Pregled bibliografske jedinice broj: 1175981
Pregled impakt faktora objavljenih radova o primjeni umjetne Inteligencije u radiologiji
Pregled impakt faktora objavljenih radova o primjeni umjetne Inteligencije u radiologiji // 3. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem
Primošten, Hrvatska, 2019. str. 42-42 (predavanje, podatak o recenziji nije dostupan, sažetak, stručni)
CROSBI ID: 1175981 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Pregled impakt faktora objavljenih radova o
primjeni umjetne
Inteligencije u radiologiji
(An overview of the impact factors of published
papers on the application of artificial
intelligence in radiology)
Autori
Mihanović, Frane ; Fridell, Kent ; Matijaš, Tatjana
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, stručni
Skup
3. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem
Mjesto i datum
Primošten, Hrvatska, 11.10.2019. - 13.10.2019
Vrsta sudjelovanja
Predavanje
Vrsta recenzije
Podatak o recenziji nije dostupan
Ključne riječi
radiografija ; radiologija ; strojno učenje ; umjetna inteligencija
(artificial intelligence ; machine learning ; radiography ; radiology)
Sažetak
Korištenje, uporaba i razvoj umjetne inteligencije doživljava posljednjih godina nagli rast obilježen velikim financijskim ulaganjima u primjeni i razvoju inteligentnih sustava na podruĉjima kao što su komunikacije, trgovina, zdravstvo te ostala područja u kojima se koristi računalna tehnologija. Danas, umjetna inteligencija (UI) je ušla u svakodnevni život na razne načine kao interakcija humanog i strojnog. Informacijske i komunikacijske tehnologije su počele mijenjati našu realnost u svim područjima s posebnim naglaskom na primjenu u biomedicini i zdravstvu. Cilj rada je da se pregledom objavljenih recentnih radova iz područja biomedicine i zdravstva usporede impakt faktori (IF) časopisa tijekom zadnjih sedam godina te njihov mogući rast koji indirektno ukazuje na aktualnost primjene i razvoja UI u radiologiji i radiografiji. Pretraživanjem baze podataka Pubmed, korištenjem MeSH termina i ključnih riječi: artificial intelligence, machine learning, radiology, radiography u zadnjih deset godina objavljenih u časopisima s IF većim od 2.0. Relevantne godine za navedeni IF su 2016. i 2017. godina. Pregledom radova izdvojeni su radovi koji se odnose na područje radiologije i radiografije. Pretraživanjem baze podataka pronađeno je 287 radova iz područja biomedicine i zdravstva. Analizom navedenih radova izdvojena su 63 rada u kojima se UI istražuje u području radiologije i radiografije a objavljeni su u 34 časopisa. Dva i više radova objavljenih u jednom časopisu iznosi 65% (41) dok jedan rad objavljen u jednom časopisu iznosi 35% (22). Najveći broj objavljenih radova (9) pronađeno je u časopisu Medical Physics. Časopis s najvećim IF u kojem je objavljeno više od jednog rada je Radiology s prosječnim sedmogodišnjim IF od 6.67. Iz analize je jasno vidljivo da vrijednost IF nije u sukladnosti s brojem objavljenih radova u časopisu. Vrijednosti IF u navedenim časopisima za 2017. godinu su veći od prosječnih sedmogodišnjih IF što ukazuje na blagi rast i povećanje kvalitete časopisa u kojima se objavljuju radovi iz područja UI. Koeficijenti korelacije između vrijednosti IF za 2017. godinu i prosječne sedmogodišnje vrijednosti IF u 34 časopisa iznosi r= 0, 9648, dok koeficijent korelacije IF u časopisima koji su objavili više od jednog rada je r= 0, 9299, a koeficijent korelacije IF časopisa koji su objavili jedan rad iznosi r= 0, 9853. Iako IF govori o utjecaju odjeka pojedinog časopisa, rezultati pregleda ukazuju na činjenicu kako nisu u sukladnosti broj objavljenih radova u pojedinom časopisu i njegov IF. Rezultati dobivenih koeficijenata korelacije IF ukazuju na stalni porast kvalitete časopisa u publiciranju radova iz područja UI za koju je u radovima dokazano da je osjetljiva, specifična, točna, precizna, djelotvorna i objektivna te će se uz daljnji razvoj njene dobrobiti koristiti kao alat pomoći, a ne zamjena čovjeku. Rast broja indeksiranih radova u časopisima generira veće i kvalitetnije baze znanja te će primjena UI sigurno i dalje utjecati na razvoj radiologije i radiografije u računalnoj obradi digitalne slike kao jednom od područja primjene UI.
Izvorni jezik
Hrvatski
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Sveučilište u Splitu Sveučilišni odjel zdravstvenih studija