The Role of Artificial Intelligence in the Diagnosis of Neoplastic Diseases: A Systematic and Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has significantly transformed the medical field, especially in the diagnosis, treatment, and management of oncological diseases. It has had a profound impact on clinical decision-making and has enhanced the quality of life for various populations. This study aims to comprehensively assess the inherent relationship between AI and medicine and to uncover both its positive and negative implications. To achieve a comprehensive understanding, a thorough systematic review of articles was conducted, examining a total of 80 papers published between 2017 and 2023. These articles were carefully selected from well-known open-access databases, such as Scopus, IOPscience, IEEE Xplore, Google Scholar, ResearchGate, and ProQuest. A key finding from this review is that the majority of research on this topic has been published in scientific journals ranked in the first-quartile (Q1), underscoring the importance and high quality of research in this field. The United States, China, India, the United Kingdom, and Canada are the foremost countries in publishing on this topic. Most of the research is published in first-quartile (Q1) journals, representing 51% of the studies. Only 1% of articles appear in third-quartile (Q3) journals. IEEE Xplore is renowned as the primary database for accessing high-impact studies in this field. Future research should prioritize investigating the long-term impact of AI on patient clinical outcomes. International collaborative research could promote innovation and fairness in the implementation of artificial intelligence (AI) in oncology.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».