Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Bibliyometrik analiz, yayınları üç ana alanda sınıflandırmaktadır: %38,9’u “Tıbbi Uygulama”, %35,6’sı “Bilimsel Araştırma ve Yazım”, %25,5’i ise “Etik ve Kaygılar” konularına odaklanmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Doğal Dil İşleme yapay zeka alanlarından biridir. Bu araştırmanın amacı, sağlık alanında ChatGPT ile ilgili makaleleri incelemek ve literatürdeki varlığını, uygulama alanlarını ve gelişimini araştırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Web of Science, Scopus ve PubMed veri tabanlarından 699 yayın üzerinde bibliyometrik analiz yapılmıştır. Veri ön işleme, görselleştirme ve istatistiksel analiz için EndNote, Python, VOSviewer, Tableau ve SPSS 25 yazılım araçları kullanılmıştır. Bu çalışmada en sık kullanılan anahtar kelimeler arasında “Yapay zeka”, “chatgpt”, “Genel ve Dahili Tıp”, “chatbot”, “Gpt-4”, “makine öğrenmesi”, “doğal dil işleme” ve “Tıbbi Yazım” yer almaktadır. Bulgular: Bibliyometrik analiz, yayınları üç ana alanda sınıflandırmaktadır: %38,9’u “Tıbbi Uygulama”, %35,6’sı “Bilimsel Araştırma ve Yazım”, %25,5’i ise “Etik ve Kaygılar” konularına odaklanmaktadır. Ki‑kare testi, bu tematik kategoriler arasında belge türlerinin dağılımında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu göstermiştir (χ² = 34,4, p < .001). Sonuç: ChatGPT'nin sağlık literatüründeki rolünün kapsamlı bir analizi olan bu çalışma, ChatGPT'nin tıbbi tavsiye, danışma, eğitim ve bilimsel yazım alanlarındaki potansiyelini ortaya koymuştur. Etik ve mahremiyet kaygılarına rağmen, ChatGPT'nin hem günümüzde hem de gelecekte sağlık alanında kanıtlanmış bir potansiyeli vardır.
Abstract
Objective: Natural Language Processing is one of the fields of artificial intelligence. To examine articles related to ChatGPT in the field of health and explore its presence in the literature, areas of application, and development. Material and Methods: Bibliometric analysis was conducted on 699 publications from the Web of Science, Scopus, and PubMed databases. For data preprocessing, visualization, and statistical analysis, EndNote, Python, VOSviewer, Tableau, and SPSS 25 software tools were used in this study. The most frequently used keywords in this study included "Artificial intelligence", "chatgpt", "General and Internal Medicine", "chatbot", "Gpt-4", "machine learning", "natural language processing", and "Medical Writing". Results: Our review categorizes the publications into main areas: 38.9% "Medical Practice" ChatGPT, 35.6% "Scientific Research and Writing", and 25.5% "Ethics and Concerns". There was a statistically significant difference in the distribution of document types among the three groups based on the topics (chi-square value = 34.4, p<0.001). Conclusion: This study, the comprehensive analysis of ChatGPT's role in health literature, highlighted its potential in medical advice, consultation, education, and scientific writing. Despite ethical and privacy concerns, ChatGPT has proven potential in health, both at present and in the future.