<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Payavard Salamat</title>
<title_fa>پیاورد سلامت</title_fa>
<short_title>payavard</short_title>
<subject>Medical Sciences</subject>
<web_url>http://payavard.tums.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8132</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2008-2665</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii>000</journal_id_pii>
<journal_id_doi>000</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>000</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>000</journal_id_nlai>
<journal_id_science>000</journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1401</year>
	<month>10</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2023</year>
	<month>1</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>16</volume>
<number>6</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>بررسی نقش هوش‌مصنوعی در مدیریت بیماری دیابت در ایران: مرور نظام‌مند</title_fa>
	<title>Investigating the Role of Artificial Intelligence in Management of Diabetes in Iran: A Systematic Review</title>
	<subject_fa>فناوری اطلاعات سلامت</subject_fa>
	<subject>Health Information Technology</subject>
	<content_type_fa>مروری</content_type_fa>
	<content_type>Review</content_type>
	<abstract_fa>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-family:nasimYW;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-size:18px;&quot;&gt;&lt;strong&gt;زمینه و هدف:&lt;/strong&gt; دیابت یکی از شایع&#8204;ترین بیماری&#8204;های متابولیک در ایران و پنجمین علت اصلی مرگ در سراسر جهان محسوب می&#8204;شود. شیوع دیابت در سراسر جهان، باعث ایجاد روش&#8204;های جدید در تحقیقات زیست پزشکی شده&#8204;است. از آن جمله می&#8204;توان به هوش&#8204;مصنوعی اشاره نمود. این مطالعه با هدف بررسی انواع مطالعات انجام شده در زمینه&#8204;ی هوش&#8204;مصنوعی و دیابت در ایران انجام شد.&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;روش بررسی:&lt;/strong&gt; این مطالعه به روش مرور نظام&#8204;مند انجام شد. پایگاه&#8204;های اطلاعاتی معتبر داخلی شامل Irandoc، Magiran، SID و موتور جستجوگر Google Scholar با استفاده از کلیدواژه&#8204;های هوش&#8204;مصنوعی و دیابت به&#8204;صورت فارسی، جداگانه و ترکیبی بدون محدودیت زمانی تا ۲۰ ژوئن ۲۰۲۱ بررسی گردیدند. تعداد ۷۴۹۵ مقاله بازیابی شد که در مراحل مختلف(حذف مقالات تکراری(۱۸۲۴)، عنوان و خلاصه مقاله(۵۸۸۴) و متن کامل(۳۰)) غربالگری شد و در نهایت ۲۰ مقاله که معیارهای موردنظر پژوهشگران را داشت مورد بررسی دقیق قرارگرفت.&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;یافته&#8204;ها:&lt;/strong&gt; از میان مقالات بازیابی&#8204;شده، ۲۰ مقاله معیارهای ورود به مطالعه را داشتند که از این تعداد ۱۶ مقاله به روش&#8204;های مبتنی بر هوش&#8204;مصنوعی و ۴ مقاله به طراحی سیستم&#8204;های جدید مبتنی بر هوش&#8204;مصنوعی پرداخته&#8204;بودند. ۱۰ مقاله به بررسی نقش هوش&#8204;مصنوعی در پیش&#8204;بینی، ۸ مقاله در تشخیص و ۲ مقاله به کنترل و مدیریت بیماری دیابت پرداخته&#8204;بودند. بیشترین حجم مقالات به استفاده از روش&#8204;های داده&#8204;کاوی مانند شبکه&#8204;عصبی&#8204;مصنوعی، درخت تصمیم و غیره(۱۶ مقاله) اختصاص داشتند و برخی از مطالعات به ارزیابی و مقایسه&#8204;ی روش&#8204;های هوش&#8204;مصنوعی بر روی کاربرد، صحت و حساسیت هوش&#8204;مصنوعی در تشخیص و پیش&#8204;بینی دیابت پرداخته بودند(۱۰ مطالعه).&amp;nbsp;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;نتیجه&#8204;گیری:&lt;/strong&gt; بررسی نظام&#8204;مند مقالات نشان داد که استفاده از روش&#8204;های داده&#8204;کاوی جهت مدیریت دیابت در ایران با پیشرفت خوبی همراه بوده اما نیاز است تا در زمینه طراحی سیستم&#8204;ها و الگوریتم&#8204;های هوش&#8204;مصنوعی و در زمینه کنترل و مدیریت دیابت اقدامات بیشتری انجام پذیرد.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;br&gt;
&amp;nbsp;&lt;/div&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-size:18px;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-family:Times New Roman;&quot;&gt;&lt;strong&gt;Background and Aim:&lt;/strong&gt; Diabetes is one of the most common metabolic diseases in Iran and the fifth leading cause of death all over the world. Its spread around the world has created new methods in biomedical research, including artificial intelligence. The present study was carried out to review the studies conducted in the area of artificial intelligence and diabetes in Iran.