This study presents a bibliometric analysis of academic research on health communication and artificial intelligence published in the Web of Science database between 2000 and 2025. The research examined 367,665 academic publications, analyzing publication types, temporal distribution, author collaboration networks, keyword trends, and geographical distribution patterns. The findings demonstrate that artificial intelligence applications in health communication experienced rapid growth particularly after 2015, reaching peak levels between 2021 and 2024. Publication analysis reveals that 43.64 percent of studies were articles and 40.55 percent were conference proceedings. Keyword frequency analysis identified "artificial intelligence" with 257 occurrences, "machine learning" with 223 occurrences, and "deep learning" with 151 occurrences as the most frequently utilized terms in the literature. The post-pandemic period witnessed the emergence of chatbots, natural language processing, and digital health as prominent research themes. Author collaboration network analysis indicates that Pham Quoc-Viet and Alazab Mamoun occupy central positions within the research community. Geographical analysis demonstrates that the United States, United Kingdom, France, Germany, Sweden, Israel, and Spain represent the leading countries in scientific output within this domain. The results indicate that artificial intelligence and health communication research has evolved into a multidisciplinary structure, reflecting the convergence of technological innovation and healthcare delivery systems. The study emphasizes that while these developments possess significant potential to transform future healthcare services, critical considerations regarding ethics, privacy protection, and algorithmic bias require careful attention and systematic evaluation. The study emphasizes that alongside these developments, which have the potential to shape the future of healthcare services, issues such as ethics, privacy, and algorithmic bias must also be carefully addressed
Health communication artificial intelligence bibliometric analysis health literacy
Bu çalışma, 2000-2025 yılları arasında Web of Science veri tabanında sağlık iletişimi ve yapay zekâ alanında yayınlanan akademik çalışmaların bibliyometrik analizini sunmaktadır. Araştırma kapsamında 367.665 akademik çalışma incelenmiş, yayın türleri, yıllara göre dağılımı, yazar iş birliği ağları, anahtar kelime eğilimleri ve ülkelere göre dağılımları analiz edilmiştir. Bulgular, sağlık iletişimi alanında yapay zekâ uygulamalarının özellikle 2015 sonrasında hızla arttığını, 2021-2024 yılları arasında en yüksek seviyeye ulaştığını göstermektedir. Çalışmaların yüzde 43,64'ü makale, yüzde 40,55'i bildiri formatındadır. Anahtar kelime analizinde "yapay zekâ" 257 tekrar, "makine öğrenmesi" 223 tekrar ve "derin öğrenme" 151 tekrar ile en sık kullanılan terimler olarak belirlenmiştir. Pandemi sonrası dönemde chatbotlar, doğal dil işleme ve dijital sağlık konularının öne çıktığı tespit edilmiştir. Yazar iş birliği ağlarında Pham Quoc-Viet ve Alazab Mamoun merkezi konumdadır. ABD, İngiltere, Fransa, Almanya, İsveç, İsrail ve İspanya bu alanda en çok yayın yapan ülkelerdir. Sonuçlar, yapay zekâ ve sağlık iletişimi araştırmalarının çok disiplinli bir yapıya kavuştuğunu ortaya koymaktadır. Çalışma, sağlık hizmetlerinin geleceğini şekillendirme potansiyeline sahip olan bu gelişmelerin yanı sıra, etik, mahremiyet ve algoritmik ön yargı gibi konuların da dikkatle ele alınması gerektiğini vurgulamaktadır.
Sağlık iletişimi yapay zeka bibliyometrik analiz sağlık okuryazarlığı
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | İletişim Çalışmaları |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 28 Nisan 2025 |
| Kabul Tarihi | 29 Kasım 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2025 |
| IZ | https://izlik.org/JA37SS95KW |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 16 Sayı: 31 |