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随着科学技术的持续发展，特别是在计算机科学，数据处理和机器学习领域，人工智能（AI）技术在医疗保健中的应用已经变得越来越广泛（1-3）。目前的研究表明，医疗保健和AI的整合可以增强患者护理，提高效率并降低医疗保健行业的成本，从而导致更聪明，更快，更有效的医疗保健系统（4-7）。这种优化从诊断到治疗计划，推动了疾病预测，诊断和治疗性干预措施的进步，从而为患者和医疗保健提供者提供了实质性的好处（8-10）。人工智能在医学中有广泛的应用，包括风险评估，分类，诊断，后续管理，药物开发和疗法（11，12）。在风险评估中，AI算法用于分析患者数据并确定患有高风险的特定状况的人，从而允许早期干预和预防策略（13）。作为医疗保健的一线，初级保健在预防，慢性疾病管理和个性化指导中起着至关重要的作用。AI驱动的初级保健工具可以帮助早期筛查糖尿病，高血压和心理健康疾病等疾病，从而及时管理并减少这些疾病的进展（14）。对于慢性疾病管理，AI系统可以根据实时患者数据提供个性化建议，帮助医疗保健提供者创建量身定制的生活方式和治疗计划（15）。chatgpt是一种使用深度学习算法设计的复杂语言模型，以产生与人类对话非常相似的响应。作为由OpenAI开发的生成预先训练的变压器（GPT）系列的一部分，它是当前可用的最大，最容易访问的语言模型之一（16）。利用大量的文本数据存储库，Chatgpt擅长捕捉人类语言的复杂性和微妙之处，从而使其能够在各种提示中提供高度相关和上下文感知的响应。最近，其功能已扩展到文本生成之外，包括创建图像和视频，显着增强其多模式功能，并扩大其在医疗保健，教育和创意产业等领域的适用性（17）。随着它们的快速发展，这些模型有望在医学研究中发挥日益增长的作用，从促进系统评价到推进个性化治疗方法。随着他们继续发展，大型语言模型有可能推动医疗创新向前发展，改善患者的结果并在医疗保健的各个领域实现数据驱动，精确的决策（18 - 20）。为了更好地了解AI在医疗保健中的演变和影响，文献计量学研究对于系统地绘制研究格局并确定新兴趋势至关重要。本研究的目的是从1993年1月1日至2023年12月31日从科学核心收集数据库（WOSCC）进行精心检索相关文献。通过定量和视觉网络分析，包括作者，机构，国家/地区和关键字等各种参数，此
医疗保健中人工智能的演变：一项30年的书目学研究
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