Evolution of Digital Health and Exploration of Patented Technologies (2017-2021): Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The significant impact of digital health emerged prominently during the COVID-19 pandemic. Despite this, there is a paucity of bibliometric analyses focusing on technologies within the field of digital health patents. Patents offer a wealth of insights into technologies, commercial prospects, and competitive landscapes, often undisclosed in other publications. Given the rapid evolution of the digital health industry, safeguarding algorithms, software, and advanced surgical devices through patent systems is imperative. The patent system simultaneously acts as a valuable repository of technological knowledge, accessible to researchers. This accessibility facilitates the enhancement of existing technologies and the advancement of medical equipment, ultimately contributing to public health improvement and meeting public demands. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to gain a more profound understanding of technology hotspots and development trends within the field of digital health. METHODS: Using a bibliometric analysis methodology, we assessed the global technological output reflected in patents on digital health published between 2017 and 2021. Using Citespace5.1R8 and Excel 2016, we conducted bibliometric visualization and comparative analyses of key metrics, including national contributions, institutional affiliations, inventor profiles, and technology topics. RESULTS: A total of 15,763 digital health patents were identified as published between 2017 and 2021. The China National Intellectual Property Administration secured the top position with 7253 published patents, whereas Koninklijke Philips emerged as the leading institution with 329 patents. Notably, Assaf Govari emerged as the most prolific inventor. Technology hot spots encompassed categories such as "Medical Equipment and Information Systems," "Image Analysis," and "Electrical Diagnosis," classified by Derwent Manual Code. A patent related to the technique of receiving and transmitting data through microchips garnered the highest citation, attributed to the patentee Covidien LP. CONCLUSIONS: The trajectory of digital health patents has been growing since 2017, primarily propelled by China, the United States, and Japan. Applications in health interventions and enhancements in surgical devices represent the predominant scenarios for digital health technology. Algorithms emerged as the pivotal technologies protected by patents, whereas techniques related to data transfer, storage, and exchange in the digital health domain are anticipated to be focal points in forthcoming basic research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».