Medikal nesnelerin internetinin (IoMT) bibliyometrik analizi

Abstract

Medikal Nesnelerin İnterneti (IoMT), IoT teknolojisinin sağlık alanına uyarlanmış bir alt kümesi olup, uzaktan teşhis, tedavi ve hasta takibini mümkün kılmaktadır. Giyilebilir ve vücuda yerleştirilebilir medikal sensörler, ağ cihazları ve bulut sistemleri aracılığıyla hasta verileri sürekli toplanarak analiz edilmekte ve sağlık uzmanlarına iletilmektedir. Ancak, IoMT alanındaki akademik çalışmaların büyük bir kısmı teknik konulara odaklanmış olup, bibliyometrik analizler açısından metodolojik çeşitlilik ve güncellik sorunları barındırmaktadır. Bu çalışma, IoMT alanındaki araştırma eğilimlerini, akademik iş birliklerini ve literatürdeki eksiklikleri belirlemek amacıyla kapsamlı ve güncel bir analiz sunmaktadır. Bu kapsamda, bibliyometrik performans analizi, bibliyografik eşleşme, anahtar kelime eş oluşum ve ortak yazar analizi yöntemleri kullanılarak Web of Science veritabanındaki son beş yılın makaleleri analiz edilmiştir. VOSviewer ve Biblioshiny yazılımlarıyla yapılan görselleştirme ve veri analizi sonucunda, IoMT alanındaki araştırma eğilimleri ortaya konmuş ve gelecekteki çalışmalara katkı sağlayacak bulgular elde edilmiştir. Analizler sonucunda ulaşılan bulgulara göre IoMT alanındaki bilimsel üretim oranı, 2020’den 2023’e kadar artış eğiliminde olup en yüksek seviyesine 2023’te ulaşmış, ancak 2024’te %27,7’lik bir düşüş yaşanarak azalma eğilimine girdiği tespit edilmiştir. En etkili dergi IEEE Access, en çok doküman üreten kurum King Saud Universitesi, en çok atıf alan ülke Çin olduğu anlaşılmıştır. En çok iş birliği Suudi Arabistan ve Pakistan arasında gerçekleşirken, bu alandaki üretim ve iş birliği oranının en yüksek Asya ülkeleri arasında olduğu belirlenmiştir. Ortak yazar analizine göre en çok doküman üreten yazar Taher M. Ghazal, en yüksek atıf alan Bashir Ali Kashif idi. Çalışma Lotka yasası ile ılımlı uyum göstermekle birlikte Bradford yasasının uygulanamaz olduğu tespit edilmiştir. Bibliyografik eşleşme analizi sonucu tespit edilen kümelerin en yüksek atıfa sahip yayınlarında COVID-19 ile ilgili çalışmalar ağırlıktayken, makine öğrenmesi, blokzincir ve kimlik doğrulama diğer tematik alanlar olarak belirlenmiştir. Çalışma, literatüre önemli bir katkı olarak, IoMT alanında teknik odaklılığın baskın olduğunu, buna karşın sosyoteknik boyutların ihmal edildiğini ortaya koymakta ve sosyal bilimler odaklı, disiplinlerarası çalışmalara duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. The Internet of Medical Things (IoMT) is a subset of IoT technology adapted for the healthcare domain, enabling remote diagnosis, treatment, and patient monitoring. Through wearable and implantable medical sensors, network devices, and cloud systems, patient data is continuously collected, analyzed, and transmitted to healthcare professionals. However, most academic studies in the IoMT field focus on technical aspects and exhibit issues related to methodological diversity and up-to-dateness in terms of bibliometric analyses. This study offers a comprehensive and up-to-date analysis aiming to identify research trends, academic collaborations, and gaps in the IoMT literature. In this context, bibliometric performance analysis, bibliographic coupling, keyword co-occurrence, and co-authorship analysis methods were applied to articles published in the Web of Science database over the last five years. Visualization and data analysis conducted using VOSviewer and Biblioshiny software revealed research trends in the IoMT field and produced findings that can contribute to future studies. According to the findings, the scientific output in the IoMT domain showed an increasing trend from 2020 to 2023, reaching its peak in 2023, but experienced a 27.7% decline in 2024, indicating a downward trend. The most influential journal was found to be IEEE Access, the institution with the highest number of publications was King Saud University, and the country with the most citations was China. The strongest collaboration occurred between Saudi Arabia and Pakistan, while the highest levels of productivity and collaboration were observed among Asian countries. According to the co-authorship analysis, the most prolific author was Taher M. Ghazal, while the most cited author was Bashir Ali Kashif. The study found moderate compliance with Lotka’s Law, whereas Bradford’s Law was deemed inapplicable. In the publications with the highest citations within the clusters identified through bibliographic coupling analysis, studies related to COVID-19 were predominant, while machine learning, blockchain, and authentication emerged as other thematic areas. As an important contribution to the literature, the study reveals that the field of IoMT is dominated by technical focus, whereas sociotechnical dimensions are neglected, and emphasizes the need for social science-focused, interdisciplinary studies.