Modeling the Research Landscapes of Artificial Intelligence Applications in Diabetes (GAPRESEARCH)
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence and global burden of diabetes fortify the need for more comprehensive and effective management to prevent, monitor, and treat diabetes and its complications. Applying artificial intelligence in complimenting the diagnosis, management, and prediction of the diabetes trajectory has been increasingly common over the years. This study aims to illustrate an inclusive landscape of application of artificial intelligence in diabetes through a bibliographic analysis and offers future direction for research. Bibliometrics analysis was combined with exploratory factor analysis and latent Dirichlet allocation to uncover emergent research domains and topics related to artificial intelligence and diabetes. Data were extracted from the Web of Science Core Collection database. The results showed a rising trend in the number of papers and citations concerning AI applications in diabetes, especially since 2010. The nucleus driving the research and development of AI in diabetes is centered around developed countries, mainly consisting of the United States, which contributed 44.1% of the publications. Our analyses uncovered the top five emerging research domains to be: (i) use of artificial intelligence in diagnosis of diabetes, (ii) risk assessment of diabetes and its complications, (iii) role of artificial intelligence in novel treatments and monitoring in diabetes, (iv) application of telehealth and wearable technology in the daily management of diabetes, and (v) robotic surgical outcomes with diabetes as a comorbid. Despite the benefits of artificial intelligence, challenges with system accuracy, validity, and confidentiality breach will need to be tackled before being widely applied for patients' benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».