Sağlıkta Chatbot Uygulamaları ile Yapılan Çalışmaların İncelenmesi: WOS Veri Tabanının Bibliyometrik Analizi
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15192306Anahtar Kelimeler:
Chatbot, sağlık, yapay zekâ, WOS veri tabanıÖzet
Amaç: Sağlık alanında chatbotların kullanımı giderek yaygınlaşmakta olup, bu alanda gerçekleştirilen akademik çalışmaların sayısı da artış göstermektedir. Bu doğrultuda, bu çalışmanın temel amacı, sağlık alanında chatbotlarla ilgili yürütülen araştırmaların eğilimlerini ve temel çalışma alanlarını belirlemek ve bu araştırmaları bibliyometrik analiz yöntemiyle sistematik olarak değerlendirmektir.
Yöntem: Bu çalışmada, Web of Science veri tabanında 2010-2024 yılları arasında yayımlanan makaleler, bildiriler, inceleme makaleleri, erken erişim makaleleri ve editoryal çalışmalar incelenmiştir. Literatür taraması, “Chatbot in Health” ifadesi kullanılarak gerçekleştirilmiş ve toplamda 1515 akademik çalışmaya ulaşılmıştır. Elde edilen veriler, bibliyometrik analiz yöntemi ile incelenerek sınıflandırılmıştır. Analiz kapsamında, çalışmaların yayın yılı, ülkeler, kurumlar, anahtar kelimeler, en çok atıf alan çalışmalar, araştırmaların yoğunlaştığı alanlar, yazarlar ve yazar atıf ağları gibi kriterlere göre dağılımı değerlendirilmiştir. Seçilen çalışmaların görselleştirilmesi ve detaylı analiz edilmesi amacıyla VOSviewer (sürüm 1.6.20) ve Excel 2021 programları kullanılmıştır.
Bulgular: Yapılan analizler sonucunda, Chatbot konusundaki akademik çalışmaların en yoğun şekilde 2024 yılında gerçekleştirildiği tespit edilmiştir. Çalışmaların coğrafi dağılımı incelendiğinde, en fazla araştırmanın ABD'de yapıldığı belirlenmiştir. Terim kullanım sıklığı açısından, literatürde en çok "Chatbot" kelimesinin geçtiği saptanırken, Kowatsch'un bu alanda en fazla çalışma yapan ve en çok atıf alan araştırmacı olduğu görülmüştür. Konu bazlı değerlendirmelerde ise, beslenme ve diyetetik alanının Chatbot araştırmalarının en yoğun şekilde gerçekleştirildiği disiplin olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç: Bu çalışmanın bulguları, Chatbot teknolojisinin sağlık alanında önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, chatbotların yalnızca sağlık hizmetlerini geliştirmekle kalmayıp aynı zamanda hastalara ve sağlık profesyonellerine çeşitli faydalar sağladığı gözlemlenmiştir. Beslenme ve diyetetik alanında yapılan çalışmaların artması, chatbotların yiyeceklerin besin değerlerini analiz etme, sağlıksız beslenmenin yol açtığı hastalıkları belirleme ve bireylerin beslenme düzenini ihtiyaçlarına göre optimize etme konularında etkili bir araç haline geldiğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, chatbot teknolojisinin sağlık hizmetlerindeki potansiyelini tam anlamıyla gerçekleştirebilmesi için doğal dil işleme, kişiselleştirme, veri güvenliği ve uzmanlık alanlarına yönelik geliştirmelerin artırılması gerekmektedir. Ayrıca, hasta motivasyonu, entegrasyon süreçleri ve acil durum yönetimi gibi kritik alanlarda yenilikçi yaklaşımların benimsenmesi, chatbotların sağlık hizmetlerinde daha etkin ve güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlayacaktır.
Referanslar
Amiri, P., & Karahanna, E. (2022). Chatbot use cases in the Covid-19 public health response. Journal of the American Medical Informatics Association, 29(5), 1000-1010. https://doi.org/10.1093/jamia/ocac014
Ayers, J. W., Poliak, A., Dredze, M., Leas, E. C., Zhu, Z., Kelley, J. B., ... & Smith, D. M. (2023). Comparing physician and artificial intelligence chatbot responses to patient questions posted to a public social media forum. JAMA internal medicine, 183(6), 589-596. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2023.1838
Babington‐Ashaye, A., de Moerloose, P., Diop, S., & Geissbuhler, A. (2023). Design, development and usability of an educational AI chatbot for People with Haemophilia in Senegal. Haemophilia, 29(4), 1063-1073. https://doi.org/10.1111/hae.14815
Bhirud, N., Tataale, S., Randive, S., & Nahar, S. (2019). A literature review on chatbots in healthcare domain. International Journal of Scientific & Technology Research, 8(7), 225-231.
