Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
SAĞLIKTA YAPAY ZEKÂ: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ
3
Zitationen
2
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Giriş ve Amaç: Yapay zekâ (YZ) veri, bilim ve teknolojinin ilerlemesiyle birlikte her alanda olduğu gibi sağlık alanındaki optimizasyon rolü dikkat çekmiştir. Bu bibliyometrik çalışma, sağlık alanındaki yapay zekâ odaklı araştırmaların ulusal literatürdeki genel durumunu değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu doğrultuda ‘Türk Medline Ulusal Sağlık Bilimleri Süreli Yayınlar Veri Tabanı’ 13 Aralık 2023 tarihi itibariyle taranmış ve çalışmanın amacına uyan 290 çalışma bibliyometrik analize dahil edilip incelenmiştir. Bulgu ve Sonuç: Elde edilen veriler, sağlık alanındaki araştırmaların belirgin bir artış gösterdiğini ortaya koymaktadır. İncelenen çalışmalar, yabancı literatürde olduğu gibi kardiyoloji, üroloji, kanser ve nöroşirurji gibi uzmanlık alanlarının araştırmaların merkezine yerleştiğini göstermektedir. Ayrıca, hemşirelik ve diş sağlığı alanlarında gerçekleştirilen çalışmaların arttığı, bu sayede geniş bir uzmanlık yelpazesi içinde çeşitlenen araştırmalara tanıklık edildiği gözlemlenmiştir. Ek olarak çalışmaların genellikle çok yazarlı olması, ilgili alanın disiplinler arası özelliğine işaret etmektedir. Bununla birlikte, olgu-vaka-klinik türdeki uygulama odaklı çalışmaların göreceli olarak sınırlı olduğu bir bulgu ortaya çıkmıştır. Yabancı literatürden farklı olarak, etik, yasal ve güvenlik konularına yönelik yapılan çalışmaların neredeyse ihmal edildiği tespit edilmiştir. Bu bibliyometrik analiz, Türkiye'deki yapay zekâ temelli sağlık araştırmalarına geniş bir bakış açısı sunarak, sağlık alanındaki araştırmacılara, profesyonellere ve diğer paydaşlara değerli bir kaynak sağlama potansiyeline sahiptir.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.245 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.102 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.468 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.429 Zit.