&amp;nbsp;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;Materials and Methods: &lt;/strong&gt;This study was carried out using a systematic review method. Valid domestic databases, including Irandoc, Magiran, Sid and Google Scholar search engine, were reviewed using the keywords of artificial intelligence and diabetes in Persian both individually and in a combined manner without time limitation until June 20, 2021. A total number of 7495 articles were retrieved, which were screened in different stages (exclusion of duplicates (1824), title and summary of the articles (5884) and full text (30) and finally 20 articles that met the criteria desired by the researchers were carefully reviewed.&amp;nbsp;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;Results:&lt;/strong&gt; Among the retrieved articles, 20 articles met the inclusion criteria, of which 16 articles dealt with methods based on artificial intelligence and 4 articles dealt with the design of new systems based on artificial intelligence. Also, 10 articles examined the role of artificial intelligence in prediction, 8 articles in diagnosis, and 2 articles dealt with the control and management of diabetes. Most of the articles were related to the use of data mining methods such as artificial neural network, decision tree, etc. (16 articles). Some studies also evaluated and compared artificial intelligence methods on application, accuracy and the sensitivity of artificial intelligence in diagnosing and predicting diabetes (10 studies).&amp;nbsp;&lt;br&gt;
&lt;strong&gt;Conclusion:&lt;/strong&gt; A systematic review of articles revealed that the use of data mining methods for diabetes management in Iran has been associated with good progress, but there is a need to design artificial intelligence systems and algorithms and more measures should be taken in the area of diabetes control and management.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>هوش مصنوعی, دیابت, تکنیک های هوش مصنوعی</keyword_fa>
	<keyword>Artificial Intelligence, Diabetes, Artificial Intelligence Techniques</keyword>
	<start_page>504</start_page>
	<end_page>514</end_page>
	<web_url>http://payavard.tums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-2502-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Fatemeh</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Bahador</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>فاطمه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>بهادر</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Ph.D. Candidate in Health Information Management, School of Allied Medical Sciences, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran </affiliation>
	<affiliation_fa>دانشجوی دکتری مدیریت اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران، تهران، ایران</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Azam</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Sabahi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>اعظم</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>صباحی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Assistant Professor, Department of Health Information Technology, Ferdows School of Health and Allied Medical Sciences, Birjand University of Medical Sciences, Birjand, Iran</affiliation>
	<affiliation_fa>استادیار گروه فناوری اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی و بهداشت فردوس، دانشگاه علوم پزشکی بیرجند بیرجند، ایران</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Samaneh</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Jalali</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سمانه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>جلالی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Bachelor of Science in Health Information Technology, Ferdows School of Health and Allied Medical Sciences, Birjand University of Medical Sciences, Birjand, Iran</affiliation>
	<affiliation_fa>کارشناس فناوری اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی و بهداشت فردوس، دانشگاه علوم پزشکی بیرجند، بیرجند، ایران</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Fatemeh</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Ameri</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>فاطمه</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>عامری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>AmeriF4012@mums.ac.ir</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Master of Sciences Student in Health Information Technology, Student Research Committee, School of Paramedical and Rehabilitation, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشجوی کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات سلامت، کمیته تحقیقات دانشجویی، دانشکده علوم پیراپزشکی و توانبخشی، دانشگاه علوم پزشکی مشهد، مشهد، ایران</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