Chen, Y., Lin, Q., Chen, X., Liu, T., Ke, Q., Yang, Q., ... & Ming, W. K. (2023). Need assessment for history-taking instruction program using chatbot for nursing students: A qualitative study using focus group interviews. Digital Health, 9, 1-8. https://doi.org/10.1177/20552076231185435
Cui, L., Huang, S., Wei, F., Tan, C., Duan, C., & Zhou, M. (2017, July). Superagent: A customer service chatbot for e-commerce websites. In Proceedings of ACL 2017, System Demonstrations (pp. 97-102). Vancouver, Canada, July 30-August 4, 2017. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/P17-4017
Dahiya, M. (2017). A tool of conversation: Chatbot. International Journal of Computer Sciences and Engineering, 5(5), 158-161.
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Holmgren, A. J., Byron, M. E., Grouse, C. K., & Adler-Milstein, J. (2023). Association between billing patient portal messages as e-visits and patient messaging volume. Jama, 329(4), 339-342. https://doi.org/10.1001/jama.2022.24710
Ittarat, M., Cheungpasitporn, W., & Chansangpetch, S. (2023). Personalized care in eye health: Exploring opportunities, challenges, and the road ahead for chatbots. Journal of personalized medicine, 13(12), 1679. https://doi.org/10.3390/jpm13121679
Jin, E., Ryoo, Y., Kim, W., & Song, Y. G. (2024). Bridging the health literacy gap through AI chatbot design: The impact of gender and doctor cues on chatbot trust and acceptance. Internet Research. https://doi.org/10.1108/INTR-08-2023-0702
Laranjo, L., Dunn, A. G., Tong, H. L., Kocaballi, A. B., Chen, J., Bashir, R., ... & Coiera, E. (2018). Conversational agents in healthcare: A systematic review. Journal of the American Medical Informatics Association, 25(9), 1248-1258. https://doi.org/10.1093/jamia/ocy072
Mane, H. Y., Doig, A. C., Gutierrez, F. X. M., Jasczynski, M., Yue, X., Srikanth, N. P., ... & Nguyen, Q. C. (2023). Practical guidance for the development of rosie, a health education question-and-answer chatbot for new mothers. Journal of Public Health Management and Practice, 29(5), 663-670. https://doi.org/10.1097/PHH.0000000000001781
Oxford University Press, (2024). Chatbot. In Oxford English Dictionary. Retrievede from: https://www.oed.com
Pernencar, C., Saboia, I., & Dias, J. C. (2022). How far can conversational agents contribute to IBD patient health care-a review of the literature. Front Public Health, 10, 862432. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.862432
Pham, K. T., Nabizadeh, A., & Selek, S. (2022). Artificial intelligence and chatbots in psychiatry. Psychiatric Quarterly, 93(1), 249-253.
Potapenko, I., Boberg‐Ans, L. C., Stormly Hansen, M., Klefter, O. N., van Dijk, E. H., & Subhi, Y. (2023). Artificial intelligence‐based chatbot patient information on common retinal diseases using ChatGPT. Acta Ophthalmologica (1755375X), 101(7). https://doi.org/10.1111/aos.15661
Rao, A., & Verweij, G. (2017). Sizing the prize What’s the real value of AI for your business and how can you capitalize? Retrieved from: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwcai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf
Sinsky, C. A., Shanafelt, T. D., & Ripp, J. A. (2022). The electronic health record inbox: Recommendations for relief. Journal of General Internal Medicine, 37(15), 4002-4003. https://doi.org/10.1007/s11606-022-07766-0
Torous, J., Nicholas, J., Larsen, M. E., Firth, J., & Christensen, H. (2018). Clinical review of user engagement with mental health smartphone apps: evidence, theory and improvements. BMJ Ment Health, 21(3), 116-119. https://doi.org/10.1136/eb-2018-102891
Weizenbaum, J. (1983). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45. https://doi.org/10.1145/357980.357991
Xu, L., Sanders, L., Li, K., & Chow, J. C. (2021). Chatbot for health care and oncology applications using artificial intelligence and machine learning: Systematic review. JMIR ncer, 7(4), e27850. https://doi.org/10.2196/27850
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Melike PAMUK
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
