Bibliometric, Word Cloud and Sentiment Analysis of Publications Examining the Cost Effectiveness of Artificial Intelligence

Abstract

Bu çalışma ile, bir karar destek sistemi olarak kullanılan yapay zekânın sağlık sorunlarının tespitinde ortaya koyduğu yöntemin mevcut yönteme göre maliyet etkililiğini tespit eden yayınların ayrıntılı olarak incelenmesi, konuyla ilgili küresel ilginin açığa çıkarılması, yayınların zaman içindeki eğilimlerinin ve hangi konuların daha çok araştırıldığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bununla birlikte bu çalışmanın diğer bir amacı bu yayınlarda en çok tekrar edilen kelimeleri vurgulamak ve yayınları duygu durumuna göre sınıflandırmaktır. Karar destek sistemi olarak kullanılan yapay zekânın sağladığı teşhis ya da tedavi yönteminin klasik teşhis ya da tedavi yöntemine göre maliyet etkililiği ile ilgili literatür Ağustos 2022'ye kadar Web of Science veri tabanında taranmıştır. Dışlama kriterleri uygulandıktan sonra literatür taramasında ulaşılan 24 yayın üzerinden bibliyometrik analiz, kelime bulutu ve duygu analizleri yapılmıştır. Araştırmada çok az sayıda çalışmaya ulaşıldığı ancak son yıllarda konuyla ilgili üretilen yayınların sayısında artış olduğu ve metinlerde en çok tekrar edilen anahtar kelimelerin sırasıyla yapay zekâ, maliyet etkililik, tarama ve makine öğrenimi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca hastalıkların teşhisinde yapay zekâ kullanılarak tanı koymanın klasik tanı koymaya göre maliyet etkililiğini tespit eden çalışmaların en fazla diş çürüğü, atriyal fibrilasyon ve diyabetik retinopati hastalıkları ile ilgili olduğu gözlenmiştir. Bununla birlikte kelime bulutunda en sık tekrar edilen kavramın “tarama” olduğu; duygu analizinde ise genel olarak pozitif duygunun daha ağır bastığı sonucuna ulaşılmıştır.