Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Bulgular, özellikle 2017 sonrasında bilimsel yayınlarda istikrarlı bir artış olduğunu ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu çalışma, çocukluk çağı kanserlerinde yapay zeka (YZ) kullanımına ilişkin bilimsel literatürü bibliyometrik bir yaklaşımla analiz etmeyi ve tanımlayıcı analizleri analitik sentezle birleştirerek yayın eğilimlerini, öncü ülkeleri, dergileri, kurumları ve başlıca araştırma temalarını belirlemeyi amaçlamıştır. Yöntem: Web of Science Core Collection veri tabanından 2003-2025 yılları arasında erişilen yayınlar kullanılarak bibliyometrik bir analiz gerçekleştirilmiştir. Analize toplam 1091 yayın dahil edilmiştir. İngilizce olarak yayımlanmış makale ve derleme türündeki çalışmalar kapsama alınmıştır. Yayın çıktısı, ülkeler arası iş birliği, etkili dergiler, kurumlar ve anahtar kelime eğilimlerinin değerlendirilmesinde Bibliometrix (R), VOSviewer ve betimsel analizlerden yararlanılmıştır. Bulgular: Bulgular, özellikle 2017 sonrasında bilimsel yayınlarda istikrarlı bir artış olduğunu ortaya koymuştur. Yayınların ağırlıklı olarak yüksek gelirli ülkelerde kümelendiği görülmüş, yayın sayısı ve uluslararası iş birliği açısından ABD ile Çin öne çıkmaktadır. Anahtar kelime analizinde makine öğrenmesi, derin öğrenme, tanı, risk tabakalandırması, radyomiks ve sağkalımın en sık çalışılan konular arasında olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Bu bibliyometrik analiz, YZ uygulamalarının çocukluk çağı kanserlerinin tahmin, tanı ve tedavi süreçlerinde nasıl yaygın olarak kullanıldığına dair yapılandırılmış bir genel bakış sunmakta olup, bu alandaki bilimsel üretimin son yıllarda belirgin şekilde arttığını ve ağırlıklı olarak yüksek gelirli ülkelerde yoğunlaştığını ortaya koymaktadır. Gelecekteki araştırmalar, özellikle pediatrik onkoloji için tasarlanmış YZ destekli değerlendirme araçlarının ve tanı modellerinin geliştirilmesine, doğrulanmasına ve klinik uygulamasına öncelik vermelidir.
Abstract
Aim: This study aimed to analyze the scientific literature on the use of artificial intelligence (AI) in childhood cancers through a bibliometric approach, combining descriptive analyses with analytical synthesis to identify publication trends, leading countries, journals, institutions, and major research themes. Methods: A bibliometric analysis was conducted using publications retrieved from the Web of Science Core Collection database between 2003 and 2025. A total of 1.091 publications were included in the analysis. Articles and review papers published in English were included. Bibliometrix (R), VOSviewer, and descriptive analyses were used to evaluate publication output, country collaboration, influential journals, institutions, and keyword trends. Results: The findings revealed a steady increase in scientific output, particularly after 2017. Research activity was predominantly concentrated in high-income countries, with the United States and China leading publication output and international collaboration. Keyword analysis indicated that machine learning, deep learning, diagnosis, risk stratification, radiomics, and survival were the most frequently studied topics. Conclusion: This bibliometric analysis provides a structured overview of how AI applications are widely used in the prediction, diagnosis, and treatment processes of childhood cancers, with scientific output increasing markedly in recent years and predominantly concentrated in high-income countries. Future research should prioritize the development, validation, and clinical implementation of AI-supported assessment tools and diagnostic models specifically designed for pediatric oncology.