Meta-Analysis Studies on Artificial Intelligence in Healthcare: A Bibliometric Analysis (2010-2025)

Künstliche Intelligenz ist aus dem Reich der Science-Fiction in den täglichen Betrieb der modernen Medizin gewandert. Sie ist nicht mehr nur ein theoretisches Konzept, sondern ein Satz von Werkzeugen, die Ärzten helfen, Muster in Röntgenbildern zu erkennen, vorherzusagen, welche Patienten krank werden könnten, und Krankenhauspläne zu verwalten. Da diese Werkzeuge immer gebräuchlicher wurden, begannen Forscher eine kritische Frage zu stellen: Funktionieren sie tatsächlich? Um dies zu beantworten, haben Wissenschaftler „Metaanalysen“ geschrieben, also spezielle Arten von Studien, die die Ergebnisse vieler kleinerer Studien sammeln und kombinieren, um ein klareres Bild zu finden. Denken Sie an eine Metaanalyse als einen Weg, einen ganzen Wald zu betrachten anstatt nur einzelner Bäume, was es Forschern ermöglicht, die allgemeine Gesundheit der Evidenz zu sehen, anstatt sich in den Details eines einzelnen Experiments zu verlieren. Doch während das Feld der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen mit neuen Entdeckungen explodiert, hatte bisher niemand den Schritt gewagt, sich zurückzulehnen und die Sammlung dieser zusammenfassenden Studien selbst zu betrachten, um zu sehen, wie das Feld wächst, wer die Arbeit leistet und wo der Schwerpunkt liegt.

Ein Team von Forschern der Istanbul Medeniyet Universität beschloss, diese Lücke zu schließen, indem es eine massive Literaturübersicht über Metaanalysen zur künstlichen Intelligenz durchführte, die zwischen 2010 und 2025 veröffentlicht wurden. Sie testeten keine neuen medizinischen Geräte und führten keine neuen klinischen Studien durch; stattdessen agierten sie als Kartografen, die die bestehende Forschungslandschaft kartografierten, um deren Struktur zu verstehen. Mithilfe leistungsstarker Computersoftware sammelten sie 646 Forschungsartikel aus zwei großen globalen Datenbanken und filterten alles heraus, was keine formale Zusammenfassung anderer Studien war. Ihr Ziel war es, das große Ganze zu sehen: Wie schnell expandiert das Feld, welche Länder und Universitäten sind führend und welche spezifischen medizinischen Themen ziehen die meiste Aufmerksamkeit auf sich.

Die Ergebnisse zeigen ein Feld, das über ein Jahrzehnt lang im Stillen aufgebaut wurde, bevor es plötzlich aufblühte. In den ersten neun Jahren ihrer Studie, von 2010 bis 2018, wurden sehr wenige solcher Zusammenfassungen veröffentlicht, wobei in einem einzelnen Jahr nur ein oder zwei erschienen. Aber ab 2019 begann die Zahl der Publikationen zu steigen, und das Wachstum war in den letzten Jahren explosiv. Im Jahr 2024 veröffentlichten Forscher 153 dieser Studien, und im Jahr 2025 sprang diese Zahl auf 280. Allein diese letzten zwei Jahre machen fast zwei Drittel der gesamten Forschung im gesamten Datensatz aus. Dieser Anstieg spiegelt die breitere Einführung künstlicher Intelligenz in der Medizin wider, die erst möglich wurde, als Krankenhäuser über genügend digitale Daten verfügten, um die Computersysteme zu trainieren. Die Forscher merken jedoch an, dass, während das Volumen der Arbeiten rasant wächst, die Zeit, die diese neuen Studien benötigen, um von anderen gelesen und zitiert zu werden, bedeutet, dass ihre volle Wirkung noch gemessen wird.

