The application of Artificial Intelligence to medical education in the last decade - a bibliometric analysis (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND As an important driving force leading a new round of scientific and technological revolution and industrial transformation, Artificial Intelligence (AI) has spawned a large number of new products, new technologies, new formats and new models, and also brought more possibilities for the modernization of medical education. Looking into the future, we should work together to build a high-quality and warm AI medical education ecology. How to make human-machine collaboration smarter and human-machine dialogue more friendly is a long-term topic of "AI + medical education" Education is dynamic and evolving, thinking rationally about the relationship between people and technology. Further promoting the deep integration and innovative development of AI and medical education can better empower the modernization of education. OBJECTIVE Use CiteSpace and VOSviewer to determine the current and emerging trends in Artificial Intelligence on medical education from 2013 to 2022. METHODS Search the literatures related to Artificial Intelligence on medical education in Web of Science core database from 2013 to 2022. Use CiteSpace and VOS viewers to analyze countries, institutions, authors, references and keywords that meet the requirements. RESULTS We identified 195 articles about Artificial Intelligence on medical education from 2013 to 2022 and found that the annual incidence rate increased over time. The most active country was the United States, the most active institution was the Harvard Med Sch and Univ Toronto. And Bissonnette, Vincent; Blacketer, Charlotte; Del Maestro, Rolando f; Ledows, Nicole; Mirchi, Nykan; Winkler-schwartz, Alexander; Yilamaz, Recai was the leading authors. Besides, “Medical students' attitude towards Artificial Intelligence: a multicentre survey” was the largest number of citation papers. References and keyword analysis showed that “radiology”, “medical physics” ,“ehealth” ,“surgery”,and “specialty” were the focus of these studies, while “big data”, and “management” were the frontiers of research. CONCLUSIONS The bibliometric study shows that the research of Artificial Intelligence on medical education is a promising research field. The current research is mainly focused on a few aspects of medical education, with the progress of technology, it is expected to broaden the direction in the future. At present, the urgent problem to be solved is to strengthen inter-regional cooperation and improve the quality of research. Our findings provide valuable information for researchers to determine a better perspective and develop future research directions.
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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 | 0,010 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,158 | 0,295 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».