<think> 嗯，我现在需要分析这个PubMed的研究，标题是“Machine learning in dentistry and oral surgery: charting the course with bibliometric insights.”，也就是用机器学习在牙科和口腔手术中的应用，通过bibliometric方法来分析。我得先仔细看看摘要，然后从六个角度来分析。 首先，研究目的与假设。研究的目的是全面分析机器学习在牙科和口腔手术中的应用，使用bibliometric方法来找出研究趋势、热点和未来方向。他们假设机器学习在这个领域的应用有显著的增长和特定的趋势，比如在疾病诊断、治疗规划等方面的应用。摘要中提到他们分析了2010到2024年的2234篇论文，所以他们的假设应该是机器学习在牙科领域有明显的进展和热点。 接下来，方法与设计。他们用了bibliometric方法，通过WoSCC数据库检索相关文献，然后用VOSviewer和CiteSpace软件分析。这种方法的优点是能系统地分析大量文献，找出趋势和热点。比如，他们分析了发表数量、国家、机构、期刊、共被引参考文献和关键词爆发。优点是全面，但可能缺乏深入的内容分析，可能忽略了某些重要但未被广泛引用的研究。此外，软件工具的选择可能会影响结果，比如不同的软件可能会有不同的分析结果。 然后是数据解释与结果。他们发现发表数量在2018到2024年显著增加，中国和美国是领先的国家，机构有首尔国大、四川大学和柏林Charite。期刊方面是BMC Oral Health和Journal of Dentistry。共被引分析显示疾病诊断、风险预测、治疗规划、决策支持系统和牙科教育是主要领域。关键词爆发显示从传统算法到深度学习，再到多模态数据和基础模型的演变。这些结果支持了他们的假设，显示机器学习在牙科领域确实有显著进展，尤其是在深度学习和多模态数据方面。 关于局限性与偏见，他们可能只分析了WoSCC数据库，可能遗漏了其他数据库的文献，比如Scopus或PubMed，这样可能会有偏见。另外，bibliometric方法主要看数量和引用，可能忽略了质量和实际影响。还有，数据安全和算法偏见的问题，摘要中提到这些，但研究本身可能没有深入探讨这些潜在问题。 临床及未来研究意涵。研究指出机器学习在牙科中的应用需要全面验证，确保准确性和可靠性。未来研究应关注多模态数据和基础模型，以提高诊断和治疗的准确性。这对临床应用很有帮助，但需要更多的验证和解决数据安全等问题。 其他观点，可能机器学习在牙科的应用还受到数据隐私和法规的影响，或者不同地区的医疗系统差异可能影响应用效果。另外，机器学习在教育工具中的应用可能不仅限于学生，还可能对患者教育有帮助。 总结一下，我需要从这六个角度详细阐述，每个部分都引用摘要中的内容来支持观点。 </think> ### 研究目的與假設 該研究旨在全面分析機器學習（ML）在牙科和口腔手術中的應用，使用bibliometric方法來確定研究趨勢、熱點和未來方向。研究假設ML在該領域的應用有顯著的增長和特定的趨勢，尤其是在疾病診斷、治療規劃等方面。摘要中提到分析了2010至2024年的2234篇論文，顯示ML在牙科領域的進展和熱點明顯。 ### 方法與設計 研究採用bibliometric方法，通過WoSCC檢索相關文獻，使用VOSviewer和CiteSpace進行分析。優點是系統地分析大量文獻，找出趨勢和熱點，例如發表數量、國家、機構、期刊、共被引參考文獻和關鍵詞爆發。然而，缺乏深入的內容分析，可能忽略重要但未被廣泛引用的研究。軟件工具的選擇可能影響結果，不同軟件可能有不同的分析結果。 ### 數據解釋與結果 研究發現，發表數量在2018至2024年顯著增加，中國和美國是領先國家，機構包括首爾國大、四川大學和柏林Charite。期刊方面，BMC Oral Health和Journal of Dentistry發表量大。共被引分析顯示疾病診斷、風險預測、治療規劃、決策支持系統和牙科教育是主要領域。關鍵詞爆發表明從傳統算法到深度學習，再到多模態數據和基礎模型的演變。這些結果支持假設，顯示ML在牙科領域的進展，尤其是在深度學習和多模態數據方面。 ### 局限性與偏見 研究可能只分析了WoSCC資料庫，可能遺漏其他資料庫的文獻，如Scopus或PubMed，導致偏見。bibliometric方法主要關注數量和引用，忽略質量和實際影響。數據安全和算法偏見的問題在摘要中提到，但研究本身可能未深入探討。 ### 臨床及未來研究意涵 研究指出ML在牙科中的應用需要全面驗證，確保準確性和可靠性。未來研究應關注多模態數據和基礎模型，以提高診斷和治療的準確性。這對臨床應用有幫助，但需要更多驗證和解決數據安全等問題。 ### 其他觀點 機器學習在牙科的應用可能受數據隱私和法規影響，或者不同地區的醫療系統差異可能影響應用效果。另外，ML在教育工具中的應用可能不僅限於學生，還可能對患者教育有幫助。 ### 總結 研究從六個角度分析了ML在牙科和口腔手術中的應用，提供了有關趨勢、熱點和未來方向的洞察。雖然研究方法和結果支持假設，但仍有局限性和潛在偏見，未來研究需解決數據安全和算法偏見等挑戰。