Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Bibliometric Analysis of the Use of Artificial Intelligence in Dental Implantology
0
Zitationen
4
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Amaç: Bu çalışmanın amacı, yapay zekanın dental implantolojideki kullanımına yönelik yapılan araştırmaların gelişim trendlerini ve dinamiklerini incelemek, mevcut literatürün güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek ve gelecekteki araştırmalara rehberlik etmektir. Gereç ve Yöntemler: Web of Science veritabanı kullanılarak 4 Haziran 2024’den önce yayınlanan makaleleri kapsayan bir literatür taraması yapılmıştır. Pilot aramalar yapılarak 488 çalışmaya ulaşıldı. Belirlenen tarama ve filtreleme işlemlerinin ardından çalışma 175 yayın üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bibliyometrik analizde görselleştirmeler için VOSviewer programı kullanıldı. Verilerin tablolanması için Microsoft Excel kullanıldı. Bulgular: Her yıl yayınlanan makale sayısında genel bir artış söz konusudur. Yapay zekanın implantoloji alanında uygulanmasında 36 yayın ile Çin en etkili ülke iken, alıntılanma sayılarına bakıldığında ise Güney Kore 392 atıf ile en etkili ülke konumundadır. En etkili yazar Jae-Hong LEE olmuştur. Kurumlar bazında ise en yüksek katkıyı Güney Kore'deki Wonkwang Üniversitesi ve Yonsei Üniversitesi yapmıştır. Sonuç: 2018 yılından itibaren yapay zekanın (YZ), dental implantoloji alanında kullanımı giderek büyük ilgi görmeye başlamıştır. Yapay zekanın implantolojinin çeşitli dallarında giderek daha fazla uygulanacak çığır açıcı bir keşif olduğu söylenebilir.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.312 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.169 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.564 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 · 5.466 Zit.