Als das Team untersuchte, wer diese Arbeiten schreibt, zeichnete sich ein klares Konzentrationsmuster ab. Obwohl die Forschung global ist, sind die produktivsten Autoren nicht gleichmäßig über die Welt verteilt. Eine kleine Gruppe von Forschern, insbesondere ein Team mit Sitz im Iran, hat einen signifikanten Teil der meistzitierten Arbeiten produziert. Die Universität Teheran im Iran sticht als die produktivste Institution hervor, gefolgt von anderen medizinischen Universitäten desselben Landes. China führt die Welt in der schieren Anzahl der Publikationen an und produziert mehr als ein Drittel aller Studien, dicht gefolgt von den Vereinigten Staaten. Wenn es jedoch um den Einfluss geht, gemessen daran, wie oft diese Arbeiten von anderen Wissenschaftlern zitiert werden, belegt das Vereinigte Königreich den ersten Platz, obwohl es weniger Arbeiten veröffentlicht als China oder die USA. Dies deutet darauf hin, dass eine kleinere Anzahl hochwertiger Studien aus dem Vereinigten Königreich eine unverhältnismäßig große Wirkung auf das Feld hat.

Die Themen, die in diesen Studien behandelt wurden, haben sich ebenfalls im Laufe der Zeit verschoben. In den frühen Jahren konzentrierte sich die Forschung auf breite Anwendungen und spezifische diagnostische Verfahren wie die Endoskopie. Mit den Jahren wurde der Fokus enger und technischer. Bis 2024 und 2025 waren die häufigsten Themen spezifisch für die diagnostische Genauigkeit, die Vorhersage von Patientenergebnissen wie der Mortalität und den Einsatz fortschrittlicher bildgebender Techniken. Die Forscher fanden heraus, dass die populärsten Fachzeitschriften für diese Arbeit jene sind, die der digitalen Gesundheit und der medizinischen Informatik gewidmet sind, und nicht jene, die sich auf eine einzelne Krankheit wie Krebs oder Herzkrankheiten konzentrieren. Dies deutet darauf hin, dass die Evidenz über viele verschiedene Bereiche der Medizin hinweg gesammelt wird, von der psychischen Gesundheit bis zur Chirurgie, anstatt auf eine einzige Fachrichtung beschränkt zu sein.

Trotz des rasanten Wachstums und der internationalen Natur der Zusammenarbeit fanden die Forscher eine überraschende mangelnde tiefe Verbindung zwischen den großen Institutionen. Während Länder über Grenzen hinweg zusammenarbeiten, arbeiten die Universitäten und Krankenhäuser selbst oft isoliert. Das Netzwerk der Zusammenarbeit zwischen den Institutionen ist spärlich, wobei die meisten Arbeiten von einigen wenigen, eng vernetzten Teams stammen statt aus einem breiten Geflecht globaler Partner. Darüber hinaus hebt die Studie hervor, dass, während die technische Leistung dieser Werkzeuge intensiv untersucht wird, andere wichtige Bereiche vernachlässigt werden. Es gibt sehr wenig Forschung in diesen Zusammenfassungen darüber, wie künstliche Intelligenz das psychische Wohlbefinden von medizinischem Fachpersonal beeinflusst oder wie sie das Management von Krankenhäusern verändert. Der Fokus bleibt stark darauf gerichtet, ob die Maschinen Krankheiten genau diagnostizieren können, wodurch Fragen über die menschliche Seite der Technologie weniger erforscht bleiben.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass das Feld zwar unbestreitbar jung und mit atemberaubendem Tempo expandierend ist, aber die schiere Anzahl der Studien nicht automatisch bedeutet, dass die Evidenz geklärt ist. Die rasche Zunahme der Publikationen deutet darauf hin, dass Forscher bestrebt sind, das zusammenzufassen, was sie wissen, aber viele dieser Zusammenfassungen weisen immer noch auf Lücken in den Daten hin, wie etwa kleine Stichproben oder ein Mangel an Langzeittests. Das Wachstum der Forschungsaktivität ist real, aber es hat noch nicht mit der Notwendigkeit der methodischen Reife Schritt gehalten. Die Studie dient als Erinnerung daran, dass wir, während wir eine riesige Bibliothek des Wissens über künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen aufbauen, vorsichtig sein müssen, die Geschwindigkeit der Publikation nicht mit der Gewissheit der Ergebnisse zu verwechseln. Die Karte wird gezeichnet, aber das Territorium wird noch erkundet.