定了四个主要趋势:手术机器人 (硬件到智能控制),多式联网数据融合 (取代仅传输设计),人工智能和先进连接融合 (例如,针对个性化护理的5G),以及深度学习图像分析 (从诊断到早期预测).
• 外科机器人和数据融合基础设施以网络中心性为基础,成为持续的长期技术中心.
• 关键的技术轨迹包括智能手术控制,以患者为中心的数据融合,以及通过图像分析通过人工智能驱动的早期疾病预测.

结论:

• 该研究将语义主题演变与网络动态相结合,提供对人工智能远程医疗技术进步的经验概述.
• 数字卫生政策的优先领域包括数据融合基础设施,可解释的成像AI和外科/远程护理应用.
• 结果为数字健康政策和治理提供了洞察力,强调数据集成和人工智能在远程患者护理中的应用.