Artificial Intelligence Approach in Prostate Cancer Diagnosis: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Prostate cancer is one of the most common male malignancies worldwide that ranks second in cancer-related mortality. Artificial intelligence can reduce subjectivity and improve the efficiency of prostate cancer diagnosis using fewer resources as compared to standard diagnostic scheme. This review aims to highlight the main concepts of prostate cancer diagnosis and artificial intelligence application and to determine achievements, current trends, and potential research directions in this field, using bibliometric analysis. Materials and Methods.The studies on the application of artificial intelligence in the morphological diagnosis of prostate cancer for the past 35 years were searched for in the Scopus database using “artificial intelligence” and “prostate cancer” keywords. The selected studies were systematized using Scopus bibliometric tools and the VOSviewer software. Results. The number of publications in this research field has drastically increased since 2016, with most research carried out in the United States, Canada, and the United Kingdom. They can be divided into three thematic clusters and three qualitative stages in the development of this research field in timeline aspect. Conclusions. Artificial intelligence algorithms are now being actively developed, playing a huge role in the diagnosis of prostate cancer. Further development and improvement of artificial intelligence algorithms have the potential to automate and standardize the diagnosis of prostate cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,193 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».