Der Einsatz von grünem Tee und anderen Polyphenolen in der Medizin ‒ eine Big-Data-Analyse der medizinischen Fachliteratur, vol 1

Tobias Bähren, Daniel Braka, Patrick Burchard, Stanley Cyron, Marius Demary, Martina Dragieva, Luke Eis, Abdul Tanwir Farid, Daniel Gomes, Milan Hacker, Julian Kaiser, Robert Krüger, Simone Luu, Robin Maasjosthusmann, Alexander Marks, Christian Pachocki, Michael Pongratz, Johannes Christian Schade, Philipp Urban, Annika Walter, Viviane Winter, Erdal Yesilyurt and Rüdiger Buchkremer

in ifid Schriftenreihe: Beiträge zu IT-Management & Digitalisierung from FOM Hochschule für Oekonomie & Management, ifid Institut für IT-Management & Digitalisierung

Abstract: Um Anwendungsmöglichkeiten, Behandlungsgebiete und Wirkweisen der Inhaltsstoffe von grünem Tee zu erforschen, ist es erforderlich, zunächst einen Überblick über das existierende Fachwissen und bisherige Forschungsansätze zu erlangen. Dieses erweist sich jedoch als schwierig, wenn es zu einem Thema sehr viele Publikationen gibt, wie auch in diesem Beispiel zu grünem Tee. Unter Verwendung von Big-Data Analyse-Methoden und Künstlicher Intelligenz kann daher ein sogenannter "Korpus" mit einer großen Anzahl relevanter Fachartikel erzeugt und analysiert werden. Die darauf aufbauende Analyse und Visualisierung vereinfacht die Exploration der zur Verfügung stehenden Informationen, wie die Erstellung einer Übersicht über die Hauptforschungsgebiete, die Erstellung einer Liste der bedeutenden Autorinnen und Autoren, die Auswertung der relevantesten Fachzeitschriften sowie die wichtigsten Anwendungsmöglichkeiten in Bezug auf Krankheiten und Symptome. In diesem Beitrag präsentiert das vorliegende Paper die Analyse und Visualisierung der Daten und Informationen von ca. 12.000 publizierten wissenschaftlichen Artikeln über grünen Tee aus der medizinischen Fachdatenbank PubMed.

Date: 2021
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