論文の概要: Scholarly Production and Public Health Determinants in Context of Funding: The Case of IoMT Research:
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22411v1
- Date: Sun, 21 Jun 2026 09:56:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 18:23:33.01027
- Title: Scholarly Production and Public Health Determinants in Context of Funding: The Case of IoMT Research:
- Title(参考訳): 学際的生産と公衆衛生決定要因:IoMT研究を事例として
- Authors: Peter Kokol,
- Abstract要約: Internet of Medical Things (IoMT)は、医療機器、センサー、医療システムを接続するトランスフォーメーション技術である。
研究資金の規模と範囲が研究文献の制作パターンや国の健康決定要因に与える影響は未だ不明である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Internet of Medical Things (IoMT) represents a transformative technology that connects medical devices, sensors, and healthcare systems to enable real-time monitoring, data sharing, and advanced decision-making in healthcare. While the technical and clinical potential of IoMT has been researched extensively, the scale and scope of research funding and their influence on research literature production patterns and country health determinants remain unknown. The study presented in this paper covers this gap by employing triangulation of quantitative and qualitative approaches. The results reveal a positive trend IoMT in research literature produc-tion. Thematic analysis shows that both funded and non-funded are associated with similar themes; however, founded research is more focused on recent research trends like artificial in-telligence applications in healthcare. Finally, our study revealed the positive association be-tween the number of funded papers and health determinants, suggesting that IoMT research funding might contribute to improved healthcare delivery.
- Abstract(参考訳): Internet of Medical Things(IoMT)は、医療機器、センサー、医療システムを接続し、リアルタイム監視、データ共有、医療における高度な意思決定を可能にする変革的技術である。
IoMTの技術的、臨床的ポテンシャルは広く研究されているが、研究資金の規模と範囲、研究文献の制作パターンや国の健康決定要因への影響はいまだ不明である。
本稿では,定量的および定性的アプローチの三角法を用いて,このギャップを取り上げる。
その結果,研究文献におけるIoMTは肯定的な傾向を示した。
テーマ分析は、資金提供と非資金提供の両方が同様のテーマと関連していることを示しているが、創始された研究は、医療における人工的インテリジェンスアプリケーションのような最近の研究トレンドに焦点を当てている。
最後に,IoMT研究資金が医療提供の改善に寄与する可能性が示唆された。
関連論文リスト
- An Analysis of Artificial Intelligence Adoption in NIH-Funded Research [2.5782420501870296]
2025年度のバイオメディカル研究プロジェクト58,746件について総合分析を行った。
我々は、AIがNIHポートフォリオの15.9%を占め、13.4%の助成金があることを示した。
健康格差の研究は、AIが資金提供した仕事のわずか5.7%で過小評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-08T17:05:11Z) - Towards a Medical AI Scientist [73.6056699962416]
私たちは、臨床自律研究に特化した最初の自律的な研究フレームワークである、メディカルAIサイエンティストを紹介します。
このフレームワークは3つの研究モード、すなわち論文ベースの再現、文学にインスパイアされた革新、タスク駆動探索で動作する。
本システムでは,提案手法と実装の密接な整合性を実現するとともに,実行可能実験において極めて高い成功率を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T15:37:25Z) - The Role of Computing Resources in Publishing Foundation Model Research [84.20094600030092]
我々はこれらの資源と基礎モデル(FM)の科学的発展との関係を評価する。
我々は2022年から2024年にかけて発行された6517のFM論文をレビューし、計算資源が科学出力に与える影響について229人の第一著者を調査した。
計算量の増加は国家予算配分や引用と相関していることがわかったが,研究環境との強い相関はみられない。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-15T14:50:45Z) - Medical Reasoning in the Era of LLMs: A Systematic Review of Enhancement Techniques and Applications [59.721265428780946]
医学における大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を実現しているが、体系的で透明で検証可能な推論を行う能力に重大なギャップが残っている。
本稿は、この新興分野に関する最初の体系的なレビューを提供する。
本稿では,学習時間戦略とテスト時間メカニズムに分類した推論強化手法の分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-01T14:41:31Z) - Rapid Biomedical Research Classification: The Pandemic PACT Advanced Categorisation Engine [10.692728349388297]
Pandemic PACTプロジェクトは、アウトブレイクの可能性のある幅広い病気の研究資金と臨床証拠を追跡し、分析することを目的としている。
本稿では,Pandemic PACT Advanced Categorisation Engine(PPACE)と関連するデータセットを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T05:22:53Z) - Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Review with Bibliometric Analysis [24.532570258954898]
大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカル・ヘルスインフォマティクス(BHI)において、急速に重要なツールになりつつある。
本研究の目的は、BHIにおけるLLM応用の総合的な概要を提供し、その変容の可能性を強調し、関連する倫理的・実践的課題に対処することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T21:29:39Z) - De-identification of clinical free text using natural language
processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。
本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T13:20:41Z) - Semi-automated extraction of research topics and trends from NCI funding
in radiological sciences from 2000-2020 [0.0]
研究トピックを抽出・命名するための半自動アプローチを開発した。
放射線学の分野で21年間にわたって、NCIの19億ドルにこれを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T17:47:42Z) - A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises [59.4999994297993]
この総合的なレビューは、医療知識グラフ(HKG)の現状の概要を提供することを目的としている。
我々は,既存のHKGに関する文献を網羅的に分析し,その構築方法,活用技術,応用について考察した。
このレビューは、HKGsが生物医学研究や臨床実践に大きな影響を与える可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T21:51:56Z) - Machine Learning Applications for Therapeutic Tasks with Genomics Data [49.98249191161107]
ゲノム学の機械学習応用に関する文献を、治療開発のレンズでレビューします。
治療パイプライン全体にわたるゲノミクス応用における22の機械学習を同定する。
この分野における7つの重要な課題を、拡大と影響の機会として挙げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T21:20:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。